基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能充電技術(shù)的研究.pdf

1、隨著人們對生態(tài)和環(huán)境保護的日益重視，電動車的迅速發(fā)展已成為當今社會的重要課題。蓄電池作為電動車的重要組成部分，其性能的好壞直接影響電動車的使用性能和經(jīng)濟性。而蓄電池充電方法的義對蓄電池的性能和壽命，以及使用的經(jīng)濟性產(chǎn)生極大的影響。鉛酸蓄電池被廣泛的作為電動車的儲能源，特別是電動自行車。目前在鉛酸蓄電池的充電方法中，如脈沖充電或恒壓-恒流聯(lián)合充電等仍存許多缺陷，正是由于這些缺陷，降低了蓄電池充電效率，縮短了蓄電池的使用壽命。因此，探索一種

2、新的充電方法，已成為人們關(guān)注的熱點問題。
　　 本文首先通過對現(xiàn)有充電方法進行了深入的理論分析，提出了有效地調(diào)控蓄電池的充電電流，使其處于最佳狀態(tài)，是改進蓄電池充電方法的關(guān)鍵，這一新思路。本文以J.A.Mas提出的最佳可接受電流理論為基礎(chǔ)，探求充電過程中電池電流接受力與荷電狀態(tài)值和蓄電池端電壓變化率之間的關(guān)系。然后運用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)依據(jù)充電過程中所獲得的蓄電池端電壓變化率和荷電狀態(tài)值，判斷出此時刻的最佳充電電流值，利用PID控

3、制算法控制充電系統(tǒng)的充電電流，使其逼近最佳充電電流。在硬件設(shè)計方面，采用數(shù)字信號處理芯片TMS320F2407，發(fā)揮芯片快速、高效和邏輯運算功能強的特點，使控制過程的控制更加靈活、快捷和智能化。
　　 本文通過對大量實驗數(shù)據(jù)的歸納、分析，結(jié)果表明實驗的效果是明顯的，與傳統(tǒng)三段式充電方法相比，充電效率由77.7％提高到86.7％。循環(huán)充放電實驗，蓄電池的析氣量減少了68.8％。與此同時，經(jīng)檢測證實使用本文所提出的新型充電法有效改善