程方晓，王 源，王 旭

(长春工业大学 电气与电子工程学院，吉林 长春 130012)



基于IMPSO-BP镍氢电池智能充电技术

程方晓，王 源*，王 旭

(长春工业大学 电气与电子工程学院，吉林 长春 130012)

以充电电压与额定电压之差ΔV和临近两个电压采样点的变化率Δu/Δt作为输入变量，建立人工神经网络模型，研究了基于自适应动态调整惯性权重粒子群算法的BP算法(IMPSO-BP)。利用Matlab仿真得到了理想的快速充电电流。

电动汽车；充电；镍氢电池；粒子群算法；人工神经网络

0 引 言

随着人们环境保护意识的增强，越来越多的人选择了环境污染小的电动汽车[1]。镍氢电池因其具有比能量和比功率相对较高、对环境污染小等特点，而被用于包括电动汽车动力电池在内的很多领域。但是随着人们生活节奏的日益加快，对于电动汽车充电速度的要求越来越高，关于电动汽车快速无损充电的问题是阻碍电动汽车发展的决定性因素。常规镍氢电池的充电方式一般是恒流充电，这种方式会导致在开始充电时，充电电流达不到电池可接受的最大值，随着电池充电过程的进行，电流逐渐超过电池的可接受值，将会导致电池出现极化现象，并且产生大量热量。这种充电方式不仅产生了能量的极大浪费,而且容易导致电池过充，损坏电池。所以，寻找一种新型智能充电方式势在必行。针对以上问题进行研究，文中将IMPSO-BP算法引入到镍氢电池充电过程中，通过对人工神经网络的参数进行修正和优化，使电池能够按照理想充电方式进行充电。……