基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鎳氫電池智能充電研究.pdf

1、隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展，電能的存儲在日常生活中的作用越來越大。如能將它使用于汽車上，不僅能解決汽車的能源問題，還能減少廢氣排放和減緩溫室效應(yīng)。因此，電動汽車將成為世界各國汽車工業(yè)的發(fā)展方向。而能存儲電能的蓄電池主要有鉛酸蓄電池、鎳氫蓄電池、鋰離子蓄電池幾種。比較幾種蓄電池，以鎳氫電池具有比能量高、循環(huán)壽命長、適合大電流放電、無污染、不易爆炸等優(yōu)異綜合性能，成為電動汽車用蓄電池的首選。本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊控制技術(shù)對電

2、動汽車用鎳氫電池快速無損充電問題進(jìn)行了深入研究。
　　針對現(xiàn)階段電動汽車充電時間長的問題，提出電動汽車的充電采取快速充電站、中速充電站、家庭慢速充電相結(jié)合的方式。中速充電站即充電站與公共停車場相結(jié)合，主要解決因快速充電未充滿而造成電池容量下降的問題，同時將模糊控制用于中速充電站控制中，實(shí)現(xiàn)在0.5到1.5小時，沖入額定電量的30％到70%。如停車時間長，可在5小時將電池充滿。
　　研究了MH-Ni蓄電池的充電特性?？紤]到BP

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，存在局部極小點(diǎn)等問題，本論文采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近任意函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，建立了鎳氫蓄電池的充電過程近似模型，同樣針對RBF隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和相應(yīng)的數(shù)據(jù)中難以確定的設(shè)計(jì)難點(diǎn)，提出了一種有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法：首先利用動態(tài)最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法來調(diào)節(jié)隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目并初定中心，然后采用優(yōu)化方法進(jìn)行數(shù)據(jù)中心，輸出權(quán)值和閾值的優(yōu)化。經(jīng)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證，表明該方法能產(chǎn)生精確的預(yù)測效果。最后，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制相結(jié)合，設(shè)計(jì)出了模糊

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，用于對MH-Ni蓄電池模型進(jìn)行智能充電。經(jīng)仿真驗(yàn)證該方法能在較短的時間完成充電后期的充電過程。
　　根據(jù)以上模糊控制方法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一套基于單片機(jī)MSP430F169的單相充電實(shí)驗(yàn)裝置，在充電第四階段采集鎳氫蓄電池的端電壓、充電電流信息，其中電壓信息經(jīng)二維模糊控制器分析處理，通過查詢模糊控制表，得出相應(yīng)的電流變化等級，計(jì)算下一階段的電流，然后由MSP430F169輸出調(diào)整后的PWM波，控制場效應(yīng)管的通斷，通過改變