基于混沌理论的蓄电池内阻检测的研究
中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 引言 | 第8-11页 |
·本课题的选题意义 | 第8-9页 |
·本课题研究的国内外发展及现状 | 第9-10页 |
·本课题研究内容 | 第10-11页 |
第二章 铅酸蓄电池的内阻和容量特性 | 第11-19页 |
·铅酸蓄电池的放电特性 | 第11-12页 |
·蓄电池放电时电压特性 | 第11-12页 |
·蓄电池放电时电阻特性 | 第12页 |
·铅酸蓄电池的内阻及其测量方法 | 第12-15页 |
·蓄电池内阻经典模型 | 第12-13页 |
·蓄电池内阻的测量方法 | 第13-15页 |
·铅酸蓄电池的容量及其检测方法 | 第15-18页 |
·蓄电池的容量 | 第15-16页 |
·蓄电池剩余容量的检测方法 | 第16-18页 |
·小结 | 第18-19页 |
第三章 基于混沌理论的蓄电池内阻检测 | 第19-39页 |
·混沌振子检测的原理 | 第19-21页 |
·Duffing 混沌振子 | 第19-21页 |
·混沌检测基本原理 | 第21页 |
·混沌检测蓄电池内阻的原理 | 第21-22页 |
·方案的实现 | 第22-33页 |
·硬件的实现设计 | 第23-28页 |
·软件的实现设计 | 第28-33页 |
·实验及其结果分析 | 第33-38页 |
·交流恒流源的测量实验 | 第33-34页 |
·蓄电池内阻的测量实验 | 第34-37页 |
·混沌振子系统抗噪性能的研究 | 第37-38页 |
·小结 | 第38-39页 |
第四章 基于BP 神经网络的剩余容量的预测 | 第39-54页 |
·剩余容量估计的常用方法及神经网络的基本原理 | 第39-45页 |
·剩余容量估计的常用方法介绍 | 第39页 |
·BP 神经网络的基本原理 | 第39-44页 |
·RBF 神经网络的结构 | 第44-45页 |
·蓄电池剩余容量预测系统 | 第45-53页 |
·本课题采用的方法 | 第45页 |
·蓄电池剩余容量预测的基本算法 | 第45-53页 |
·小结 | 第53-54页 |
第五章 结论与展望 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第59页 |