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礦山行業
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2025中蒙“一帶一路”礦業領域國際合作論壇
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第六屆中國浮選大會
第二屆全國礦山化學品科技創新與應用交流會
第二屆中國微細粒礦物選礦技術大會

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?杭州微伽量子科技有限公司邀您參加“富礦精開科技創新研討會”！2024-08-05
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?內蒙古地礦集團技術需求、采購需求內容摘要，誠邀參加對接！2023-09-13
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冶金行業
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第二屆(2025)有色金屬綠色冶金雁棲論壇(EMYQ)
第六屆全國火法冶金工藝技術與裝備交流會
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?紅土鎳礦加壓浸出及精煉新工藝下載：120
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?湖南樂海環?？萍加邢薰?邀您參加“中國有色金屬冶金第八屆學術會議”！2024-06-25
?中集環?？萍迹◤V東）有限公司邀您參加 “2024先進鋼鐵釩鈦產業鏈融通與綠色低碳發展論壇”~！2024-06-14
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?順利閉幕--“全國有色金屬工業電化學第二屆學術會議”在桂林市成功召開2023-07-25
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材料行業
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2025中國礦物加工大會（CMPC）
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2025全國碳納米材料制備與應用技術交流會
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2025全國煤化工科技創新與產業綠色發展論壇
第二屆有色金屬工業環境保護與減污降碳技術大會
2025工業廢水處理與資源化利用交流會
全國冶金礦產固廢資源化第五屆學術會議
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檢測行業
物理檢測       化學分析       力學檢測       無損檢測       失效分析       環境檢測
最新會議

第七屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流會
2025材料電子顯微表征技術湘江研討會
2024有色金屬分析檢測技術交流會
第一屆礦產品采樣與制樣技術研討會
2023有色金屬分析檢測高質量發展論壇暨儀器儀表、實驗室設備展示會

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?青島金木石實驗室科技有限公司受邀參加“第一屆礦產品采樣與制樣技術研討會”~！2024-08-28
?“2023有色金屬分析檢測優秀儀器供應商”表彰活動2023-11-22
?蘇州英飛思科學儀器有限公司 | 邀您參加 “第六屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流研討會”2023-06-30
?創想儀器 | 邀您參加 “第六屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流研討會”2023-06-16
?南平建陽精控智能科技有限公司 | 邀您參加 “第六屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流研討會”2023-06-16
?長沙微譜科技有限公司 | 受邀參加第六屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流研討會2023-06-16

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最新會議

2025鉛鋅產業市場研討會
2025綠色低碳鋼鐵行業關鍵技術交流會
2025第三屆全國金屬增材制造及注射成形技術與應用交流會
第十二屆中國鋁工業科學技術發展大會
2025有色金屬智能工廠大會

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?成都長杰科技有限公司受邀參加“有色金屬固/危廢安全處置與資源化利用技術研討會”2023-07-24
?廣域銘島數字科技有限公司邀您參加“中國鋁工業綠色低碳發展創新大會”~2023-04-14
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現場混裝炸藥在露天中小型礦山的研究與應用
吸附劑的結構設計與性能調控
有機助磨劑強化低品位菱鎂礦分選行為及機理研究
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最新報告

漿態床加氫設備外排油渣中鉬和釩的回收工藝研究
二次鋁灰機械活化堿浸除氮氟及制備冰晶石研究
濕法冶金和新能源行業氨氮廢水資源化技術及應用
推動行業革命的新型碳纖維復合材料泵
絡合-剪切誘導解絡-超濾分離稀土

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最新報告

堿金屬離子二次電池電極材料的結構設計及界面優化
鋁基復合材料晶內納米增強相的原位構筑及性能研究
仿向日葵多級微錐定向液滴調控及防冰應用
高熵能源材料
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最新報告

微流控技術在工業廢水在線監測中的應用與創新
生物炭阻控稀土礦區重金屬污染效應及機制研究
基于催化界面工程的新污染物高效捕集與轉化技術
廢酸資源化處置利用概述
選擇性浸出—回收磷酸鐵鋰電池更有前景的方法

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最新報告

選擇性溶解分離法在原子光譜分析中的應用
熱分析和熱物性檢測技術在鋰電池行業的應用
鋰電材料金屬及磁性異物分析與過程控制
碳酸鋰質檢及倉單生成流程
譜育科技在有色行業元素分析檢測中的系列產品及應用

熱門報告

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最新報告

2025年電解鋁行業形勢分析
陰極糊和電解槽壽命的關系淺述，及綠色糊的展望
鋁酸鈉溶液多組分濃度變速滴定儀研制
鋁電解槽新型陽極鋁導桿材料的開發技術探討
氧化鋁綠色生產蒸發工段節能新技術實踐與探索

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?高熵合金在極端條件和環境下的應用開發下載：104
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> 基于神經網絡優化EKF的鋰離子動力電池SOC估計方法

基于神經網絡優化EKF的鋰離子動力電池SOC估計方法

860 編輯：管理員來源：中冶有色網

2023-03-18 21:36:54

本發明提出了一種基于神經網絡優化EKF的鋰離子動力電池SOC估計方法，一方面，針對鋰離子電池非線性電壓特性，建立戴維寧等效電路模型，在不同SOC點和充放電方向的實驗基礎上確定模型參數，基于鋰離子電池模型得出狀態方程和觀測方程，設計了擴展卡爾曼濾波估算SOC算法的計算流程；另一方面，基于BP神經網絡建立了誤差預測模型，并藉此在濾波過程中對測量噪聲協方差實時修正，從而克服了由于較大模型誤差和將系統噪聲假設為高斯白噪聲而引入的狀態估計誤差。本發明通過基于各種建模誤差補償EKF的SOC估計結果對比，證明了BP神經網絡結合EKF算法的優越性，最大估計誤差在0.25％以內，具有較高的工程應用價值。

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聲明：

“基于神經網絡優化EKF的鋰離子動力電池SOC估計方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。

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2025中蒙“一帶一路”礦業領域國際合作論壇

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1 鋰離子電池正極材料磷酸錳鐵鋰的

下載:234

2 磷酸(錳)鐵鋰材料的發展及動力電

下載:129

3 磷酸鐵鋰材料與電池體系的發展方

下載:126

4 廢舊動力電池磷酸鐵鋰材料再資源

下載:122

5 磷酸鐵鋰的產業化與回收前景分析

下載:119

6 西藏鹽湖鋰資源和開發利用

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