使用深度学习进行电池荷电状态估计

自 R2024b 起

此示例说明如何执行电池荷电状态估计的端到端工作流。此工作流涉及以下步骤：定义需求、准备数据、训练模型、测试模型、集成到 Simulink 中、SIL 仿真和验证需求。下图显示了此示例涵盖的步骤。

电池荷电状态 (SOC) 是电池相对于其容量的荷电水平，以百分比测量。SOC 是车辆能量管理系统的关键信息，必须准确估计以确保电动汽车 (xEV) 的可靠性和经济性。然而，由于锂离子电池的非线性温度、健康状况和 SOC 相关行为，SOC 估计仍然是汽车工程的一项重大挑战。解决此问题的传统方法（例如电化学模型）通常需要精确的参数和有关电池成分及其物理响应的知识。相比之下，使用神经网络是一种数据驱动的方法，只需要稍微了解电池或其非线性行为即可。

此示例说明如何执行以下步骤：

  1. Define Requirements for Battery State of Charge Estimation

  2. Prepare Data for Battery State of Charge Estimation Using Deep Learning

  3. Train Deep Learning Network for Battery State of Charge Estimation

  4. Compress Deep Learning Network for Battery State of Charge Estimation

  5. Test Deep Learning Network for Battery State of Charge Estimation

  6. Integrate AI Model into Simulink for Battery State of Charge Estimation

  7. Generate Code for Battery State of Charge Estimation Using Deep Learning

另请参阅

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