本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)天牛須優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池等效電路模型參數(shù)辨識方法。它包括以下步驟：(1)建立鋰離子電池的二階PNGV等效電路模型；(2)利用電池混合脈沖功率特性測試方法對鋰電池進行充放電試驗，得到響應(yīng)曲線，并計算不同荷電狀態(tài)下等效電路模型的參數(shù)，包括開路電壓、電池內(nèi)阻、電化學(xué)極化電阻、電化學(xué)極化電容、濃度差極化電阻、濃度差極化電容；(3)對等效電路模型參數(shù)數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的輸入輸出數(shù)據(jù)集；(4)構(gòu)建鋰離子電池的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識系統(tǒng)；(5)確定自適應(yīng)天牛須算法的適應(yīng)度函數(shù)，并利用自適應(yīng)天牛須算法獲取網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)初始權(quán)值和閾值；(6)對天牛須優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識系統(tǒng)進行訓(xùn)練，建立鋰離子電池參數(shù)辨識器，用于辨識鋰離子電池的等效電路模型參數(shù)，進而計算鋰離子電池的端電壓。本發(fā)明考慮了鋰離子電池的非線性特征，利用自適應(yīng)天牛須優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠有效地對鋰電池等效電路模型參數(shù)進行辨識，可以縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的迭代次數(shù)，并且提高了鋰離子電池等效電路模型的精度。