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电动汽车智能充电桩控制系统的研究
| 论文题名： | 电动汽车智能充电桩控制系统的研究 |
| 关键词： | 电动汽车;车智能充电桩;控制系统;模糊神经网络PID |
| 摘要： | 在当今经济高速发展的时代，人们对能源的过度需求，导致能源的枯竭与大气的污染。由此可知，燃油汽车既是引起能源枯竭的原因也是造成大气污染的原因。进而，在这种情况下，电动汽车替代燃油汽车是迫在眉睫的事情。但值得关注的是，充电桩是电动汽车高速发展最为重要的环节之一。因而，设计一款安全可靠、智能高效、操作简单的智能充电桩对电动汽车的发展是十分必要的。 通过建立蓄电池基本模型，分析蓄电池的充放电特性，并根据马斯充电原理采用三段式智能充电方法。选择AC-DC-DC整流电路减弱蓄电池充电过程中对电网造成的谐波污染。参照GB/T18487-2015等新标准中的规范设计完成通信交互功能。采用ST公司生产的32位ARM处理器STM32系列为控制芯片，并对其他电路进行设计主要包括电源模块、充电模块、检测模块、交易结算模块等。 针对充电控制系统的非线性以及大迟滞问题，在模糊控制的基础上结合神经网络，设计出模糊神经网络PID控制系统。利用神经网络自学习调整能力，达到对PID控制器三个参数优化的目的。利用MATLAB仿真，与PID和模糊PID进行比较。结果表明：模糊神经网络PID系统，响应更快，超调量更小，达到稳定时间更短。并且在抗干扰以及自适应能力方面也很强，具有良好的鲁棒性。所述方法提高了控制系统精度和效率，达到了充电桩对电流（电压）控制的目。 |
| 作者： | 马强 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 杨友良;栾弘 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华北理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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