【摘 要】
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阀控式铅酸（VRLA）蓄电池由于其容量大、适用温度范围广、原材料丰富且价格低廉等优点而被广泛地作为一种后备电源应用于电力、通信、交通、化工、金融等领域。然而,在系统正常运行过程中,个别蓄电池可能会因为各种故障导致性能失效,造成整个供电装置无法正常工作,从而给系统带来巨大的经济损失和严重的安全隐患。因此,需要设计一款蓄电池智能监测系统,在线监测蓄电池运行过程中的各项参数,并合理地对蓄电池进行管理和维
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阀控式铅酸（VRLA）蓄电池由于其容量大、适用温度范围广、原材料丰富且价格低廉等优点而被广泛地作为一种后备电源应用于电力、通信、交通、化工、金融等领域。然而,在系统正常运行过程中,个别蓄电池可能会因为各种故障导致性能失效,造成整个供电装置无法正常工作,从而给系统带来巨大的经济损失和严重的安全隐患。因此,需要设计一款蓄电池智能监测系统,在线监测蓄电池运行过程中的各项参数,并合理地对蓄电池进行管理和维护,这对于保障供电设备在各种复杂工况下的安全可靠运行具有巨大帮助。针对现有蓄电池监测系统体积庞大、布线复杂、功能单一等问题,本文提出构建一种新型蓄电池智能健康监测系统。该系统基于Zig Bee无线通信模块,利用采集器实时采集电压、温度、内阻等参数并汇集主控网关电流、SOC等参数,通过GPRS网络与云监测平台进行数据交互,从而实现蓄电池健康状态实时监测和故障预警,为保障电池的可靠运行提供依据。同时,系统对前端采集器做了改进,利用STM32F373内部SDADC进行电压采样;改用二线制接线DS18B20测温,减少了布线和功耗;并考虑改进的直流放电法测电池内阻,利用温控保护电路解决了放电过程中电流热效应问题;另对采集器SIP集成做了研究,将前端采集器大部分电路有效集成在同一模组内,大大缩小了采集器体积并降低了功耗,为未来每一节蓄电池都内嵌一块可监测全寿命周期健康状态的芯片提供了可能性。此外,对VRLA蓄电池重要监测参数之一的SOC做深入研究,提出基于改进的安时积分法估算SOC,考虑初始SOC值、环境温度、充放电倍率、电池老化等影响并修正。同时提出基于Thevenin等效电路模型的SOC估算方法,并考虑模型的参数辨识,结合扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等分别做相应估算,MATLAB仿真结果表明EKF、UKF均具有较好估算精度,且UKF精度更高。搭建必要的系统测试平台并对系统功能及电池监测参数精度进行测试。测试结果表明,本系统具有功能全面、可实时远程监测、各监测参数精度高等特点,满足了实际应用场景需求。
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