基于神经网络的新能源汽车电池管理系统的研究 .pdfVIP

基于神经网络的新能源汽车电池管理系统的

研究

一、研究背景与意义

随着全球经济的快速发展和环保意识的日益增强，新能源汽车作

为一种清洁、高效的交通工具，正逐渐成为汽车产业的发展趋势。新

能源汽车在实际应用中面临着诸多挑战，其中电池管理系统的性能对

整个系统的运行稳定性和安全性具有重要影响。

电池管理系统(BMS)是新能源汽车的关键部件之一，其主要功能

是对电池进行实时监测、管理和控制，以确保电池的安全、可靠和高

效运行。目前市场上的BMS主要采用传统的电子控制方式，虽然在一

定程度上满足了基本需求，但在应对复杂工况、提高系统性能和延长

电池寿命等方面仍存在不足。研究一种新型的基于神经网络的新能源

汽车电池管理系统具有重要的理论意义和实际应用价值。

基于神经网络的BMS可以提高电池管理系统的智能化水平。神经

网络作为一种强大的非线性逼近和优化工具，能够模拟人脑神经元的

工作机制，实现对复杂非线性系统的精确建模和高效控制。将神经网

络应用于BMS中，可以使电池管理系统具有更强的自适应能力和学习

能力，从而更好地应对各种工况变化和故障诊断。

基于神经网络的BMS有助于提高电池管理系统的鲁棒性和可靠

性。神经网络具有良好的容错性，能够在出现故障或异常情况时自动

进行自我修复和调整，有效降低系统的故障率和失效率。通过引入多

个神经网络层次结构，可以实现对电池管理系统的多层次智能控制，

进一步提高系统的稳定性和可靠性。

基于神经网络的BMS有利于提高电池管理系统的能效比。通过对

电池状态信息的实时监测和预测分析，神经网络可以根据不同的工作

环境和负载要求，动态调整充放电策略和控制参数，实现对能量的有

效利用和浪费最小化，从而显著提高电池的使用效率和续航里程。

基于神经网络的新能源汽车电池管理系统的研究具有重要的理

论意义和实际应用价值。本研究旨在探索一种新型的基于神经网络的

BMS设计方法和优化策略，以提高电池管理系统的性能和可靠性，为

新能源汽车的发展提供有力支持。

1.新能源汽车的发展现状及趋势分析

随着全球能源危机和环境污染问题日益严重，新能源汽车作为一

种清洁、环保的交通工具，受到了越来越多国家和地区的关注。各国

政府纷纷出台政策支持新能源汽车产业的发展，新能源汽车市场呈现

出快速增长的态势。

根据中国汽车工业协会(CAAM)的数据，2019年我国新能源汽车

产销量分别为142万辆和136万辆，同比增长分别为和,连续多年位

居全球第一。预计到2025年，我国新能源汽车产销量将分别达到280

万辆和240万辆，占全球市场份额的一半以上。

在新能源汽车的发展过程中，电池管理系统(BMS)作为电动汽车

的核心部件之一，对于提高车辆的能量利用率、延长电池寿命以及确

保行车安全具有重要意义。国内外众多企业和研究机构都在积极开展

基于神经网络的新能源汽车电池管理系统的研究与应用。

神经网络作为一种强大的非线性映射技术，具有自学习和自适应

能力，能够有效地解决电池管理系统中的复杂问题。通过将神经网络

应用于电池管理系统中，可以实现对电池状态的实时监测、故障诊断

与预测、能量管理等功能，从而提高整个系统的性能和可靠性。

随着深度学习技术的发展，神经网络在新能源汽车电池管理系统

中的应用也将更加广泛。通过对大量行驶数据的训练，神经网络可以

自动识别不同工况下的充电策略、放电策略等，为用户提供个性化的

驾驶建议。神经网络还可以辅助进行电池性能优化设计，提高电池的

安全性和循环寿命。

基于神经网络的新能源汽车电池管理系统具有广阔的应用前景

和发展空间。在未来的研究中，需要进一步完善神经网络模型、提高

数据质量和数量、加强实际应用验证等方面的工作，以推动新能源汽

车产业的可持续发展。

2.电池管理系统在新能源汽车中的作用和重要性

电池管理系统通过对电池的实时监测和管理，确保电池在安全范

围内工作，防止因过充、过放、过热等原因导致的安全隐患。BMS还

能对电池故障进行预警和诊断，及时采取措施避免事故发生。

电池管理系统通过优化充放电策略、控制充电电流和电压、降低

温度等方法，有效延长电池的使用寿命。BMS还具备多种保护功能，

如短路保护、过流保护、过压保护等，进一步保障电池的安全使用。

电池管理系统可以根据车