阀控铅酸蓄电池组在线状态检测及故障预报算法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·直流电源设备简介 | 第10页 |
| ·铅酸蓄电池的发展现状与分类选型 | 第10-11页 |
| ·铅酸蓄电池技术的发展现状 | 第10-11页 |
| ·VRLA蓄电池的分类选型 | 第11页 |
| ·VRLA蓄电池的监测现状 | 第11-12页 |
| ·本课题的意义 | 第12-13页 |
| ·本文所做的主要工作及内容 | 第13-14页 |
| 第2章 VRLA蓄电池技术及容量监测方法 | 第14-28页 |
| ·VRLA蓄电池的工作原理 | 第14-16页 |
| ·铅酸蓄电池的工作原理 | 第14-15页 |
| ·VRLA蓄电池的工作原理 | 第15-16页 |
| ·VRLA蓄电池的技术指标 | 第16-19页 |
| ·VRLA蓄电池的使用性能 | 第19-22页 |
| ·VRLA蓄电池的充电特性 | 第19-21页 |
| ·VRLA蓄电池的放电特性 | 第21-22页 |
| ·传统的蓄电池容量监测方法 | 第22-26页 |
| ·放电实验法 | 第22页 |
| ·安时法 | 第22-23页 |
| ·开路电压法 | 第23页 |
| ·密度法 | 第23-24页 |
| ·负载电压法 | 第24-25页 |
| ·内阻法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 新型蓄电池内阻检测方法及实现 | 第28-37页 |
| ·完全在线的蓄电池内阻检测方法 | 第28-29页 |
| ·新型蓄电池内阻检测方法的硬件实现 | 第29-36页 |
| ·硬件系统的主要功能 | 第29-30页 |
| ·微机主控板的基本结构 | 第30-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 理论方法分析 | 第37-63页 |
| ·灰色系统 | 第37-43页 |
| ·灰色系统的概念与基本原理 | 第37-38页 |
| ·GM(1，1)模型的建模方法 | 第38-41页 |
| ·动态新息GM(1，1)模型的建模方法 | 第41-42页 |
| ·仿真结果 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43页 |
| ·人工神经网络 | 第43-51页 |
| ·人工神经网络概述 | 第43-45页 |
| ·径向基函数神经网络的理论基础 | 第45-47页 |
| ·用RBF神经网络预测VRLA蓄电池内阻值 | 第47-49页 |
| ·用RBF神经网络预测VRLA蓄电池荷电状态 | 第49-51页 |
| ·模糊控制理论 | 第51-61页 |
| ·模糊控制理论概述 | 第51-52页 |
| ·模糊控制系统的基本原理 | 第52-53页 |
| ·用模糊控制预测VRLA蓄电池内阻值 | 第53-57页 |
| ·用模糊控制预测VRLA蓄电池荷电状态 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 结论及展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |
