DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.15.010
作 者：夏官兴 （江西五十铃汽车有限公司质量管理部，江西 南昌 330108）
摘 要：新能源汽车电池管理系统设计与实现是新能源汽车技术研究的关键。本研究提出了基于神经网络的电池管理系统设计方法，利用神经网络的自学习和自适应能力，利用MATLAB/Simulink软件，建立电池管理系统的数学模型和仿真平台，根据不同的工况和参数，对神经网络的输出信号进行仿真计算和分析。同时，本研究还探讨了质量管理在新能源汽车电池管理系统中的作用和方法，分析了质量管理的目标、原则、流程和工具以及对电池性能、可靠性、安全性和经济性的影响和改善。仿真结果表明，基于神经网络的电池管理系统设计方法实现了电池状态监测、健康评估、容量预测、充放电控制等功能，有效提高了电池使用效率和寿命，降低了维护成本和安全风险。本研究为新能源汽车电池管理系统提供了有效的人工智能技术，并提出了改进方案和未来研究方向。
关键词：新能源汽车；电池管理系统；神经网络；人工智能
引文信息：[1]夏官兴.基于神经网络的新能源汽车电池管理系统的研究[J].南方农机，2024，55(15)：34-37.
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