基于ANFIS模型的铅酸蓄电池剩余电量估计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 前言 | 第10-13页 |
| 第一章 铅酸蓄电池特性 | 第13-22页 |
| ·铅酸蓄电池工作原理 | 第13页 |
| ·铅酸蓄电池特性 | 第13-18页 |
| ·蓄电池的电特性 | 第14-15页 |
| ·铅酸电池内阻 | 第15-18页 |
| ·铅酸电池模型研究 | 第18-22页 |
| ·铅酸电池的恒流放电 | 第18页 |
| ·铅酸电池模型的研究 | 第18-22页 |
| 第二章 蓄电池内阻自动测试系统的研究 | 第22-35页 |
| ·蓄电池内阻自动测试系统开发意义 | 第22页 |
| ·交流阻抗模块原理及功能 | 第22-25页 |
| ·功能介绍 | 第22-24页 |
| ·工作原理 | 第24-25页 |
| ·单片机监测模块设计 | 第25-34页 |
| ·主要硬件构成 | 第25-28页 |
| ·硬件设计 | 第28页 |
| ·CAN 总线通讯协议 | 第28-32页 |
| ·测量模块软件设计 | 第32-34页 |
| ·上位机数据处理模块设计 | 第34-35页 |
| 第三章 电池相关实验 | 第35-43页 |
| ·常温下电池5A 恒流放电实验（CCD） | 第35-37页 |
| ·电池恒负载放电（CLD） | 第37-43页 |
| 第四章 模糊神经建模和模糊聚类技术 | 第43-50页 |
| ·模糊神经建模 | 第43-46页 |
| ·模糊系统的T－S 模型 | 第43-45页 |
| ·学习算法 | 第45-46页 |
| ·模糊聚类技术 | 第46-48页 |
| ·模糊C 均值聚类描述 | 第46-47页 |
| ·模糊减法聚类 | 第47-48页 |
| ·基于减法聚类初始T－S 模糊模型的构造 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 电池荷电状态 SOC 预测估计 | 第50-61页 |
| ·SOC 预测方法综述 | 第50-54页 |
| ·开路电压法 | 第50-51页 |
| ·负载电压法 | 第51-52页 |
| ·内阻法 | 第52-53页 |
| ·安时积分法 | 第53页 |
| ·模糊逻辑方法 | 第53-54页 |
| ·神经网络法 | 第54页 |
| ·基于自适应模糊神经网络的SOC 估计 | 第54-60页 |
| ·训练数据和检验数据处理 | 第54页 |
| ·输入变量选择和模型的建立 | 第54-57页 |
| ·模型的测试 | 第57-60页 |
| ·本系统建立的模糊模型研究小结 | 第60-61页 |
| 第六章 工作总结及展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61页 |
| ·工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-71页 |
| 附录一 内阻自动测试系统上位机界面 | 第65-66页 |
| 附录二 测量模块 CPU 控制端电路原理图 | 第66-67页 |
| 附录三 恒负载放电 CAN 通信格式规约 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
