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A Sensorless Surface Temperature Measurement Method for Batteries Using Artificial Neural Networks

机译：一种使用人工神经网络的电池的无传感器表面温度测量方法

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The temperature of a battery cell is a major parameter that must be continuously monitored to ensure a safe operation of the battery. With accurate and continuous temperature monitoring, the thermal failure and/or fire hazard due to abnormal temperature rise can be avoided. This paper proposes an accurate and reliable neural network method for sensorless temperature measurement of batteries. Derivation of the proposed method followed by experimental verification on common battery types including 3.6V/1100mAh lithium-ion (Li-ion), 1.2V/1000mAh nickel-metal-hydride (NiMH) and 1.2V/1200mAh nickel-cadmium (NiCd) battery cells are presented.

机译：电池单元的温度是必须连续监测的主要参数，以确保电池的安全操作。通过精确和连续的温度监测，可以避免由于异常温度升高导致的热故障和/或火灾危险。本文提出了一种精确可靠的神经网络方法，可用于电池的无传感器温度测量。所提出的方法的推导，然后进行常见电池类型的实验验证，包括3.6V / 1100mAh锂离子（锂离子），1.2V / 1000mAh - 金属 - 氢化物（NiMH）和1.2V / 1200mAh镍 - 镉（NICD）提出了电池单元。

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来源
《Energy Conversion Congress and Exposition》|2018年|3355-4031 p. :|共5页
会议地点
作者
Ala A. Hussein;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TK-532;
关键词
Artificial neural network; battery; temperature;

机译：人工神经网络;电池;温度;

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