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樊海军

作品数:2 被引量:14H指数:2
供职机构:上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
发文基金:博士科研启动基金更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电池
  • 1篇电池组
  • 1篇遗传算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇智能管理
  • 1篇智能管理系统
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇锂电池
  • 1篇锂电池组
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇均衡控制
  • 1篇过流
  • 1篇过流保护
  • 1篇放电
  • 1篇S模
  • 1篇S模型
  • 1篇T-S模型

机构

  • 2篇上海理工大学

作者

  • 2篇丁学明
  • 2篇樊海军
  • 1篇徐红平

传媒

  • 1篇电源技术
  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
锂电池组智能管理系统设计及实现被引量:12
2011年
设计一种基于单片机控制的锂电池组管理系统,实现充放电控制和均衡控制,并具有防过充、过放、过流功能。提出一种新的充电方式,依据最低出气率为前提的电池可接受的最佳充电曲线;另外根据充电电池与均衡电阻热效应相等原理,提出了一种均衡算法。通过实验本系统能很好地实现锂电池组的充放电管理及均衡控制。
樊海军丁学明徐红平
关键词:充放电控制均衡控制过流保护
T-S模型的遗传算法和支持向量机辨识被引量:2
2009年
基于非线性系统的输入输出数据,辩识对象的T-S模型。提出基于遗传算法和最小二乘支持向量机的辨识方法,利用遗传算法聚类进行结构辨识,每个类代表一条规则,规则数等于类数量,类中心作为该规则的隶属度函数中心类数;同时考虑模型辨识精度,实现全局优化;参数辨识采用基于结构风险最小化的最小二乘支持向量机方法,综合考虑模型复杂度和辨识误差。仿真结果证明了算法的有效性,辨识精度高,泛化能力强。
丁学明樊海军
关键词:参数辨识遗传算法最小二乘支持向量机
共1页<1>
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