采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測和變結構模糊控制的鉛酸蓄電池最優(yōu)充電技術研究.pdf

1、作者在論文工作中試圖利用現(xiàn)代電力電子技術、模式識別和參數(shù)辨識、人工智能和DSP應用等領域中的技術進展和最新成果,探索鉛酸蓄電池充電過程的多目標優(yōu)化問題,力求形成高效、快速、無損的鉛酸蓄電池優(yōu)化充電思想和技術方案.在論文撰寫過程中,作者主要進行了如下方面的研究:-對鉛酸蓄電池的電化學機理進行充分研究,并在大量充放電實驗的基礎上,提出了依據(jù)蓄電池充電時和停充瞬間的端電壓和蓄電池荷電狀態(tài)檢測蓄電池極化狀況的思想.-依據(jù)最佳曲線給定,采取瞬間放

2、電減少極化.提出了以蓄電池極化電壓和蓄電池的荷電狀 態(tài)為輸入變量,以去極化脈沖的寬度作為輸出并根據(jù)蓄電池電解液溫度進行修正的實時去極化策略.-采用具有良好自學習能力和非線性逼近能力的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制策略,使充電電流動態(tài)跟蹤離散的可接受充電曲線,使充電過程始終在最佳狀態(tài)下進行.-采用一個兩單元的智能功率模塊IPM作主回路開關器件,實現(xiàn)新型Buck—Boost拓撲,完成向蓄電池充電和蓄電池去極化放電功能.-—實現(xiàn)基于數(shù)字信號處理器TMS32