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电网用阀控式铅酸蓄电池寿命预测研究与实现

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

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