基于神经网络的铅酸蓄电池容量在线检测技术研究

摘要

针对铅酸蓄电池容量测试这一复杂的非线性过程,提出了基于神经网络的多输入信息融合技术.利用光纤铅酸蓄电池容量传感器对铅酸蓄电池容量电池进行了多次不同充放电工况条件下的实验,由于输入多电压信号与输出电解液浓度存在着非线性的关系,而电解液浓度能够很好的反映蓄电池容量,利用神经网络拟合该复杂的非线性过程.仿真结果显示拟合效果较好,能够将误差控制在-0.02g/cm3～0.025g/cm3之间,试验结果表明传感器输出的信号与蓄电池容量存在着固定的函数关系,理论预测与实际测量结果基本一致,从而表明基于神经网络的光纤铅酸蓄电池容量在线智能检测技术的可行性.