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霍克蓄电池：浅谈智能充电法
霍克蓄电池认为传统的充电方法无法遵循特定电池的固有充电接受率，不能针对不同工作需要做出不同的工作模式进行切换，充电周期长，极板损害大，能量损失多，因此有许多研究者进行了智能充电方法的应用研究。智能充电方法在充电过程中实时地采集电池单体的电压、电流、温度、压力等信号，应用智能控制算法如模糊控制理论等进行优化控制，使充电尽可能按照特定电池的最大充电接受能力进行，实现对多种电压等级和不同类型型号电池的智能充电。同时，智能充电技术可以设置系统自诊断,故障定位和实时处理及人机对话窗口等功能。智能充电方法使充电电流始终与可接受充电电流保持良好的匹配关系，使充电过程始终在最佳状态下进行，因而这是一种高效率的充电方法。
与此同时，霍克电池认为智能充电控制系统还可以监测电池容量。一种采用支持向量机回归算法（SVR）的智能优化算法应用于VRLA电池容量的预测，预测误差在百分之八以内，比国内现有蓄电池容量快速测试仪器的测试精度高。铅酸蓄电池的实际容量受到温度,循环次数,使用时间,放电深度等诸多因素的影响，因此很难准确地进行在线快速测量。当前的蓄电池容量预测技术主要有两类：一类是基于蓄电池内部工作原理，找到蓄电池外部参数与容量之间关系；另一类是基于系统辨识与参数估计建模，有时也称智能算法。相关文献总结了当前国内外蓄电池剩余容量预测方法，同时也提出了容量预测的发展趋势是采用多种智能算法和新理论相结合的手段来进行容量预测。
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