网络环境下的蓄电池智能监测系统设计

图4 高共模采样电路

3.3 内阻模块设计

　　内阻模块与系统的分布式结构相适应，接受检测模块的调度。用于向电池组注入内阻测量的激励信号。
　　内阻模块的设计主要研究解决以下4方面问题：
　　1） 受控 波形和频率受采样模块CPU控制，可以工作在设计范围内的任意频率点和不同波形。
　　2） 稳定性和准确性　要保持长期工作的时间稳定性和温度稳定性，模块之间可以互换。
　　3） 独立性 激励信号不受电池充放电回路的影响。
　　4） 工作范围宽 能够在电池组的最低放电下限和最高充电上限范围内正常工作。
　　以上要求主要体现在硬件电路设计中。

3.4控制模块设计

　　控制模块用于数据传输、处理和人机界面操作，实时显示、智能分析电池数据，对异常的电池运行情况进行及时报警。

3.5监测装置应用

　　在本方案的研究过程中，监测装置在电信48V直流系统、电力220V直流系统和石油化工400V不间断电源系统3种典型的阀控铅酸蓄电池应用场合得到实际应用，验证了技术方案的合理性。
　　图5 所示为系统工作流程。

图5 蓄电池监测装置工作流程图

4 网络环境下的蓄电池监测技术研究

　　网络基础的发展为蓄电池的智能监测和管理提供了新的解决方案。随着网络设施的普及，使用网络来管理蓄电池是可行的，因此，蓄电池监测系统的网络化是必然的发展方向。为此我们在系统中增加了以下功能：
　　（1） 内阻数据，系统采集与传送每个电池的内阻，此数值每天更新一次；
　　（2） 上传数据增加了SOC和SOH数值；
　　（3） 增加了报警项目；
　　(4) 增加了控制命令，可启动快速容量测试和中等深度的容量测试。（为安全起见，完全放电测试需要维护人员到现场操作。）；
　　(5) 增加了放电数据包的获取功能；
　　(6) 设计了软计算模型下传功能，能够将SOH模型的配置参数下传至电池监测装置。

5 蓄电池软计算模型的进化

5.1 软计算模型的缺陷分析

　　监测装置与蓄电池一同安装在工作现场，在线监测蓄电池的工作条件，通过与充电机互动测试，采用软计算技术实现SOH和SOC的在线动态估计。软计算方法可以任意逼近动态非线性函数，但是，软计算模型的学习却是一个在现实中很困难的问题。这是因为：
　　(1) 电池的劣化是非常复杂的化学、物理过程，失效的情形千差万别，目前还需要进一步研究。
　　(2) 不同劣化程度的电池非常难于获得。在近几年对几十组电池的测试后发现，现场的电池或者劣化程度不够严重，或者已经完全失效，处于中间状态的电池非常少。即学习样本难于获取。
　　对于蓄电池监测，我们试图建立比较准确的监控模型，但由于训练样本的限制，模型与实际对象存在差异，随着样本的增加，模型接近对象的程度也将提高。基于网络技术，一方面可以广泛获得有效的实际放电数据，将典型数据加工为有效学习样本，使模型得到更进一步的训练；另一方面，通过网络将升级后的模型下载到监测装置，提高监测装置的软计算性能。

5.2计算模型的进化

　　蓄电池的使用寿命由设计、制造和使用的多因素影响，对于 SOH软计算模型，如何进行有效训练，使模型能够反映蓄电池劣化的复杂非线性是至关重要的，在获得更多的有效训练数据后，软计算模型得以完善和验证，其全局准确度将不断提高，借助于网络环境，可以将升级后的软计算模型动态更新，使监测装置具有更好的性能。
　　为达到计算模型动态升级的目的，监测装置的软计算模型以函数形式存储在Flash电写可擦除存储器中，通讯程序接受网络传送来的软计算模型数据，监测装置识别该数据包的特征，如果与所监测的电池类型相符，则更新模型。

6 结语

　　本文对后备方式蓄电池浮充状态下测量的局限性，研究了以测量装置与智能充电机互动为主要特点的系统设计方案，并设计了测量分析装置，达到连续有效地监测电池状态，取得了较好的现场使用效果。
　　本文研究了利用网络对蓄电池进行远程和集中监控的方案。并针对软计算技术的薄弱环节--训练样本不足的问题，提出了网络环境下的监测模型进化的思想，随着网络技术的不断发展，我们相信基于网络环境下的蓄电池智能监测系统必将得到广泛应用。

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