【摘 要】
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为确保通信电源系统的可靠性,及时掌握蓄电池的健康状态,采用BP神经网络模式识别方法,使用内阻、浮充电压、复升最高电压和温度这4个能最大程度影响蓄电池健康状态的性能参数
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为确保通信电源系统的可靠性,及时掌握蓄电池的健康状态,采用BP神经网络模式识别方法,使用内阻、浮充电压、复升最高电压和温度这4个能最大程度影响蓄电池健康状态的性能参数构建蓄电池健康状态评价模型。仿真结果表明:经过学习训练的网络模型可以有效评估蓄电池的运行性能和健康状况,其正确判断率可达99.2%。
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