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⛄ 内容介绍
锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;为了验证算法的泛化性,利用美国国家航空航天局开源锂电池数据集6号电池和7号电池进行仿真实验,仿真得到该算法预测SOH的均方根误差(RMSE)分别为0.265 8和0.262 0,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.331 9%和0.260 5%;通过与BP神经网络,粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP),遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对比,布谷鸟算法优化的BP神经网络(CS-BP)具有更小的预测误差.
⛄ 部分代码
Ts=0.00001; fs=1/Ts; Tm=0.002;EndTime=0.004-Ts; %2s Nset=(EndTime+Ts)/Ts;y=zeros(Nset,1); i=0; xd=zeros(1,N); while i<N i=i+1; switch (x(i)) case 00 [u1,time1]=gensig('sin',Tm/1,EndTime,Ts); xd(i)=1; case 01 [u1,time1]=gensig('sin',Tm/2,EndTime,Ts); xd(i)=2; case 10 [u1,time1]=gensig('sin',Tm/3,EndTime,Ts); xd(i)=3; case 11 [u1,time1]=gensig('sin',Tm/4,EndTime,Ts); xd(i)=4; otherwise disp( '输入错误'); endER1=zeros(1,9); count=1;NT=EndTime*fs+1;for i=-8:0 j=0; ersum=0;while (j<60) y1 = awgn(FHsignal,i,'measured'); z1=hilbert(y1);[tfr,dgr,gam]=TFRGABOR(z1,length(z1)/10,length(z1)/100,h,0);fmax3=max(abs(tfr));% figure(10)% plot(fmax3)fFH3=abs(fft(fmax3));[maxr3,f3]=max(abs(fFH3(2:length(fFH3)/2)));N3=length(z)/f3;er=abs(N3-NT)/NT*100;% T3=N3*Ts;% Endtime=EndTime+Ts;% er1=abs(T3-Endtime);% er=er1/(Endtime);ersum=er+ersum;j=j+1;endaverage=ersum/60;ER1(count)=average;count=count+1;end;sdb=-8:0; figure(5) plot(sdb,ER1, '-r'); xlabel('snr/dB')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]魏新尧, 佘世刚, 容伟,等. 基于布谷鸟算法优化BP神经网络的锂电池健康状态预测[J]. 计算机测量与控制, 2021, 029(004):65-69,75.
