摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-14页 |
1.2.1 寿命预测方法研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 阀控式铅酸蓄电池寿命预测研究现状 | 第13-14页 |
1.3 论文主要内容 | 第14-16页 |
第2章 阀控式铅酸蓄电池的工作机理研究 | 第16-24页 |
2.1 概述 | 第16页 |
2.2 阀控式铅酸蓄电池的工作原理及特点 | 第16-18页 |
2.2.1 阀控式铅酸蓄电池的工作原理 | 第16-18页 |
2.2.2 阀控式铅酸蓄电池的特点 | 第18页 |
2.3 阀控式铅酸蓄电池的主要技术参数 | 第18-22页 |
2.3.1 阀控式铅酸蓄电池的容量 | 第18-19页 |
2.3.2 阀控式铅酸蓄电池的电压 | 第19-20页 |
2.3.3 放电时率与放电倍率 | 第20-21页 |
2.3.4 阀控式铅酸蓄电池的内阻 | 第21页 |
2.3.5 阀控式铅酸蓄电池的其他技术参数 | 第21-22页 |
2.3.6 阀控式铅酸蓄电池的性能 | 第22页 |
2.4 阀控式铅酸蓄电池的检测方法研究 | 第22-23页 |
2.4.1 阀控式铅酸蓄电池一般检测方法 | 第22页 |
2.4.2 阀控式铅酸蓄电池的物化模型 | 第22-23页 |
2.5 本章小结 | 第23-24页 |
第3章 影响阀控式铅酸蓄电池工作寿命的因素研究 | 第24-34页 |
3.1 阀控式铅酸蓄电池的失效机制 | 第24-25页 |
3.2 影响阀控式铅酸蓄电池寿命的因素 | 第25-29页 |
3.2.1 浮充电压 | 第26页 |
3.2.2 环境温度 | 第26-27页 |
3.2.3 放电深度 | 第27页 |
3.2.4 失水 | 第27-28页 |
3.2.5 热失控 | 第28-29页 |
3.3 影响阀控式铅酸蓄电池的故障分析和对策 | 第29-30页 |
3.3.1 阀控式铅酸蓄电池的常见故障 | 第29页 |
3.3.2 阀控式铅酸蓄电池的防护注意问题 | 第29-30页 |
3.4 阀控式铅酸蓄电池的寿命退化过程分析 | 第30-32页 |
3.5 基于退化过程的阀控式铅酸蓄电池寿命预测问题分析 | 第32-33页 |
3.6 本章小结 | 第33-34页 |
第4章 阀控式铅酸蓄电池寿命预测模型研究 | 第34-52页 |
4.1 概述 | 第34页 |
4.2 BP神经网络 | 第34-39页 |
4.2.1 BP神经网络理论 | 第34-35页 |
4.2.2 BP神经网络算法 | 第35-37页 |
4.2.3 BP神经网络算法改进 | 第37-39页 |
4.3 基于BP网络的蓄电池寿命预测的MATLAB仿真 | 第39-44页 |
4.3.1 问题描述 | 第39页 |
4.3.2 训练样本数的确定 | 第39页 |
4.3.3 隐层数和隐藏层节点个数的设计 | 第39-40页 |
4.3.4 BP神经网络中函数的选择 | 第40页 |
4.3.5 BP网络的训练 | 第40-44页 |
4.4 小波神经网络方法研究 | 第44-50页 |
4.4.1 小波神经网络理论 | 第44-45页 |
4.4.2 小波神经网络的算法 | 第45-47页 |
4.4.3 小波神经网络寿命预测程序开发 | 第47-48页 |
4.4.4 小波神经网络预测阀控式铅酸蓄电池寿命及MATLAB仿真 | 第48-50页 |
4.5 本章小结 | 第50-52页 |
第5章 阀控式铅酸蓄电池寿命预测系统设计 | 第52-68页 |
5.1 阀控式铅酸蓄电池预测系统性能分析 | 第52-53页 |
5.1.1 功能需求 | 第52页 |
5.1.2 性能需求 | 第52-53页 |
5.2 系统设计 | 第53-67页 |
5.2.1 总体结构 | 第53页 |
5.2.2 下位机设计 | 第53-55页 |
5.2.3 GPRS通信模块 | 第55-59页 |
5.2.4 上位机系统软件平台的设计 | 第59-67页 |
5.3 本章小结 | 第67-68页 |
结论 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
附录A 攻读学位期间获得的研究成就 | 第76-77页 |
附录B 小波神经网络和BP神经网络实现代码 | 第77-86页 |