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基于模糊神经网络镍氢电池容量预估与电池管理系统的研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-9页
1 绪论第9-16页
   ·课题背景及意义第9-10页
   ·电池管理系统发展现状第10-14页
   ·本文主要研究内容第14-16页
2 镍氢动力电池的性能第16-42页
   ·镍氢电池的基本原理第16-17页
   ·镍氢动力电池的选取第17-18页
   ·镍氢动力电池的性能参数第18-22页
     ·电池开路电压和工作电压第18-19页
     ·电池内阻第19页
     ·电池的容量与比容量第19-20页
     ·电池的能量与比能量第20-21页
     ·电池的功率与比功率第21页
     ·电池的荷电状态与放电深度第21-22页
   ·镍氢电池的性能第22-37页
     ·镍氢电池安全性第22-23页
     ·镍氢电池放电性能试验研究第23-28页
     ·镍氢电池组内阻特性试验研究第28-33页
     ·镍氢电池组容量的试验研究第33-35页
     ·单体镍氢电池能量密度性能试验第35-36页
     ·镍氢电池的功率和比功率性能试验第36-37页
   ·镍氢动力电池的模型第37-39页
     ·理想电池等效电路模型第37-38页
     ·一阶线性模型第38页
     ·黑箱模型第38-39页
   ·本章小结第39-42页
3 基于自校正模糊控制的蓄电池剩余容量预估研究第42-58页
   ·剩余容量估计的常用方法第42-44页
     ·密度法第42页
     ·安培时间积分法第42-43页
     ·开路电压测量法第43页
     ·内阻测量法第43页
     ·恢复效应法第43-44页
   ·模糊神经网络结构的构建第44-48页
     ·模糊神经网络结构第44-45页
     ·模糊神经网络中节点的结构第45-46页
     ·模糊神经网络每一层节点的函数第46-48页
   ·混合学习算法的建立第48-52页
   ·基于模糊神经网络的电池SOC 预估第52-56页
     ·网络的初始化第52-53页
     ·模糊规则的产生及参数优化第53页
     ·预估精度分析第53-56页
   ·本章小结第56-58页
4 基于PIC18F458 单片机的电池管理系统开发第58-95页
   ·电池管理系统结构组成第58-59页
   ·电池管理系统采集电路板硬件设计第59-71页
     ·单组电池电压信号采集回路设计第59-61页
     ·电池组总电压信号采集回路设计第61-62页
     ·电池组充、放电电流信号采集回路设计第62-65页
     ·电池组温度信号采集回路设计第65-67页
     ·多路转换开关与12 位A/D 转换芯片外围电路设计第67页
     ·CAN 总线接口设计第67-68页
     ·主控制芯片的选择第68-71页
     ·采集电路板供电电源电路设计第71页
   ·电池管理系统主控制电路板硬件电路设计第71-77页
     ·RS232 串行通信接口电路设计第71-73页
     ·非遗失性存储器NVRAM 扩展电路设计第73-74页
     ·电池温控电路设计第74页
     ·强电保护单元通信接口电路设计第74-75页
     ·报警单元电路设计第75页
     ·主控制电路板供电电源电路设计第75-77页
   ·采集电路板软件设计第77-87页
     ·存储空间分配第77-78页
     ·系统时钟的选择第78-80页
     ·主程序流程第80页
     ·电池参数监测第80-85页
     ·采集电路板的相关CAN 总线程序设计第85-87页
   ·主控制电路板软件设计第87-94页
     ·主程序设计第87-88页
     ·主控制电路板的相关CAN 总线程序设计第88-91页
     ·电池相关保护功能第91-93页
     ·串口通信程序设计第93-94页
   ·本章小结第94-95页
5 系统测试及实验第95-99页
   ·系统简介第95页
   ·实验方案的确定第95-96页
   ·实验台实物第96-97页
   ·实验结果第97-98页
   ·本章小结第98-99页
6 结论第99-101页
致谢第101-102页
参考文献第102-106页
附录A:作者在攻读硕士期间发表的学术论文第106-107页
附录B:作者在攻读硕士期间参与的科研项目第107-108页
附录C:作者在攻读硕士期间申请的发明专利第108页

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