1 蓄電池電壓監(jiān)測(cè)的必要性

　　浮充電壓對(duì)蓄電池的容量及壽命有直接影響。高于推薦的極限浮充電壓會(huì)降低電池使用壽命及容量。低于推薦的浮充電壓會(huì)導(dǎo)致電池容量不足。蓄電池容量的減少將導(dǎo)致UPS后備時(shí)間的減少，后備時(shí)間是UPS最主要的性能指標(biāo)之一。所以，需要根據(jù)實(shí)際測(cè)量的溫度調(diào)整蓄電池的充電電壓。

　　下面舉例說明25oC 時(shí)單體浮充電壓（v）與蓄電池壽命的關(guān)系

　　可見為保證電池的壽命，在環(huán)境溫度25oC時(shí)，浮充電壓應(yīng)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(duì)應(yīng)的非線性關(guān)系，蓄電池生產(chǎn)廠家可以給出一些具體數(shù)據(jù)，對(duì)于蓄電池生產(chǎn)廠家沒能給出的數(shù)據(jù)，應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合出滿足精度要求的未知數(shù)值。

　　2 智能蓄電池電壓監(jiān)測(cè)單元的構(gòu)成

　　在當(dāng)今主流UPS電源系列產(chǎn)品中，蓄電池電壓監(jiān)測(cè)單元包括電壓監(jiān)測(cè)模塊，測(cè)溫模塊，監(jiān)測(cè)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(jìn)行單電池電壓監(jiān)測(cè)，每組電池共同使用一個(gè)BVM單元，測(cè)量數(shù)據(jù)通過RS485總線上傳，經(jīng)RS485/RS232轉(zhuǎn)換器送到PC機(jī)串口，有效地實(shí)現(xiàn)了在線監(jiān)測(cè)蓄電池組中每個(gè)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(cè)依據(jù)，能準(zhǔn)確的檢測(cè)出蓄電池組中的落后電池。

　　圖1智能蓄電池監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

　　BVM由51單片機(jī)和A/D轉(zhuǎn)換器等組成，通過A/D轉(zhuǎn)換器將測(cè)量電壓值與溫度值都送入單片機(jī)中。單片機(jī)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(duì)應(yīng)的非線性關(guān)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(shí)際測(cè)量的蓄電池浮充電壓値，若超出設(shè)定范圍則報(bào)警。

　　3　BP網(wǎng)絡(luò)的作用

　　具有偏差和至少一個(gè)S型隱含層加上一個(gè)線性輸出層的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任何有理函數(shù)。由于溫度和浮充電壓間的關(guān)系不會(huì)突變，所以通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)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(dá)式的情況下就可以高精度地預(yù)測(cè)出所有未知數(shù)據(jù)。所以通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算可以精確地得到溫度和浮充電壓關(guān)系曲線上的所有數(shù)值。

　　4 BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練

　　4.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：

　　BP網(wǎng)絡(luò)是典型的多層網(wǎng)絡(luò)，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）。

　　因?yàn)檩斎胼敵龈魇且唤M數(shù)據(jù)，所以采用輸入層一個(gè)神經(jīng)元，輸出層一個(gè)神經(jīng)元;設(shè)輸入矩陣為T，輸出目標(biāo)矢量為V 。

　　關(guān)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(luò)不能很好地學(xué)習(xí)，需要訓(xùn)練的次數(shù)太多，訓(xùn)練精度也不高。一般而言網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)越多功能越強(qiáng)，但也不能太多，通常如果能夠解決問題，再加上一兩個(gè)神經(jīng)元以加快誤差的下降速度。

　　經(jīng)驗(yàn)公式有兩個(gè)：

　　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(gè)神經(jīng)元　　或者

　　經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)決定采用8個(gè)神經(jīng)元， S1=8。

　　4.2 激活函數(shù)：

　　BP網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的激活函數(shù)是非線性的，且必須是連續(xù)可微和單調(diào)上升的有界函數(shù)。輸入/輸出關(guān)系也是為非線性，其值可連續(xù)變化。隱含層采用雙曲正切S型激活函數(shù)，輸出層采用線性激活函數(shù)。

　　隱含層神經(jīng)元數(shù)設(shè)為i （i=8） ， 其中第i個(gè)神經(jīng)元的輸出為

　　4.3 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：

　　BP網(wǎng)絡(luò)，輸入為某一溫度值，輸出是測(cè)量電壓值的基準(zhǔn)值，將其和實(shí)際測(cè)量的蓄電池浮充電壓値比較，若超出允許范圍則報(bào)警。

　　T代表溫度，V代表測(cè)量電壓值的基準(zhǔn)值。

　　實(shí)際工作溫度是0oC至41oC，訓(xùn)練時(shí)0至41的數(shù)據(jù)造成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難，所以改為-20至20，只要加上20就是實(shí)際溫度值。

　　將蓄電池制造廠提供的數(shù)據(jù)分為兩個(gè)集合，

　　訓(xùn)練集（如圖3）是：

　　輸入矩陣T = -20： 2 ： 20;

　　輸出矩陣V

　　V==［14.4，14.38，14.32，14.24，14.18，14.12，14.04，13.98，13.92，13.86，13.78，13.72，13.66，13.58，13.52，13.46，13.38，13.32，13.26，13.2，13.2］;14.4，14.38，14.32，14.24，14.18，14.12，14.04，13.98，13.92，13.86，13.78，13.72，13.66，13.58，13.52，13.46，13.38，13.32，13.26，13.2，13.2］;

　　用Matlab語(yǔ)言編寫訓(xùn)練程序，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程：

　　首先設(shè)定參數(shù)如下：

　　max_epoch = 30000;

　　err_goal = 0.002;

　　程序運(yùn)行結(jié)果：

　　TRAINBP： 30000/30000 epochs， SSE = 0.00260954.

　　W1 =［-0.1094　-0.1207　-1.0054　-0.9631　1.5095　0.4468　1.7631　0.9540］ T

　　B1 =［-1.2748　1.2489　0.4120　0.1571　-0.6891　0.9935　-1.5833　0.0657］ T

　　W2 =［0.3228　0.2993　-0.0883　0.2113　 1.0839　-0.0217　-0.7304　-0.2670］

　　B2 =13.8159

　　UnsuCCessfully.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不成功。

　　用得到的W1，B1，W2，B2再次訓(xùn)練……直到

　　err_goal =0.0015　 successfully

　　得到：

　　W1 =［-0.1094　-0.1207　-1.0054　-0.9631　1.5095　0.4468　1.7631　0.9540］ T

　　B1 =［1.2748　1.2489　0.4120　 0.1571　-0.6891　0.9935　-1.5833　0.0657］ T

　　W2 =［0.3228　0.2993　-0.0883　0.2113　1.0839　-0.0217　-0.7304　 -0.2670］

　　B2 =13.8159

　　4.4 測(cè)試BP網(wǎng)絡(luò)

　　用最后得到的矩陣修改程序，然后輸入測(cè)試集數(shù)據(jù)，求出誤差

　　測(cè)試集（如圖4）是：

　　T= -19:2：21

　　V=［ 14.4，14.34，14.28，14.22，14.14，14.08，14.02，13.96，13.88，13.82，13.76，13.68，13.62，13.56，13.48，13.42，13.36，13.3，13.22，13.2，13.2］;

　　運(yùn)行結(jié)果（如圖5）：

　　TRAINBP： 0/10000 epochs， SSE = 0.0942136.

　　TRAINBP： 100/10000 epochs， SSE = 0.00825354.

　　TRAINBP： 145/10000 epochs， SSE = 0.0049739.

　　測(cè)試集的SSE = 0.0942136，誤差平方和《10mV，滿足了要求。

　　5 結(jié)束語(yǔ)

　　由于蓄電池電壓監(jiān)測(cè)模塊采用了BP網(wǎng)絡(luò)擬合的數(shù)據(jù)，使精確判斷蓄電池浮充電壓有了科學(xué)依據(jù)。