| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.2 蓄电池监测技术的研究和应用现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的主要内容和各章节介绍 | 第13-14页 |
| 1.4 本文创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 蓄电池荷电状态预测模型建立 | 第15-23页 |
| 2.1 自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)算法简介 | 第15-17页 |
| 2.1.1 Sugeno型模糊系统 | 第15页 |
| 2.1.2 自适应神经网络模糊推理系统 | 第15-17页 |
| 2.2 建立基于ANFIS的蓄电池SOC预测模型 | 第17-22页 |
| 2.2.1 研究对象描述 | 第17页 |
| 2.2.2 影响蓄电池SOC的因素及输模型入参数的确定 | 第17-18页 |
| 2.2.3 各输入参数模糊集划分及隶度函数 | 第18-19页 |
| 2.2.4 模型的总体架构确定 | 第19-21页 |
| 2.2.5 网络学习算法的确定 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 仿真分析及相关实验 | 第23-37页 |
| 3.1 相关实验 | 第23-27页 |
| 3.1.0 实验目的 | 第23页 |
| 3.1.1 实验设备 | 第23-24页 |
| 3.1.2 实验方案 | 第24-26页 |
| 3.1.3 实验数据初步分析 | 第26-27页 |
| 3.2 蓄电池模型的仿真分析 | 第27-36页 |
| 3.2.1 仿真环境概述 | 第27页 |
| 3.2.2 仿真设计及程序 | 第27-30页 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 | 第30-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 系统硬件和软件设计 | 第37-58页 |
| 4.1 硬件设计 | 第37-43页 |
| 4.1.1 硬件系统总体架构 | 第37-38页 |
| 4.1.2 内阻测量电路设计 | 第38-41页 |
| 4.1.3 其他参数测量电路设计 | 第41-42页 |
| 4.1.4 通信模块电路设计 | 第42-43页 |
| 4.1.5 基于ARM的显控单元 | 第43页 |
| 4.2 软件方案设计 | 第43-56页 |
| 4.2.1 软件总体架构 | 第43-45页 |
| 4.2.2 测量单元程序设计 | 第45-49页 |
| 4.2.3 基于MODBUS-RTU的通信协议设计 | 第49-52页 |
| 4.2.4 ANFIS算法实现程序设计 | 第52-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 系统运行情况分析及改进 | 第58-62页 |
| 5.1 系统实际运行情况分析 | 第58-61页 |
| 5.2 存在的问题和改进 | 第61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 关于蓄电池监测系统发展的一些构想 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-92页 |
| 附录1 部分实验数据 | 第69-78页 |
| 附录2 仿真程序和结果 | 第78-83页 |
| 附录3 测量单元程序部分关键代码 | 第83-86页 |
| 附录4 显控单元程序部分关键代码 | 第86-92页 |
