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            BP網(wǎng)絡在蓄電池電壓監(jiān)測單元中的應用

            作者: 時間:2012-07-10 來源:網(wǎng)絡 收藏

            1 的必要性

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/176743.htm

            浮充的容量及壽命有直接影響。高于推薦的極限浮充會降低電池使用壽命及容量。低于推薦的浮充電壓會導致電池容量不足。容量的減少將導致UPS后備時間的減少,后備時間是UPS最主要的性能指標之一。所以,需要根據(jù)實際測量的溫度調整蓄電池的充電電壓。

            下面舉例說明25oC 時單體浮充電壓(v)與蓄電池壽命的關系

            可見為保證電池的壽命,在環(huán)境溫度25oC時,浮充電壓應該保證在2.25v到2.30v之間,蓄電池浮充電壓偏差只能有50m V。

            不同的環(huán)境溫度下,蓄電池浮充電壓不同,之間具有一一對應的非線性關系,蓄電池生產(chǎn)廠家可以給出一些具體數(shù)據(jù),對于蓄電池生產(chǎn)廠家沒能給出的數(shù)據(jù),人工神經(jīng)可以擬合出滿足精度要求的未知數(shù)值。

            2 智能蓄電池電壓的構成

            在當今主流UPS電源系列產(chǎn)品中,蓄電池電壓包括電壓監(jiān)測模塊,測溫模塊,監(jiān)測軟件等。它是UPS電源重要的附件,安裝在電池柜中(如圖1)。BVM采用巡檢的方式可以進行單電池電壓監(jiān)測,每組電池共同使用一個BVM,測量數(shù)據(jù)通過RS485總線上傳,經(jīng)RS485/RS232轉換器送到PC機串口,有效地實現(xiàn)了在線監(jiān)測蓄電池組中每個單體蓄電池性能的均衡性,為保障每節(jié)電池良好的供電性能提供檢測依據(jù),能準確的檢測出蓄電池組中的落后電池。

            圖1智能蓄電池監(jiān)測系統(tǒng)

            圖1智能蓄電池監(jiān)測系統(tǒng)

            BVM由51單片機和A/D轉換器等組成,通過A/D轉換器將測量電壓值與溫度值都送入單片機中。單片機EEPROM中存放表格,表中的記錄是蓄電池浮充電壓與環(huán)境溫度一一對應的非線性關系。通過查表的方式比較,在某一溫度值下比較表中的電壓值和實際測量的蓄電池浮充電壓,若超出設定范圍則報警。

            3 的作用

            具有偏差和至少一個S型隱含層加上一個線性輸出層的人工神經(jīng)能夠逼近任何有理函數(shù)。由于溫度和浮充電壓間的關系不會突變,所以通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的運算, 可以得到平滑的溫度-浮充電壓曲線。在廠家只提供少量數(shù)據(jù)且未知函數(shù)表達式的情況下就可以高精度地預測出所有未知數(shù)據(jù)。所以通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的運算可以精確地得到溫度和浮充電壓關系曲線上的所有數(shù)值。

            4 BP網(wǎng)絡的設計與訓練

            4.1 網(wǎng)絡結構:

            BP網(wǎng)絡是典型的多層網(wǎng)絡,分為輸入層,隱含層,輸出層,層與層之間采用全互聯(lián)方式,同一層神經(jīng)元之間不存在相互連接(如圖2)。

            電源 網(wǎng)絡架構

            因為輸入輸出各是一組數(shù)據(jù),所以采用輸入層一個神經(jīng)元,輸出層一個神經(jīng)元;設輸入矩陣為T,輸出目標矢量為V 。

            關鍵在于如何選取隱含層的神經(jīng)元數(shù)。隱含層的神經(jīng)元數(shù)不能太少,否則網(wǎng)絡不能很好地學習,需要訓練的次數(shù)太多,訓練精度也不高。一般而言網(wǎng)絡隱含層神經(jīng)元數(shù)越多功能越強,但也不能太多,通常如果能夠解決問題,再加上一兩個神經(jīng)元以加快誤差的下降速度。

            經(jīng)驗公式有兩個:

            其中S1是隱含層的神經(jīng)元數(shù);

            r是輸入層的神經(jīng)元數(shù);s是輸出層的神經(jīng)元數(shù);

            S1=4*1+1*1= 5個神經(jīng)元  或者

            經(jīng)反復試驗決定采用8個神經(jīng)元, S1=8。


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