蓄电池监测系统研究与开发

蓄电池是直流系统的重要组成部分，它可保证通信设备及动力设备的不间断供电，直接关系到整个直流电源系统的可靠运行。及时可靠的对电池组进行监测具有十分重要的意义。 本文介绍了蓄电池的基本工作原理，着重分析了蓄电池容量及容量预测的方法，并研究了利用神经网络对蓄电池的剩余容量进行预测的方法。神经网络具有强大的非线性映射能力和信息存储能力，采用三层的BP网络，选用改进的BP算法中的LM算法，然后在一定的目标精度控制下对该网络训练，得出了一个可以实现容量预测的三层BP网络模型，并利用MATLAB仿真对网络的性能进行了校验。结果表明，神经网络用于蓄电池剩余容量预测是可行的。 本文设计了一套蓄电池监测系统。该系统是基于AVR单片机开发的，可对蓄电池的单体电压、电池组电压、充放电流以及温度等进行实时监测，并可对蓄电池内部阻抗进行检测，系统配有显示屏，便于人机交互。系统具有报警功能，能够查找故障电池并显示。本文对系统的软件和硬件设计进行了详研究和分析，并进行了相应的调试和抗干扰设计。经测试，该系统运行状态良好。