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专业电池组通常包含电池充电器和电源监视器，其可靠性和质量要高于标准消费类设备，并可能受益于软计算技术。消防员等在恶劣环境中工作的人员，需要高质量和可靠的电池单元。如果消防员带着所有必要的电子设备（无线电、灯、呼吸风扇等）进入烈火熊熊的建筑物内，而预期使用30分钟的电池，仅用了10分钟就没电了，这可是要命的事情。
电池充电器会有哪些问题？为何有些充电器不可靠？要回答这些问题，需要仔细了解充电过程的主要特性。
在充电过程中有几个变量会发生变化，可以用作过程变量。它们是电池电压UC、电池温度TC和电池电荷QC（流向电池的累积电流）。伴随着电池充电过程，还有另外一个现象：负Δ电压-DUC。
图1显示了在标准镍氢（NiMH）电池充电过程中，这四个参数如何随时间变化的。在不同的电池和环境条件下，如环境温度、通风、初始电池容量和电池使用年限（充电循环次数），前三个参数表现出显著的分散性。最后一个参数，负Δ电压，也不是那么可靠。一个电池可能会暂时出现大约5mV的电压降，在电压恢复上升之前，这可能会持续几分钟。
图1: 镍氢电池的4个主要特性是电池电压UC、电池温度TC、电池电荷QC和负Δ电压-DUC。
例如，如果电池组由10个串联的电池组成控制工程网版权所有，则会出现问题。所有10个电池同时出现这种电压下降的概率非常低。如果测量范围在14V左右，要可靠地捕捉3或4个电池的电压下降（15至20mV），可能是一项具有挑战性的任务。
通过模糊逻辑和自由代理提高充电性能
可靠的电池充电器？答案是肯定的。使用软计算技术实现智能电池组，是解决此类任务的最佳方法之一。
软计算技术使用人工智能（AI）领域众所周知的复杂算法，如神经网络和模糊逻辑。智能电池组可以建立在模糊逻辑与自由代理相结合的基础上，这是另一种主要用于机器人和其它ATI应用的现代技术。
图2：自由代理连续监测电池电压、电池温度、电池电荷和负Δ电压。
图2显示了监控上述四个过程变量的四个自由代理。每个代理持续监控一个过程变量，除负电压代理外，将测量值模糊化为三个模糊状态级别：低、中和高。负电压代理仅提供两种状态信息：假或真。
图3：智能电池组的框图基于自由代理和软计算技术。
图3解释了如何进一步处理四个代理提供的信息。这是模糊状态处理和去模糊化模块www.cechina.cn，它处理代理提供的模糊化变量。模块输出是充电/放电电流的确定值。
即使是镍氢电池也需要不时地进行完全放电CONTROL ENGINEERING China版权所有，以尽量减少记忆效应。然后，充电/放电控制模块使用该确定值作为设定值。控制模块将在充电运行模式下使用充电电流设定值，在放电运行模式下将使用放电电流设定值。通过比例积分微分（PID）控制回路，保持每个电池（电池串联连接）流入/流出的电流。
运行模式控制模块，负责控制充电/放电控制模块的运行模式。通过该模块可以确定智能电池组及其它内部模块的运行模式。它的工作方式类似于处理四个输入变量（如模块左侧的图3所示）的有限状态机（FSM），生成以下输出状态-运行模式：
● 电池放电；
● 电池充电；
● 使用电池作为电源：
所有设备，包括在加速模式下运行的风扇；
所有设备，包括正常模式下运行的风扇；
所有（外部）设备，不包括风扇。
● 关闭电源并进入睡眠模式。
如果电源电压太低，无法为任何外部或内部设备供电，电池组可以自行进入睡眠模式。在这种情况下，只有当交流/直流适配器接入设备时，它才会“唤醒”，并立即进入充电运行模式。
运行模式控制模块还持续监控并在LCD或LED面板上显示最重要的信息。用户可以获知：
● 装置当前的运行模式（睡眠模式除外）；
● 充电/放电运行期间的充电/放电电流；
● 消耗电流值和装置可提供恒定电流（剩余容量）的剩余时间段；
● 所有异常情况，如内部温度高、电压极低和剩余容量极低。
图3中的最后一个模块是风扇控制模块，它使用开环控制来控制风扇的转速。通常有三个按钮作为此控制模块的输入。如果电池组的剩余容量较低，运行模式控制模块可以禁用风扇的加速模式。如果容量太低CONTROL ENGINEERING China版权所有，可以禁用风扇以节省尽可能多的能量。
图4显示了如何处理自由运行代理提供的模糊信息。黑色的充电电流表示完全充电阶段，红色表示涓流充电阶段。立方体的所有其它部分则代表中等充电阶段。
蓝色区域的充电电流CONTROL ENGINEERING China版权所有，取决于负电压代理的输出值。因此，这些区域可以代表中等或涓流充电阶段。去模糊化的输出变量，可以根据所选的充电电流范围获得任何确定值。例如，该值可以在2.5A（最大充电电流）和50mA（最小涓流充电电流）之间。
图4：模糊化的输出变量，即充电电流，可以是三个阶段中的一个——全速（黑）、中等或涓流(红色)。
使用软计算更简单
现代设计技术是如何帮助解决曾经难以解决的问题的？智能电池组是一个很好的例子。几年前，作者曾有机会设计一个类似的电池装置。当时，使用了基于寻找过程变量之间确切关系的“经典”方法。由于处理信息的高度不确定性，需要对过程参数及其值之间的关系进行无数次校正，这是一个困难的过程。现在，软计算极大地简化了整个设计流程，使产品具有相当高的可靠性。（作者：Peter Galan）
关键概念：
通过软计算可以更有效地使用智能电池组。
软计算可以解决潜在的能源问题，并提供更高的可靠性。
可以使用模糊逻辑和神经网络构建智能电池组，以获得更先进的见解。
思考一下：
你用软计算技术解决了哪些过去很困难的问题？
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