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基于人工神经网络的镍氢电池智能充电研究

陈晓旭  
【摘要】:随着电子技术的飞速发展,电能的存储在日常生活中的作用越来越大。如能将它使用于汽车上,不仅能解决汽车的能源问题,还能减少废气排放和减缓温室效应。因此,电动汽车将成为世界各国汽车工业的发展方向。而能存储电能的蓄电池主要有铅酸蓄电池、镍氢蓄电池、锂离子蓄电池几种。比较几种蓄电池,以镍氢电池具有比能量高、循环寿命长、适合大电流放电、无污染、不易爆炸等优异综合性能,成为电动汽车用蓄电池的首选。本文在现有文献的基础上,引入神经网络及模糊控制技术对电动汽车用镍氢电池快速无损充电问题进行了深入研究。 针对现阶段电动汽车充电时间长的问题,提出电动汽车的充电采取快速充电站、中速充电站、家庭慢速充电相结合的方式。中速充电站即充电站与公共停车场相结合,主要解决因快速充电未充满而造成电池容量下降的问题,同时将模糊控制用于中速充电站控制中,实现在0.5到1.5小时,冲入额定电量的30%到70%。如停车时间长,可在5小时将电池充满。 研究了MH-Ni蓄电池的充电特性。考虑到BP神经网络收敛速度慢,存在局部极小点等问题,本论文采用RBF神经网络可以以任意精度逼近任意函数的优点,建立了镍氢蓄电池的充电过程近似模型,同样针对RBF隐含层节点数和相应的数据中难以确定的设计难点,提出了一种有效的神经网络优化算法:首先利用动态最近邻聚类学习算法来调节隐含层节点的数目并初定中心,然后采用优化方法进行数据中心,输出权值和阈值的优化。经实验仿真验证,表明该方法能产生精确的预测效果。最后,将神经网络与模糊控制相结合,设计出了模糊神经网络控制器,用于对MH-Ni蓄电池模型进行智能充电。经仿真验证该方法能在较短的时间完成充电后期的充电过程。 根据以上模糊控制方法为基础,设计了一套基于单片机MSP430F169的单相充电实验装置,在充电第四阶段采集镍氢蓄电池的端电压、充电电流信息,其中电压信息经二维模糊控制器分析处理,通过查询模糊控制表,得出相应的电流变化等级,计算下一阶段的电流,然后由MSP430F169输出调整后的PWM波,控制场效应管的通断,通过改变输出直流电压来控制充电电流。 完成相应硬件与软件的设计,并进行测试,经测试能在不对电池造成损害的情况下,能在4个小时将电池充满,比恒流/恒压充电方式节约大概20分钟,具有较高智能。


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