[发明专利]一种多功能铅酸蓄电池智能维护装置及容量预测方法

摘要

一种多功能铅酸蓄电池智能维护装置及容量预测方法，涉及铅酸蓄电池维护技术。本发明涉及一种多功能铅酸蓄电池智能维护装置，用于铅酸蓄电池容量在线测试，自动恒流充放电以及进行劣化蓄电池容量恢复。装置包括充电单元、放电单元、主控模块和测量控制电路。提出的基于遗传退火优化BP神经网络的铅酸蓄电池容量预测算法，可以在控制模块和上位机中实现，其容量预测误差较国内现有蓄电池容量快速测试仪器15%的预测误差小。本发明能够在线测试铅酸蓄电池的健康状况和实现劣化蓄电池的容量恢复，延长蓄电池的使用寿命。

主权项

1.一种多功能铅酸蓄电池智能维护装置，其特征在于：包括充电单元（1）、主控模块（2）、放电单元（3）和测量控制电路（4），其中：所述充电单元（1）中的开关电源模块（1.2）的输入端与主控模块（2）中的DAC充电控制单元（2.4）连接；所述测量控制电路（4）包括输出切换开关A（4.1）、电池电压检测电池反接检测（4.2）、输出切换开关B（4.3）、电流检测（4.4）和温度检测（4.5）,所述电池电压检测电池反接检测（4.2）输入端连接蓄电池的正负两极，输出端连接主控模块（2）中的ADC测量单元（2.7）的输入端；电流检测（4.4）采集蓄电池的电流信号后，输入所述ADC测量单元（2.7）的输入端；温度检测（4.5）采集放电单元（3）中的PTC模块（3.3）的温度后，输入所述ADC测量单元（2.7）的输入端；所述输出切换开关A（4.1）一端与蓄电池的正负两极连接，另一端与所述开关电源模块（1.2）连接；所述输出切换开关B（4.3）一端与蓄电池的正负两极连接，另一端与所述PTC模块（3.3）连接；所述主控模块（2）中的I/O接口（2.5）分别与放电单元（3）中的散热风机（3.4）、所述开关电源模块（1.2）、所述输出切换开关A（4.1）和输出切换开关B（4.3）相连接；所述电流检测（4.4）实时检测蓄电池的放电电流，经所述主控模块（2）中的单片机（2.1）的蓄电池容量预测运算分析，实时调节PWM隔离输出单元（2.6）输出的PWM信号的占空比，经PTC驱动模块（3.1）驱动后通过功率开关（3.2）控制PTC模块（3.3）完成恒流放电;所述单片机（2.1）的蓄电池容量预测运算分析包括的内容如下：（1）BP神经网络的建立网络结构分为三层：输入层、隐含层和输出层，输入层节点数为2个：蓄电池的放电电流和蓄电池端电压；隐含层数为1，包含6个隐层单元；输出层节点数为1个：蓄电池的剩余容量；隐层节点和输出节点均采用Sigmoid函数作为激励函数，网络的训练算法采用动量梯度下降反向传播算法；（2）采用遗传退火算法优化网络权值a）初始化种群及网络的基本运算参数包括：种群规模、进化最大代数、交叉概率、退火初始温度、温度衰减函数和MapkoB链长；b）计算评价各个体的适应度；c）判断是否满足优化准则，若满足则进入步骤（3），否则继续下一步；d）采用相应的遗传操作算子进行选择、交叉和变异操作；e）进行退火优化，然后返回步骤b）继续循环；（3）采集数据对网络进行训练当完成步骤（2）后，利用神经网络具有自学习性质，将采集到蓄电池的放电电流和蓄电池端电压应用到BP神经网络的训练中，训练过程如下：f）设置网络的最大训练次数和最小误差；g）将蓄电池的放电电流和蓄电池端电压作为网络的训练样本，输入网络采用动量梯度下降反向传播算法进行训练，直到小于等于最小误差或达到最大训练次数为止；h）完成训练后输出蓄电池的剩余容量。