| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 充电装置的研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外充电技术研究状况 | 第9-10页 |
| 1.3 智能充电技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 蓄电池充电控制技术 | 第13-22页 |
| 2.1 蓄电池充电原理分析 | 第13-15页 |
| 2.1.1 蓄电池充放电原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 蓄电池的极化现象 | 第14-15页 |
| 2.2 快速充电理论研究 | 第15-18页 |
| 2.2.1 马斯三定律 | 第15-17页 |
| 2.2.2 极化现象的消除 | 第17-18页 |
| 2.3 蓄电池充电方法概述 | 第18-21页 |
| 2.3.1 传统充电方法综述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 蓄电池充电控制方法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 蓄电池智能充电系统控制策略 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 蓄电池充电控制系统设计 | 第22-33页 |
| 3.1 蓄电池充电系统被控对象数学模型的建立 | 第22-23页 |
| 3.2 模糊控制原理 | 第23-27页 |
| 3.2.1 模糊控制器结构 | 第23-24页 |
| 3.2.2 量化因子和比例因子 | 第24-25页 |
| 3.2.3 模糊控制规则 | 第25-27页 |
| 3.3 蓄电池充电系统的模糊PI控制系统设计 | 第27-29页 |
| 3.3.1 蓄电池充电系统的模糊PI控制系统设计 | 第27-28页 |
| 3.3.2 模糊控制工作流程图 | 第28-29页 |
| 3.4 蓄电池充电控制系统仿真 | 第29-32页 |
| 3.4.1 常规PI控制与模糊PI控制仿真比较分析 | 第29-30页 |
| 3.4.2 基于模糊控制自整定的蓄电池充电控制系统仿真分析 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于遗传算法的模糊PI控制优化 | 第33-41页 |
| 4.1 遗传算法优化模糊控制参数 | 第33-35页 |
| 4.1.1 遗传算法在模糊控制优化中的应用 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基于遗传算法优化的模糊PI控制 | 第34-35页 |
| 4.2 遗传算法的理论基础 | 第35-39页 |
| 4.2.1 编码 | 第36页 |
| 4.2.2 适应度函数的确定 | 第36-37页 |
| 4.2.3 基本遗传操作 | 第37-38页 |
| 4.2.4 遗传参数确定 | 第38-39页 |
| 4.3 基于遗传算法优化的模糊PI控制仿真 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 结论与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |