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蓄电池组远程健康评估系统的研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 课题研究的背景和意义第13-14页
    1.2 蓄电池健康评估的国内外研究现状第14-16页
    1.3 蓄电池健康评估的常用方法第16-17页
    1.4 本文主要工作任务第17-19页
第2章 VRLA蓄电池的主要电性能参数和评估方法第19-35页
    2.1 VRLA蓄电池的结构及电化学原理第19-22页
        2.1.1 蓄电池的组成结构第19-20页
        2.1.2 蓄电池的电化学原理第20-22页
    2.2 VRLA蓄电池的电性能参数第22-26页
        2.2.1 VRLA蓄电池的电压第22-23页
        2.2.2 VRLA蓄电池的内阻第23页
        2.2.3 VRLA蓄电池的容量第23-24页
        2.2.4 VRLA蓄电池寿命第24-26页
    2.3 蓄电池健康状况的指标第26-27页
        2.3.1 蓄电池的SOC第26页
        2.3.2 蓄电池的SOH第26-27页
    2.4 蓄电池健康的常见评估方法第27-33页
        2.4.1 加权安时法第27-31页
        2.4.2 智能算法对蓄电池健康的评估第31-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第3章 基于BP网络的蓄电池组健康评估第35-53页
    3.1 BP神经网络第35-39页
        3.1.1 BP神经网络理论第35-36页
        3.1.2 BP神经网络结构第36-39页
    3.2 基于BP网络的蓄电池SOC预估第39-47页
        3.2.1 获取试验数据第39-40页
        3.2.2 数据预处理第40-41页
        3.2.3 BP神经网络构建第41页
        3.2.4 BP网络训练函数的选取第41-44页
        3.2.5 BP网络仿真结果分析第44-47页
    3.3 基于温度的SOC值修正第47-49页
    3.4 蓄电池组的健康评估第49-51页
    3.5 基于BP网络的蓄电池健康评估在系统中的应用第51-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第4章 蓄电池组远程健康评估系统的硬件设计第53-67页
    4.1 系统的总体结构第53-54页
    4.2 蓄电池健康评估装置的硬件设计第54-55页
    4.3 主控制器单元第55-56页
    4.4 可控放电单元第56-59页
        4.4.1 IGBT驱动电路第57-58页
        4.4.2 PWM发生电路第58-59页
    4.5 数据采集单元第59-63页
        4.5.1 电压采集第60-62页
        4.5.2 电流采集第62页
        4.5.3 温度采集第62-63页
    4.6 人机交互单元第63-65页
        4.6.1 LCD显示模块第63页
        4.6.2 报警单元第63-64页
        4.6.3 按键电路第64-65页
    4.7 GPRS无线通信模块第65-66页
    4.8 本章小结第66-67页
第5章 蓄电池组远程健康评估系统的软件设计第67-91页
    5.1 系统软件结构及初始化第67-72页
    5.2 健康评估功能程序第72-74页
    5.3 蓄电池工作参数采集第74-77页
    5.4 本地人机交互第77-80页
    5.5 数据通讯第80-84页
        5.5.1 云端串口通讯第80-84页
        5.5.2 PC端串口通讯第84页
    5.6 Android移动终端设计第84-89页
        5.6.1 Android的开发环境搭建第84-85页
        5.6.2 Android移动终端的开发第85-88页
        5.6.3 Android的移动终端与OneNET信息交互第88-89页
    5.7 系统搭建第89-90页
    5.8 本章小结第90-91页
第6章 总结与展望第91-93页
    6.1 总结第91页
    6.2 展望第91-93页
参考文献第93-97页
攻读硕士期间已发表的论文第97-99页
致谢第99页

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