一、故障蓄电池激活充电的仪器研制（论文文献综述）
徐显阳[1]（2021）在《多层水质数据监测系统的采集与控制研究》文中认为快速的经济发展已让水污染变成全球的关键问题,我国正在不断推进绿色水资源建设工作,积极改善水资源质量。水污染的治理离不开水质监测系统的研究与开发,本文立足于多层水质数据远程监测问题的研究,以一种较简单的布线方法设计出了可提供多层多参数的采集系统,并以太阳能为能量来源的供电设备对采集系统进行稳定供电,然后将采集系统接收到的传感器数据无线传输给监测系统进行实时监测和管理。针对采集系统的具体设计,本文中设计并制作出了船式和岸边固定式两类数据采集系统。其中,船式数据采集系统的结构非完全固定,具有可移动性较高的特点,而岸边固定式数据采集系统由于暴露在水面上方的结构较少,从而受风面积较小,使得稳定性更好。主要利用双单片机、信号中继器和水下传感器等设备自动实时采集不同深度位置上的深度参数和多个水质参数。通过“主机采集—从机存储”的方法优化了任务分配,还设计了“采样前供电—采样后断电”的方法,有效地节省了系统电能。针对监测系统的具体设计,主要利用无线网络技术将单片机采集和存储的数据远程传输到自主开发的软件监测系统上,在此基础上,还自定义了远程控制指令,能够更高效地查询和远程控制现场设备的工作状态。针对供电设备的具体设计,首先通过实验测试计算出负载耗电量,结合日照时间、工作时长及连续阴雨天数等参数对锂离子电池和太阳能电池板进行选型和设计,使整个系统在供电方面更具稳定性、更低成本。然后对电压传输的距离进行研究,设计了一种基于升压模块的供电方案,有效延长了电压传输距离。更进一步地,通过搭配电压传感器和光照温湿度传感器对锂离子电池电压、现场环境中的温度、湿度及光照度进行采集,利用所采集的实测数据应用在回声状态网络模型上,对下一时刻的电压进行预测,所建立的模型预测效果较好,能够为提前发现和解决电压过低问题提供很好的参考依据。
王坤炎[2]（2021）在《基于MPPT的卫星电源半实物仿真系统开发》文中指出卫星电源是卫星的核心系统之一,负责卫星在光照期和地影期的供能。卫星电源分系统的故障往往会导致整星能量供应不足,甚至断电,从而导致卫星失效,任务失败。为了提升卫星电源系统运行的稳定性,需要对卫星电源系统进行故障诊断。本文开发的基于峰值功率点跟踪（Maximum peak power point tracking,MPPT）的卫星电源半实物仿真系统可以实现卫星电源的正常工作模式模拟,MPPT功能和故障模拟,对卫星电源的研制,应用和保障有重要意义,为卫星电源故障诊断算法的开发提供数据支撑。本文首先分析了卫星电源半实物仿真系统的设计要求,对太阳能电池特性模拟,MPPT技术实现等关键技术进行了分析,选择MPPT串并联架构作为仿真系统的架构。仿真系统分为太阳能电池阵半实物仿真器模块、电源控制器模拟器模块、蓄电池组、负载、故障模拟模块和状态监测模块六个部分。太阳能电池阵半实物仿真器利用单片机控制压控电流源,采用I-V/I-R曲线联合查表法实现太阳能电池阵输出特性的模拟。电源控制器模拟器利用SM72442电源管理芯片实现MPPT功能,利用Buck-Boost电路实现母线的稳压和蓄电池组的恒压限流充电,利用Boost电路实现模拟蓄电池组在地影期向负载供电的功能。故障模拟模块用软件控制和继电器切换的方式实现对太阳能电池阵故障,调节电路短路、断路故障等故障模式的模拟。状态监测模块利用精密电阻分压和传感器转换的方式实现对各项参数的监测。然后利用Lab VIEW编写仿真控制软件,实现用户通过计算机软件设置仿真系统的工作模式,并获取系统工作状态的功能。最后搭建测试环境对系统进行功能及性能测试,结果表明卫星电源半实物仿真系统能够实现设计要求的模拟卫星电源光照期和地影期工作模式,故障模拟和状态监测等功能,输出电压和电压纹波等参数满足设计指标。
王亚男[3]（2021）在《微电网储能蓄电池组在线监测及状态诊断系统》文中指出随着世界各国新能源的规模化开发及智能电网建设的不断推进,储能系统被广泛的用来解决可再生能源的间歇性和不稳定性问题。储能系统对于保障电网安全、提高可再生能源比例、提高能源利用效率、实现能源的可持续发展具有重大战略意义。电池管理系统是储能系统的核心部件之一,对电池组的有效监控管理直接关系到整个储能系统安全与成本。由于电池组中单体电池数目较多,对单体电池性能监测是电池管理研究的一个重点。特别是对反映电池可持续供电能力的荷电状态（state of charge,SOC）与反映电池劣化程度的健康状态（state of health,SOH）监测的研究,二者均为定义量、难以精确在线测算。因此,本文在对蓄电池的工作原理、失效机理、等效模型及充放电特性研究的基础上,提出了易在嵌入式终端实现的蓄电池在线监测与综合状态诊断方法。进一步为克服电池型号、运行工况及老化因素的影响,研究基于数据驱动模型的方法。提出基于具有动态跟踪能力的长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）循环神经网络的SOC与SOH联合估算方法。最后,设计了针对蓄电池组内单体电池的分布式在线监测与状态诊断系统。具体工作内容如下:（1）首先研究明确了保障电池组安全工作的电压、电流、温度等限定条件。结合储能负载可控的特点及不损害电池的在线检测需求,改进直流内阻检测方式,提出了Thevenin模型下的蓄电池组单体电池内阻在线检测方法。考虑单体电池间性能的差异对电池组工作性能与安全的影响,提出在对电池电压、电流及温度的运行范围限定后,再从电压、温度、内阻三个方面横向筛选差异单体电池,并进行综合健康状态评估的方法。（2）通过灰色关联度分析法,探究电池SOC、SOH与电压、电流、温度、阻抗参数等因素关联程度,以及二者之间的耦合性。随后结合实验与实际工况确立了基于LSTM循环神经网络的联合估算模型。该模型以恒流恒压充电模式下的电压、电流、温度及历史SOH为输入估算SOH;以全寿命周期下的电压、电流、温度、平均SOH及历史SOC为输入估算SOC。使用开放数据集,从不同放电倍率、温度对模型估算的影响、间歇脉冲放电与随机放电等特殊工况、联合模型与单独模型估算效果对比及LSTM与BP、Elman不同神网络间的评价参数对比实验,验证了基于LSTM的SOC与SOH联合估算方法的效果。（3）采用基于CAN总线的分布式网络测控系统架构,实现对电池状态参量数据共享、分布决策。以STM32为单体电池管理单元控制器核心,实现对各单体蓄电池荷电状态、健康状态、故障告警的实时在线监测与状态诊断系统。以Lab VIEW为开发平台,实现对各分布式电池管理单元数据信息的集中显示与存储的上位机设计。综上所述,本文提出的多参数在线检测与综合状态评估方法,无需复杂的计算,易在现场终端管理设备中实现。提出了基于LSTM循环神经网络的SOC与SOH联合估算模型,可以更精确地估算蓄电池的可持续供电能力,为储能蓄电池的充放电控制策略提供数据;具有较好的泛化能力,可以广泛用于各型号电池不同工况下的健康状态评估;采用不同的时间尺度,在满足估算需求的同时降低了计算量。本文基于CAN总线的分布式网络监测系统设计,为微网储能系统电池组及单体电池的在线监测与状态诊断提供了实用化的方案。
任玉良[4]（2021）在《地质灾害监测RTU的硬件设计与实现》文中研究表明地质灾害对人民的生命财产安全构成极大威胁。山体滑坡、泥石流等地质灾害具有易发性和突发性等特点,不容易被人们提前预测。我国陆地面积广阔,灾害的发生率相对较高,严重威胁着山区甚至城镇的基础设施、交通和人民群众的生命财产安全。因此,对于山体滑坡、泥石流的研究、监测和预警就尤为重要,而地质灾害的研究、监测和预警都需要准确地、稳定地、长期地采集地质灾害现场的数据。为了有效地提高地质灾害监测系统与设备的准确度、可靠性、可持续性和环境适应性,本文设计了一种基于数据采集与监视控制系统和远程终端单元技术的地质灾害监测RTU设备。本论文旨在设计并实现一种能够对易发生地质灾害的地区中的气象、水文、位移和声音等数据进行精确地数据采集、远程控制、远程通信传输的地质灾害监测RTU设备。地质灾害易发地区一般人迹罕至或交通不便,因此,本论文所设计的地质灾害监测RTU设备需要具备定时自检、定时上报功能以实现设备的可靠性,并且该设备还需具备休眠与唤醒功能和低功耗的优良特性,以保障设备能长期、可持续地工作于野外。除此之外,地质灾害监测RTU设备还兼具小体积、高温宽、防雷防水等特性,可以在各种复杂恶劣的环境中工作。本论文首先将通过研究以泥石流为代表的地质灾害的产生机制、发生过程,探究泥石流地质灾害的监测方法及在监测中的传感器需求,随后通过对上述传感器原理和误差来源的详细研究,提出RTU设备在传感器数据采集中的误差消除要求和精度需求。随后,针对各类传感器在泥石流监测时的采集需求,结合地质灾害监测RTU设备的工作环境,分析RTU设备需要具备的功能,给出地质灾害监测RTU设备的总体设计方案和功能模块划分。最后,依据总体设计方案完成RTU设备的数据采集模块、设备供电模块、最小控制单元模块、本地控制和存储模块、远程通信和传输模块等方面的系统功能设计,并开展设备环境适应性研究与设计,以提高设备的可靠性、可持续性和环境适应性,实现对复杂、恶劣的地形、气候等环境条件下的地质灾害地区的有效监测。
杨森[5]（2020）在《变电站直流系统蓄电池状态预测研究》文中指出直流系统作为变电站的重要组成部分,负责对保护系统、事故照明等直流负荷供电。保障直流系统的可靠、持续供电则显得尤为必要。本文以变电站直流系统蓄电池优化检修管理为题开展研究,主要工作包括:首先,以蓄电池内阻为退化特征量,提出一种基于数据驱动的蓄电池退化趋势预测方法。以历史数据为基础,基于LSTM算法建立相关影响要素与蓄电池内阻之间的非线性映射关系,根据蓄电池的浮充时长、浮充电压、均充时长等要素预测蓄电池的内阻变化趋势。相对于相似的研究而言,本文采用EEMD分解进行数据预处理后,可以有效的增加预测模型的复杂度、提升预测结果的准确率,但是蓄电池运行的历史数据有限,在模型的训练过程中容易出现过拟合的现象,即在训练集上表现出较高的准确率,但是在测试集上出现预测准确率较低的情况。针对此方面的不足,本文引入Drop Out算法增强其泛化能力,在训练过程中通过改变神经元状态,降低单个超级神经元出现的几率,使得训练所得的预测模型具有良好的泛化能力。其次,基于支持向量回归方法构建蓄电池健康状态辨识模型,通过蓄电池内阻、运行环境温度等要素辨识蓄电池的健康状态,即蓄电池真实储能容量。结合蓄电池容量辨识的特点,分别对核函数、惩罚函数进行优化,提升辨识模型对于容量辨识的准确率,并结合之前内阻预测的结果,实现对蓄电池的最大储能容量退化情况的预测。最后,以变电站蓄电池综合成本最低为目标,构建蓄电池更换优化管理模型。将蓄电池的故障分为偶然故障和必然故障两类。根据蓄电池的历史运行数据和数据结果,分别估算蓄电池的偶然故障概率和必然故障概率及其对应的故障损失。综合考虑变电站一次设备的运行年限、站内接线的故障容错性以及蓄电池的故障等要素,估算蓄电池综合成本。最终采用两所变电站的实际案例对比分析了其蓄电池更换方案,指出对于负荷较高、投运时间相对较长的变电站应适当提前蓄电池的更换时间,降低故障带来的经济损失。
贺云[6]（2020）在《智能电网故障录波器设计与实现》文中研究指明作为智能电网建设的一部分,故障录波器集成了传感器技术、通信技术、数据存储和处理技术等,记录电网故障发生时的现场实时数据信息,可用于分析故障起因、定位故障发生位置等,是及时处理故障以减少损失和完善电网配置和管理以避免类似事故再次发生的重要依据。本文主要解决传统录波器设计复杂、系统功能集中负荷大的缺点,设计一套新型分布式低功耗高同步精度的录波指示器系统,同时以GPS和外部晶振产生高精度时钟以实现三相电流的同步采集。本文主要完成了下列工作:首先,根据国内外故障录波器的发展现状,分析故障录波器的性能要求和技术重点,特别是针对传统前后台模式微机型故障录波器可靠性低、难以长期运行、功耗高等缺点,选用意法半导体的STM32L4+系列32位微控制器作为核心,设计一款新型分布式、低功耗、高同步精度的故障录波器,用于智能电网接地故障和短路故障等采样录波监测。录波指示系统由5个模块化终端组成,包括一个监测单元、一个数据汇集单元和三个采集单元。各单元中的GPS、4G、Lo Ra采用模块化设计以便于设计、安装、替换和维修等。在各单元的硬件电路设计中,完成了低功耗微控制器（STM32L4R5ZIT6）外围电路、取电电路、数据采集和存储电路、Lo Ra和4G通讯电路、GPS授时和接口电路、LED故障指示电路等设计工作。其中,采集单元和汇集单元拥有同样的Lo Ra模块,通过Lo Ra局域网实现工况信息、线路低电流、模块电池低电压、参数修改等事件信息交互。云端主站服务器用于接收采集单元的实时数据和发送控制命令到汇集单元。当监测装置发现零序电压异常,可能意味着配网中发生接地故障,它将向云端服务器发送召测指令,由服务器召测各采集节点的录波数据。该系统能够满足中性点接地方式各异的配电网络对于接地故障的监测判断。此外,由于电网数据分析时对各终端设备尤其是三相电流采集单元的同步性要求极高而以往产品的同步采集性能并不甚理想,本文根据全球定位系统（GPS）时钟信号和晶振时钟信号精度互补的特点,将晶振信号作为MCU的时钟源,利用GPS时钟校准MCU定时器产生的1Hz信号实现微秒级高精度时钟,进而实现3个传感器单元对配电网三相电流的精确同步采样,同步误差达到微秒级。再次,在软件功能方面,实现了故障录波器整体功能流程,包括配电网三相电流和变电站零序电压的采集与存储、故障数据和工况信息的召测和上传、Lo Ra和4G通讯交互、故障LED指示、GPS校时和高精度时间戳实现、超级电容和电池低压处理等。最后,完成系统样机调试和功能测试,实验结果表明该故障录波器各模块单元运行正常可靠,功能实现符合设计需求,同步精度达到微秒级。本文所开发的故障录波指示装置具有结构紧凑、环境适应性强、造价低、功耗低、同步精度高等优点,对电力系统的安全运行具有较大的现实意义。
教育部[7]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中认为教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
解钊[8]（2020）在《储能电池组高精度参数检测及SOC估算设备研发》文中提出随着工业化和城市化的发展,电动汽车越来越成为各国关注的焦点产业,锂离子电池作为电动汽车的重要储能元件,实际应用中仍存在着一系列的相关问题,制约了电动汽车行业更好的发展。为了对锂离子电池在不同运行工况下研究,提高电池的工作效率和安全性能,设计一套针对电动汽车电池荷电状态（State of Charge,SOC）估算的电池管理系统（Battery Management System,BMS）装置是非常有必要的研究。本文以额定容量42Ah的三元锂电池为目标电池进行了相关试验,介绍了锂离子电池充放电基本工作原理和在不同温度、放电倍率下的基本特性。本文还介绍了一些常用的电池模型并进行了比较,最终选择一种较为准确、便于实际应用的Thevenin等效模型用于描述锂离子电池;设计了一种应用于参数辨识的充放电特性试验,对Thevenin模型所需基本参数基于最小二乘法离线辨识,给出了参数辨识结果。研究了线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）的工作原理,基于电池自身非线性动态系统特性和电池等效模型推导出EKF估算SOC的计算公式。在matlab/simulink环境下建立模型仿真,结果证明EKF算法可以较好的收敛于真实值附近,具有良好的准确性。针对电池状态参数检测设计了一种高精度同步数据采样装置,可以通过硬件电路对电池电压、电流参数高精度测量,克服了现有BMS技术对电压、电流分时循环检测的问题。设计了各个模块的软件程序并给出了设计流程图,给出了主程序、AD采集程序、CAN通讯程序和SOC估算程序的工作原理。最后搭建试验台进行了一些必要的试验验证,结果证明,该装置可以很好的完成数据高精度检测功能和通讯信息传输功能,具有一定的实际应用价值。
胡黎昆[9]（2020）在《电动汽车车载光伏均衡充电控制器设计》文中提出燃油汽车在行驶过程当中难免会有尾气排出,这对环境造成了很大的影响,目前该问题已经得到了全世界的关注,在此背景下很多厂商都开始研究新能源汽车。再加上传统能源的有限性,能源问题日趋严重,研究机构也开始研究太阳能在民用汽车领域的使用,并且在近些年来已经取得了不错的成果。利用光伏储能技术给电动汽车上的电池充电,清洁无污染,而且可持续利用。本文设计了一种小型电动汽车上应用的光伏储能均衡充电系统,重点解决两个问题,第一个问题就是电动汽车上动力电池所存在的均衡充电问题,第二个问题就是车载光伏发电所存在的最大功率追踪问题,主要研究内容如下:从光电效应的理论出发,研究光伏电池的工作原理,同时通过Simulink模块针对光伏电池所对应的仿真模型进行了搭建,从而针对光伏电池所具有的输出特性进行详细的分析,研究光伏电池的最大功率点追踪算法。对比各种光伏电池最大功率点追踪算法,提出本文改进的扰动观察最大功率追踪算法,并且进行仿真分析。光伏电池其温度和总电阻之间有复杂的关系,因此其输出效率会有非线性的关系,可以用电流-电压特性曲线来表示。最大功率点追踪的目的就是在光伏电池的输出取样,在任意的环境条件下都设法维持最大功率输出。根据电动汽车车载锂电池基本特性和充放电特性,分析电动汽车锂电池在充电时不均衡产生的主要原因,提出一种无损的均衡充电的方案,并且重点分析均衡充电控制原理和电路在均衡时的工作过程。根据系统的要求,设计电动汽车光伏均衡充电控制器的方案,按照充电控制器的需求,通过型号为DSP28021的芯片对充电控制器系统进行了设计,包括硬件部分以及软件部分的设计工作。在硬件设计方面,首先详细地计算出电路中所需核心器件的参数,然后分别设计了主控电路、电源电路、均衡充电电路、信号采集电路等;在软件设计方面,针对开发平台软件进行了简要的介绍,接着设计了系统主程序的处理流程、充电方式选择程序流程和均衡充电程序流程。从软硬件两个方面对系统进行了详细的设计。对设计的电动汽车车载光伏均衡充电控制器进行实验测试,首先介绍了实验环境和仪器设备,然后分析实验结果,通过记录发电功率和数据曲线,证明了改进的MPPT控制算法在发电量和动态稳定性方面都是非常优越的,最后通过均衡实验得到均衡过程中的充电曲线,可以看出本文采用的均衡充电方案完全可以实现对单体锂电池的容量均衡。
孙启林[10]（2020）在《基于智能控制技术的铅酸蓄电池充电系统的研究》文中提出铅酸蓄电池由于其技术成熟、性价比高及原材料丰富等特点,在动力电池市场占据主导地位。然而,不合理的充电方式导致了铅酸蓄电池性能降低和容量下降,缩短了蓄电池使用寿命,使得蓄电池过早报废,从而严重浪费了资源。作为影响铅酸蓄电池性能和使用寿命的关键因素,充电技术在理论和技术上还需进一步发展。因此,对具有高效、安全、可靠的铅酸蓄电池智能充电技术的研究具有十分重要的理论意义和工程应用价值。基于以上分析,通过对铅酸蓄电池电化学工作机理、充电方法研究现状、电池荷电状态（State of Charge,SOC）以及智能控制技术等内容的深入研究,提出了一种基于模糊PID控制和荷电状态跟踪的智能充电策略。论文的主要工作及成果如下:1.SOC是电池管理系统的关键参数之一,可以利用其对充放电过程进行监控,以防止蓄电池过度充、放电等问题的发生,延长蓄电池的使用寿命。在综合考虑模型准确性及算法快速性的基础上,建立了蓄电池双极化等效电路模型,利用混合动力脉冲性能测试实验对模型参数进行了辨识,并验证了模型的精确性。针对传统卡尔曼滤波算法估计SOC值存在误差大,不稳定的问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波算法的蓄电池SOC估计策略对电池SOC进行在线实时估计,仿真和对比实验结果表明,该方法具有较好的SOC精度和稳定性。2.考虑到铅酸蓄电池充电控制系统具有非线性、多变量、时变等特点,提出利用模糊PID控制对充电电压、电流进行实时调整,使电池始终处在最佳充电状态。利用Matlab/Simulink进行对充电系统建模仿真,通过对比PID和模糊PID的充电控制效果,证明了基于模糊PID控制的充电系统响应速度更快,精度更高,鲁棒性更好。3.针对现有充电方法存在充电效率低、充电质量差等问题,本文基于马斯定律,提出了四段式智能快速充电策略,并通过大量实验对充电模式和充电参数进行了确定,充电过程中将电池荷电状态SOC作为充电阶段转换的标志,相比用电池端电压作为转换标志更可靠。4.根据本文提出的智能快速充电策略,对充电系统的硬件电路和软件程序分别进行了设计与测试。最后通过设计对比充电实验,与传统充电方法进行比较,验证了本文提出的智能充电策略的有效性以及充电系统的可靠性,提高了充电效率和充电质量,基本实现了高效、快速、无损的充电目标。
二、故障蓄电池激活充电的仪器研制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、故障蓄电池激活充电的仪器研制（论文提纲范文）
（1）多层水质数据监测系统的采集与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 水质远程监测技术研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 |
| 2 总体方案设计 |
| 2.1 数据采集系统 |
| 2.1.1 船式 |
| 2.1.2 岸边固定式 |
| 2.2 远程监测中心 |
| 2.3 小结 |
| 3 数据采集系统硬件设计 |
| 3.1 选型设计 |
| 3.1.1 采集存储模块 |
| 3.1.2 水下传感器 |
| 3.1.3 信号中继器 |
| 3.1.4 无线网络模块 |
| 3.1.5 降压模块 |
| 3.2 多层多参数采集设计 |
| 3.3 仪器成果展示 |
| 3.4 小结 |
| 4 远程监测系统软件开发 |
| 4.1 数据传输与远程控制设计 |
| 4.1.1 数据传输 |
| 4.1.2 远程控制 |
| 4.2 水质监测系统界面开发 |
| 4.2.1 系统主界面 |
| 4.2.2 网络配置 |
| 4.2.3 接收管理 |
| 4.2.4 数据解析与存储 |
| 4.2.5 数据查看 |
| 4.2.6 数据导出 |
| 4.2.7 数据库管理 |
| 4.2.8 下位机管理 |
| 4.3 监测数据展示 |
| 4.4 小结 |
| 5 太阳能供电设备研究 |
| 5.1 供电方案设计 |
| 5.2 供电设备组件介绍 |
| 5.2.1 锂离子电池 |
| 5.2.2 太阳能电池板 |
| 5.2.3 太阳能控制器 |
| 5.3 实验测试 |
| 5.4 升压设计 |
| 5.5 电压预测研究 |
| 5.5.1 回声状态网络简述 |
| 5.5.2 数据描述及预测 |
| 5.5.3 预测效果分析 |
| 5.6 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文、参与项目、获奖情况 |
| 致谢 |
（2）基于MPPT的卫星电源半实物仿真系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.2 卫星电源系统概述 |
| 1.2.1 卫星电源系统简介 |
| 1.2.2 卫星电源系统国内外研究现状 |
| 1.2.3 卫星电源系统发展趋势 |
| 1.3 卫星电源仿真系统国内外研究现状 |
| 1.4 文献简析 |
| 1.5 主要研究内容及论文结构 |
| 第2章 卫星电源半实物仿真系统总体方案设计 |
| 2.1 设计要求 |
| 2.2 关键设计分析 |
| 2.2.1 太阳能电池特性模拟 |
| 2.2.2 MPPT功能实现 |
| 2.3 总体方案设计 |
| 2.3.1 硬件方案设计 |
| 2.3.2 软件方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 卫星电源半实物仿真系统硬件详细设计 |
| 3.1 太阳能电池半实物仿真器设计 |
| 3.1.1 太阳能电池特性分析 |
| 3.1.2 太阳能电池半实物仿真器硬件实现 |
| 3.2 蓄电池组设计 |
| 3.3 负载设计 |
| 3.4 电源控制器设计 |
| 3.4.1 母线调节器设计 |
| 3.4.2 充电调节器设计 |
| 3.4.3 放电调节器 |
| 3.4.4 主误差放大器设计 |
| 3.5 故障模拟设计 |
| 3.6 状态监测模块设计 |
| 3.7 系统供电电源设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 卫星电源半实物仿真系统软件详细设计 |
| 4.1 软件概要设计 |
| 4.1.1 软件总体工作流程 |
| 4.1.2 仿真控制软件编程架构 |
| 4.2 仿真控制软件程序设计 |
| 4.2.1 仿真控制软件工作流程 |
| 4.2.2 仿真控制软件界面设计 |
| 4.3 单片机程序设计 |
| 4.3.1 串口通信模块设计 |
| 4.3.2 故障模拟控制模块设计 |
| 4.3.3 太阳能电池阵半实物仿真器软件控制模块设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 卫星电源半实物仿真系统测试与分析 |
| 5.1 测试方案 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 功能及性能测试 |
| 5.3.1 太阳电池阵半实物仿真器测试 |
| 5.3.2 母线调节器及充电调节器测试 |
| 5.3.3 放电调节器测试 |
| 5.3.4 故障注入测试 |
| 5.3.5 系统联调 |
| 5.4 误差分析 |
| 5.5 调试时遇到的问题及解决方案 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（3）微电网储能蓄电池组在线监测及状态诊断系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 储能蓄电池组在线监测 |
| 1.2.2 蓄电池SOC估算方法 |
| 1.2.3 蓄电池SOH估算方法 |
| 1.3 论文的主要工作及组织结构 |
| 第2章 蓄电池原理及特性 |
| 2.1 电池基本原理 |
| 2.1.1 铅酸蓄电池原理 |
| 2.1.2 锂离子电池原理 |
| 2.2 电池的失效老化 |
| 2.2.1 铅酸蓄电池的失效老化 |
| 2.2.2 锂离子电池的失效老化 |
| 2.3 电池等效电路模型 |
| 2.3.1 内阻模型 |
| 2.3.2 Thevenin模型 |
| 2.3.3 PNGV模型 |
| 2.3.4 二阶等效模型 |
| 2.4 充放电过程 |
| 2.4.1 充电过程 |
| 2.4.2 放电过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 蓄电池组在线监测策略 |
| 3.1 蓄电池电压电流监测 |
| 3.1.1 电压电流基本阈值 |
| 3.1.2 VRAL铅酸蓄电池阈值 |
| 3.2 蓄电池温度监测 |
| 3.3 蓄电池内阻测量方法 |
| 3.3.1 基本内阻检测方法 |
| 3.3.2 储能蓄电池内阻检测方法 |
| 3.4 蓄电池均衡判别 |
| 3.5 健康状态诊断策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于循环神经网络的蓄电池SOC与 SOH联合估算 |
| 4.1 SOC与 SOH影响因素 |
| 4.1.1 相关变量影响分析 |
| 4.1.2 灰色关联分析法分析关联度 |
| 4.2 循环神经网络 |
| 4.2.1 RNN神经网络 |
| 4.2.2 Elman循环神经网络 |
| 4.2.3 LSTM循环神经网络 |
| 4.3 LSTM预测模型结构及优化训练方法 |
| 4.3.1 LSTM输入训练 |
| 4.3.2 LSTM输出训练 |
| 4.3.3 LSTM模型训练优化方法 |
| 4.4 基于LSTM的 SOC与 SOH联合估算模型搭建 |
| 4.4.1 搭建SOH预测模型 |
| 4.4.2 搭建SOC预测模型 |
| 4.4.3 基于LSTM_RNN的 SOC与 SOH联合估算模型 |
| 4.5 数据集验证 |
| 4.5.1 SOH模型验证 |
| 4.5.2 SOC模型验证 |
| 4.5.3 SOC与 SOH联合估算模型验证 |
| 4.5.4 不同神经网络预测效果比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 分布式储能蓄电池组监控系统设计 |
| 5.1 分布式蓄电池组监控系统架构 |
| 5.2 硬件设计 |
| 5.2.1 电压信号采集变换电路模块设计 |
| 5.2.2 电流信号采集变换电路模块设计 |
| 5.2.3 温度信号采集电路模块设计 |
| 5.2.4 通信电路模块设计 |
| 5.3 下位机软件设计 |
| 5.3.1 主程序设计 |
| 5.3.2 数据采集程序设计 |
| 5.3.3 状态诊断程序设计 |
| 5.4 基于LABVIEW的上位机软件设计 |
| 5.4.1 主监控界面 |
| 5.4.2 串口通讯设计 |
| 5.4.3 通信报文设计 |
| 5.4.4 数据存储设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
（4）地质灾害监测RTU的硬件设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地质灾害监测研究现状 |
| 1.2.2 RTU研究现状 |
| 1.3 论文的研究工作及贡献 |
| 1.4 论文结构与安排 |
| 第二章 泥石流地质灾害监测与传感器研究 |
| 2.1 泥石流地质灾害机理与监测方法研究 |
| 2.2 泥石流地质灾害监测所需传感器研究 |
| 2.2.1 监测泥石流降雨量的传感器 |
| 2.2.2 监测泥石流水位的传感器 |
| 2.2.3 监测泥石流土壤压力的传感器 |
| 2.2.4 监测泥石流含水量的传感器 |
| 2.2.5 监测泥石流位移的传感器 |
| 2.2.6 监测泥石流地面振动的传感器 |
| 2.3 传感器需求总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于单片机的RTU功能设计与实现 |
| 3.1 RTU功能分析 |
| 3.2 总体方案设计 |
| 3.3 信号采集模块设计 |
| 3.3.1 0~5V与4~20m A信号采集模块设计 |
| 3.3.2 模拟小信号采集模块设计 |
| 3.3.3 开关量信号采集模块设计 |
| 3.3.4 RS485 信号接收模块设计 |
| 3.4 电源模块设计 |
| 3.4.1 外部传感器、设备的供电电源设计 |
| 3.4.2 4G模块电源设计 |
| 3.4.3 内部电路供电电源设计 |
| 3.4.4 MCU备用电源设计 |
| 3.4.5 ADC基准电压源设计 |
| 3.4.6 电源自检模块设计 |
| 3.5 微控制单元模块设计 |
| 3.6 4G通信模块设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 设备环境适应性设计 |
| 4.1 常用防浪涌保护研究 |
| 4.1.1 压敏电阻 |
| 4.1.2 气体放电管 |
| 4.1.3 瞬态抑制二极管 |
| 4.2 本设计使用的浪涌保护设计 |
| 4.3 防水保护 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地质灾害监测RTU设备测试 |
| 5.1 PCB设计实现与实物展示 |
| 5.2 各模块测试结果 |
| 5.3 系统功耗分析与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）变电站直流系统蓄电池状态预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 蓄电池状态监测研究现状 |
| 1.2.2 蓄电池健康状态预测研究现状 |
| 1.3 研究框架与研究内容 |
| 第2章 基于数据驱动的蓄电池内阻预测研究 |
| 2.1 预测模型构建 |
| 2.1.1 整体架构 |
| 2.1.2 蓄电池内阻预测部分模型架构 |
| 2.1.3 蓄电池健康状态辨识部分模型架构 |
| 2.2 基于LSTM神经网络的内阻预测模型及其优化 |
| 2.2.1 LSTM模型简介 |
| 2.2.2 数据样本的预处理 |
| 2.2.3 基于EEMD改进的LSTM预测模型 |
| 2.3 蓄电池内阻预测模型分析与训练优化 |
| 2.3.1 案例简介 |
| 2.3.2 基于DropOut算法的模型训练优化 |
| 2.3.3 基于集成学习算法的模型训练优化 |
| 第3章 基于SVR的蓄电池实际容量辨识 |
| 3.1 SVR模型简介 |
| 3.2 SVR模型参数优化 |
| 3.2.1 核函数的选择 |
| 3.2.2 惩罚参数和核函数参数的优化 |
| 3.3 辨识结果分析 |
| 3.3.1 训练样本的收集与整理 |
| 3.3.2 辨识流程 |
| 3.3.3 模型参数的确定 |
| 3.3.4 辨识结果分析 |
| 第4章 基于经济寿命的变电站直流系统蓄电池检修策略研究 |
| 4.1 蓄电池故障分类 |
| 4.2 变电站蓄电池偶然故障评估模型构建 |
| 4.3 基于健康状态预测的变电站蓄电池必然故障评估模型构建 |
| 4.3.1 直流负荷统计与供电时长估算 |
| 4.3.2 基于威布尔分布的站内设备故障率估计 |
| 4.3.3 基于统计特征的蓄电池偶然故障评估模型 |
| 4.4 变电站蓄电池故障模型参数辨识 |
| 4.4.1 基于最小二乘法的蓄电池偶然故障概率分布参数辨识 |
| 4.4.2 必然故障模型的参数辨识步骤 |
| 4.5 基于经济寿命的变电站蓄电池检修优化管理研究 |
| 4.5.1 变电站蓄电池的经济寿命分析 |
| 4.5.2 基于经济寿命的变电站蓄电池优化检修模型构建 |
| 4.5.3 基于改进粒子群算法的蓄电池优化更换方案求解 |
| 4.6 案例分析 |
| 4.6.1 案例简介 |
| 4.6.2 变电站蓄电池成本估算 |
| 4.6.3 蓄电池更换优化方案求解 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）智能电网故障录波器设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题的研究背景和意义 |
| 1.2 故障录波器的研究现状 |
| 1.3 本课题研究的方向和重点 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 |
| 第二章 故障录波器的总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 故障录波器的设计原则 |
| 2.3 故障录波器的技术指标 |
| 2.4 故障录波器总体框架 |
| 2.4.1 系统硬件框架 |
| 2.4.2 系统单元间通信网络 |
| 2.5 通用硬件模块 |
| 2.5.1 高性能MCU |
| 2.5.2 4G模块 |
| 2.5.3 GPS模块 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 故障录波器硬件电路设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 各单元设计要点 |
| 3.3 采集单元硬件选型及原理图 |
| 3.3.1 导线感应取电和能量管理电路 |
| 3.3.2 电流检测和数据采集电路 |
| 3.3.3 本地数据存储 |
| 3.3.4 数据通讯和本地控制网络 |
| 3.3.5 MCU及其外围电路 |
| 3.4 汇集单元硬件选型与电路设计 |
| 3.4.1 太阳能取电和能量管理电路 |
| 3.4.2 汇集单元其余电路 |
| 3.5 监测单元硬件选型与电路设计 |
| 3.5.1 电源电路 |
| 3.5.2 零序电压采集电路 |
| 3.5.3 监测单元其余电路 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 故障录波器软件功能实现 |
| 4.1 开发平台和软件功能总体结构 |
| 4.1.1 软件开发平台 |
| 4.1.2 系统软件功能总体结构 |
| 4.2 采集单元功能实现 |
| 4.2.1 系统时钟设置和调试串口程序 |
| 4.2.2 电流采样及数据传输存储 |
| 4.2.3 采样数据分析判断 |
| 4.2.4 高精度时间戳实现 |
| 4.2.5 工况信息采集与上传 |
| 4.2.6 故障数据TCP/IP上传 |
| 4.3 汇集单元功能实现 |
| 4.3.1 参数修改 |
| 4.3.2 汇集单元相关指令 |
| 4.4 监测单元功能实现 |
| 4.4.1 接地故障判断指标 |
| 4.4.2 零序电压监测和接地故障记录存储 |
| 4.4.3 其余功能 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 硬件电路和软件功能测试 |
| 5.1 硬件电路测试 |
| 5.2 LoRa配置 |
| 5.3 软件功能测试 |
| 5.3.1 信号发生器和Arb Express |
| 5.3.2 采集单元数据判断 |
| 5.3.3 接地故障召测 |
| 5.4 高精度时间戳 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）储能电池组高精度参数检测及SOC估算设备研发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 电动汽车发展概述 |
| 1.1.2 动力电池发展概述 |
| 1.2 电池管理系统研究现状 |
| 1.2.1 SOC估算方法研究现状 |
| 1.2.2 蓄电池模型研究现状 |
| 1.2.3 电池参数高精度检测意义 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第二章 锂离子电池特性及建模 |
| 2.1 锂离子电池的工作原理 |
| 2.2 锂离子电池基本特性 |
| 2.2.1 开路电压特性 |
| 2.2.2 内阻特性 |
| 2.2.3 容量特性 |
| 2.3 锂离子电池等效模型 |
| 2.4 实验电池模型参数辨识 |
| 2.4.1 电池参数辨识实验 |
| 2.4.2 开路电压辨识 |
| 2.4.3 欧姆内阻辨识 |
| 2.4.4 极化参数辨识 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于EKF的 SOC算法实现与验证 |
| 3.1 线性卡尔曼滤波器 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波器 |
| 3.3 基于Thevenin模型的EKF估算SOC |
| 3.4 SOC估算结果仿真分析 |
| 3.4.1 基于EKF的 SOC模型建立 |
| 3.4.2 间歇工况仿真验证 |
| 3.4.3 恒流工况仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电池管理系统方案设计 |
| 4.1 系统方案设计 |
| 4.2 高精度采样电路设计 |
| 4.3 硬件设计 |
| 4.3.1 电源设计 |
| 4.3.2 AD采样模块设计 |
| 4.3.3 CAN通讯设计 |
| 4.3.4 CPU外围电路设计 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 软件设计及实验 |
| 5.1 软件开发环境介绍 |
| 5.2 电池管理系统主程序设计 |
| 5.3 AD采样程序设计 |
| 5.4 数据校准程序设计 |
| 5.5 CAN通讯程序设计 |
| 5.6 EKF在单片机中设计 |
| 5.7 实验验证 |
| 5.7.1 实验平台搭建 |
| 5.7.2 电压、电流采集精度测试 |
| 5.7.3 CAN通讯测试 |
| 5.8 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作内容 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）电动汽车车载光伏均衡充电控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电动汽车光伏最大功率追踪研究现状 |
| 1.2.2 电动汽车光伏储能的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 光伏电池原理、特性及MPPT设计 |
| 2.1 光伏电池的原理、特性 |
| 2.1.1 光伏电池的基本原理 |
| 2.1.2 光伏电池等效电路和基本特性 |
| 2.1.3 光伏电池数学模型 |
| 2.2 光伏电池simulink模型搭建与仿真分析 |
| 2.3 光伏电池最大功率追踪算法的研究 |
| 2.3.1 MPPT跟踪控制原理 |
| 2.3.2 常用的MPPT追踪算法 |
| 2.3.3 改进MPPT追踪方法及仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电动汽车储能电池特性和均衡充电分析 |
| 3.1 锂电池的原理和组成 |
| 3.2 锂电池的特性分析 |
| 3.3 改进的锂电池的充电方式 |
| 3.4 电池汽车锂电池组均衡充电的方法 |
| 3.4.1 锂电池充电不均衡的原因 |
| 3.4.2 常用的均衡方法 |
| 3.4.3 无损的均衡充电方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电动汽车光伏均衡充电系统设计 |
| 4.1 电动汽车均衡充电控制器的硬件总体设计 |
| 4.2 主控电路的设计 |
| 4.2.1 DSP2802芯片的特点 |
| 4.2.2 DSP2802最小系统设计 |
| 4.2.3 电源电路设计 |
| 4.3 光伏充电电路的设计 |
| 4.3.1 光伏充电主电路设计 |
| 4.3.2 驱动电路设计 |
| 4.3.3 电路元件选择及参数设计计算 |
| 4.4 信号采集电路的设计 |
| 4.5 均衡充电模块设计 |
| 4.6 系统软件设计 |
| 4.7 软件总体控制设计 |
| 4.8 辅助软件程序设计 |
| 4.8.1 充电方式选择程序 |
| 4.8.2 充电保护程序 |
| 4.8.3 均衡充电程序 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 实验与结果分析 |
| 5.1 电动汽车光伏均衡充电实验平台 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（10）基于智能控制技术的铅酸蓄电池充电系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.2 课题国内外研究现状 |
| §1.3 课题来源 |
| §1.4 课题研究内容和论文章节安排 |
| 第二章 铅酸蓄电池工作原理及充电方法研究 |
| §2.1 铅酸蓄电池工作原理分析 |
| §2.1.1 铅酸蓄电池结构及性能参数 |
| §2.1.2 铅酸蓄电池工作原理 |
| §2.2 蓄电池极化现象分析 |
| §2.2.1 极化现象产生的原因及种类 |
| §2.2.2 极化现象对充电过程的影响 |
| §2.2.3 去极化遵循的原则及方法 |
| §2.3 蓄电池充电理论与充电方法分析 |
| §2.3.1 蓄电池快速充电理论 |
| §2.3.2 现有充电方法分析 |
| §2.3.3 停充控制技术分析 |
| §2.4 本文智能充电及停充控制策略 |
| §2.4.1 充电控制策略 |
| §2.4.2 智能充电关键技术 |
| §2.4.3 停充控制方法 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 铅酸蓄电池SOC估计 |
| §3.1 SOC的定义及其影响因素 |
| §3.2 蓄电池SOC估计方法分析 |
| §3.3 蓄电池等效模型建立 |
| §3.4 电路模型参数拟合 |
| §3.4.1 HPPC试验 |
| §3.4.2 电路模型参数辨识 |
| §3.5 基于无迹卡尔曼滤波的SOC在线估计 |
| §3.6 实验验证与分析 |
| §3.7 本章小结 |
| 第四章 充电系统控制技术研究 |
| §4.1 充电系统控制方式的选择 |
| §4.2 模糊PID控制原理 |
| §4.3 充电系统模糊PID控制器设计 |
| §4.3.1 充电系统控制对象模型 |
| §4.3.2 模糊控制器的建立 |
| §4.4 控制器仿真分析 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 充电系统硬件设计 |
| §5.1 充电系统整体结构和设计参数 |
| §5.1.1 充电系统整体结构框图 |
| §5.1.2 充电系统设计参数 |
| §5.2 功率电路拓扑结构的选择 |
| §5.2.1 高频开关电源拓扑结构 |
| §5.2.2 斩波电路拓扑结构 |
| §5.3 功率因数校正技术 |
| §5.3.1 功率因数的定义 |
| §5.3.2 功率因数校正方法 |
| §5.4 充电系统主电路设计 |
| §5.4.1 整流滤波电路设计 |
| §5.4.2 功率因数校正电路设计 |
| §5.4.3 双管正激变换器电路设计 |
| §5.4.4 双向Buck-Boost斩波电路设计 |
| §5.5 辅助电路的设计 |
| §5.5.1 主控制器选择 |
| §5.5.2 驱动电路设计 |
| §5.5.3 信号调理电路设计 |
| §5.5.4 辅助电源电路设计 |
| §5.5.5 温度检测电路设计 |
| §5.5.6 显示电路设计 |
| §5.5.7 串口通信电路设计 |
| §5.6 本章小结 |
| 第六章 充电系统软件设计与实现 |
| §6.1 软件开发环境简介 |
| §6.2 软件系统整体设计 |
| §6.3 主程序设计 |
| §6.4 子程序设计 |
| §6.4.1 基于SOC跟踪的快速充电程序设计 |
| §6.4.2 信号采集处理程序设计 |
| §6.4.3 模糊PID控制程序设计 |
| §6.4.4 停充控制程序设计 |
| §6.5 上位机软件设计 |
| §6.6 本章小结 |
| 第七章 实验设计与结果分析 |
| §7.1 功率因数校正测试 |
| §7.2 充电参数及充电模式的确定 |
| §7.2.1 恒流充电阶段电流大小确定 |
| §7.2.2 正脉冲宽度及幅度确定 |
| §7.2.3 负脉冲幅值确定 |
| §7.2.4 负脉冲宽度确定 |
| §7.2.5 脉冲前、后间歇时间确定 |
| §7.2.6 级与级间歇时间确定 |
| §7.2.7 系统充电模式确定 |
| §7.3 充电测试与性能分析 |
| §7.3.1 对比实验设计 |
| §7.3.2 充电效率测试 |
| §7.3.3 循环寿命测试 |
| §7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| §8.1 总结 |
| §8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
四、故障蓄电池激活充电的仪器研制（论文参考文献）
- [1]多层水质数据监测系统的采集与控制研究[D]. 徐显阳. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]基于MPPT的卫星电源半实物仿真系统开发[D]. 王坤炎. 哈尔滨工业大学, 2021
- [3]微电网储能蓄电池组在线监测及状态诊断系统[D]. 王亚男. 山东建筑大学, 2021
- [4]地质灾害监测RTU的硬件设计与实现[D]. 任玉良. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]变电站直流系统蓄电池状态预测研究[D]. 杨森. 河北科技大学, 2020(06)
- [6]智能电网故障录波器设计与实现[D]. 贺云. 华南理工大学, 2020(02)
- [7]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [8]储能电池组高精度参数检测及SOC估算设备研发[D]. 解钊. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]电动汽车车载光伏均衡充电控制器设计[D]. 胡黎昆. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [10]基于智能控制技术的铅酸蓄电池充电系统的研究[D]. 孙启林. 桂林电子科技大学, 2020