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锂离子电池在便携式电子设备和零发射车辆中很受欢迎[6-7]。电动汽车（EV）被认为是燃料汽车的最佳替代品。锂离子电池是电动汽车的首选储能装置。电池管理系统（BMS）是监视电池状态所必需的。充电状态（SOC）估计对于电池管理至关重要。SOC是剩余的可用能力与参考能力的比率[8 9]。准确的电荷状态（SOC）估计对于电动汽车至关重要[10]。1.1电荷SOC（电荷状态）确定和控制对电动汽车（EV）至关重要[5-6]。精确测量电池状态（SOC）为驾驶员提供了车辆可用运行时的指示。SOC的确定有助于避免有害情况，例如过度充电或过度排放，这可以降低电池电池的有用寿命[6]。付费会导致电池内的热量产生和化学反应过多，这可能会造成损坏并降低其整体容量[7]。越来越多地降低电池的性能和能力降低范围和SOC的范围和SOC范围和EV [7] EV [7] EV [7] EV [7]。优化电池的使用并确保其寿命[8]。充电状态（SOC）是电池管理中的关键参数，代表电池内的剩余电荷是剩余能力与名义容量的比率[5]。1.2健康状态电池管理系统（BMS）就像可充电电池的大脑一样。在锂离子电池的背景下，SOC估计对于评估电动汽车的驾驶范围并确保适当的电池组平衡至关重要[5]。传统方法（例如开路电压和库仑计数）面临挑战，导致采用了复杂技术，例如神经网络。这项工作强调了准确的SOC估计的重要性，尤其是在动态变化的条件下，并突出了先进的机器学习的作用，尤其是前馈神经网络和深层喂养神经网络，在提高SOC估计准确性方面[6]。它可以帮助电池更好地工作更长的时间。现在，想象一下这个大脑是否可以使用一种称为人工智能（AI）和机器学习（ML）[5]的智能技术来学习和做出明智的决策。电池管理系统（BMS）大脑可以学习的重要事项之一是电池的“健康状况”（SOH）。soh喜欢检查电池的身体健康和健康[10]。1.3人造中性网络人工神经网络（ANN）是一种受人脑结构启发的机器学习技术。
使用人工智能和机器学习的电池管理系统
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