蓄电池监测系统研究与开发
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·蓄电池系统概述 | 第9-12页 |
| ·蓄电池的主要作用 | 第9页 |
| ·蓄电池的发展状况 | 第9-10页 |
| ·蓄电池的分类及选择 | 第10-11页 |
| ·蓄电池监测技术的现状 | 第11-12页 |
| ·神经网络概述 | 第12-17页 |
| ·神经网络模型 | 第12-14页 |
| ·神经网络分类 | 第14页 |
| ·神经网络学习算法 | 第14-16页 |
| ·神经网络功能特点 | 第16页 |
| ·神经网络应用领域 | 第16-17页 |
| ·本论文的研究意义 | 第17页 |
| ·本论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 蓄电池监测的基本原理 | 第19-36页 |
| ·铅酸电池的工作原理 | 第19-21页 |
| ·铅酸蓄电池的基本电特性 | 第21-27页 |
| ·电池的电动势和开路电压 | 第21-22页 |
| ·铅酸蓄电池的容量与荷电状态 | 第22-26页 |
| ·蓄电池的内阻 | 第26-27页 |
| ·电池容量估计的方法 | 第27-31页 |
| ·蓄电池内阻的测量 | 第31-35页 |
| ·蓄电池经典模型分析 | 第31-33页 |
| ·内阻测量方法 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于神经网络的蓄电池容量预测 | 第36-62页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·BP神经网络 | 第36-45页 |
| ·BP网络特点 | 第36-37页 |
| ·BP网络结构 | 第37页 |
| ·BP算法 | 第37-41页 |
| ·BP算法的改进 | 第41-45页 |
| ·基于BP网络的蓄电池容量预测 | 第45-49页 |
| ·问题的提出 | 第45页 |
| ·BP网络结构设计 | 第45-46页 |
| ·样本的选取和处理 | 第46-47页 |
| ·初始权值的选取 | 第47-48页 |
| ·隐层神经元个数的确定 | 第48页 |
| ·学习速率的确定 | 第48-49页 |
| ·泛化能力 | 第49页 |
| ·神经网络仿真结果及分析 | 第49-61页 |
| ·网络的训练过程分析 | 第49-58页 |
| ·网络性能分析 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第四章 蓄电池监测系统设计与实现 | 第62-90页 |
| ·蓄电池监测系统主要功能简介 | 第62页 |
| ·总体设计方案 | 第62-63页 |
| ·主监控模块设计 | 第63-81页 |
| ·主监控模块结构及功能 | 第63-64页 |
| ·主要器件选型 | 第64-66页 |
| ·主监控模块主要功能的实现 | 第66-72页 |
| ·电源模块 | 第72-74页 |
| ·主监控模块软件设计 | 第74-81页 |
| ·液晶显示模块 | 第81页 |
| ·电池巡检模块设计 | 第81-89页 |
| ·蓄电池巡检模块结构 | 第81-82页 |
| ·电池巡检模块的主要功能 | 第82页 |
| ·电池巡检模块主要功能实现 | 第82-86页 |
| ·电池巡检模块软件设计 | 第86-89页 |
| ·小结 | 第89-90页 |
| 第五章 蓄电池监测系统抗干扰设计与系统调试 | 第90-100页 |
| ·蓄电池监测系统抗干扰设计 | 第90-95页 |
| ·抗干扰设计的重要性 | 第90页 |
| ·蓄电池监测系统的干扰因素 | 第90-91页 |
| ·蓄电池监测系统抗干扰设计 | 第91-95页 |
| ·系统调试及结果分析 | 第95-99页 |
| ·蓄电池监测系统调试 | 第95-97页 |
| ·调试结果及分析 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-102页 |
| ·总结 | 第100-101页 |
| ·展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
