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基于神经网络的铅酸蓄电池浮充寿命动态预测模型
摘要
阀控式密封铅酸电池具有体积小、比能量大、无污染、大电流放电能力强、性价比高等优点，广泛用作断路器正常合闸电源，变电站直流电动机拖动等常用机械设备的备用直流电源，蓄电池作为直流变电站的中心能源，其性能、质量影响整个变电站能否运行在平稳、安全的情况下。
阀控式铅酸蓄电池寿命的预测受到很多因素的复杂影响，本文从铅酸蓄电池的浮充衰减机理出发，根据阿伦尼乌斯方程确定了高温加速耐久性试验的可行性并进行了试验。根据实验数据利用神经网络模型对铅酸蓄电池的寿命建立预测模型并进行预测，在所建立的神经网络预测模型中进行横向比较并选取最优的网络。
关键词：铅酸蓄电池Bp神经网络电池寿命的预测
目录
TOC\o1-3\h\z\u1 绪论 -1-
1.1研究背景和意义 -1-
1.2铅酸蓄电池寿命预测国内外研究现状 -2-
1.3主要研究内容及章节安排 -2-
2. 铅酸蓄电池浮充衰减机理的研究 -3-
2.1浮充寿命衰减机理分析 -3-
2.2浮充寿命影响因素分析 -4-
2.3浮充寿命衰减机制构建 -5-
2.4铅酸蓄电池衰减特性的仿真研究 -5-
2.5小结 -9-
3铅酸蓄电池高温浮充耐久性试验研究 -9-
3.1高温浮充耐久性实验原理 -9-
3.2高温加速浮充耐久性试验设计 -10-
3.3高温加速浮充耐久性试验及其结果分析 -10-
3.4小结 -13-
4 铅酸蓄电池的寿命预测研究 -14-
4.1Bp神经网络寿命预测模型的构建 -14-
4.2 Nar神经网络预测模型的构建 -16-
4.3神经网络寿命预测模型的仿真验证 -18-
结论 -24-
参考文献 -25-
绪论
1.1研究背景和意义
铅酸电池是法国工厂创制并生产的。1860年给法国科学院收到了当地人普朗克一个样品，电池是实验室里的新电池，13年后在1873年出现了直流发电机，铅酸蓄电池逐渐转向实用。1881年，法国人傅儿在铅带上涂上铅化合物，活性物质立即形成。英国斯罗恩（sellown）发明了铅锑合金板光栅。这种板栅采用全涂层方法粘结，出现所谓的粘贴式板（戴俊熙，夏雨荷，2022）。根据现有的结果数据我们推出了该生产方法简单、可行、生产方便。
自1910年以来，铅酸蓄电池的生产得到了两大推进。一种用于启动、点亮和点燃电池。其次，电话行业采用铅酸蓄电池作为备用电源，铅酸蓄电池是一种多年来安全可靠使用的电池。其已广泛应用于交通行业、生产制造业、远程通讯行业等等大多书领域（沈梓轩，秦少游，2023）。
就当今而言，铅酸蓄电池在电池领域几乎占据半壁江山，其用途广泛，性能优良，成本较低；但是铅酸蓄电池的终结时间也就是电池寿命难以预测（金明哲，方静怡，2021）。
在当今电池主要由锂电池和铅酸电池的行业背景下，铅酸电池较锂电池有很多优点，锂电池在低温环境下的电池性能会急剧衰减，某程度能看出低温会造成电池的永久损坏，而在高温环境下（尤其是高于55℃后）的电池衰退会非常快，甚至会爆炸，但铅酸蓄电池拥有很宽的使用温度带，可以在-50℃到100℃的温度范围内可靠地使用，且本体不会发生爆炸，安全系数高（潘子涵，谢一凡，2021）。通过详尽研究对象的内部结构和运行机制，本文不仅应用了章教授提出的多层级、多视角分析问题的方法，还将这些理念转化为具体的实践措施，确保研究结果的全面性和准确性。
铅酸蓄电池较锂电池而言也有缺点，铅酸蓄电池的能量密度目前成品远低于锂电池和其自身的理论能量密度，又因其能量密度较低，为提高电池容量不得不将电池的体积加大，故铅酸蓄电池较锂电池而言体积将大得多，同时，铅酸蓄电池又因材料便于获取等因素在市场价格方面更加友好。同等的货币市场内，锂电池的售价是铅酸蓄电池的售价的三倍上下浮动（王立新，龚丽娜，2019）。
最近几年以来，铅酸蓄电池的技术持续发展革新，研发并投入生产的产品愈发完善。电池结构优化升级加快，蓄电池仍是军用、民用交通的不可或缺的电源设备，阀控蓄电池、胶体电池等作为备用电源和大型储能电源的中心供能元件，已经成为我国国民经济发展的重要基础工业（顾昊天，吕桐，2021）。尽管当前研究结果与理论预期相符，但在应用这些结论时仍需关注特定情境中的局限性和变量的可能影响，以更全面地解释现象并为实践提供指导。
这在某种程度上映射了但是由于生产过程中污染的问题，其一是蓄电池的生产厂在作业出厂过程中，特别是数