1.前言

蓄电池的充电控制系统是个非线性^[1]的、时变的、有干扰的、具有纯滞后的控制系统^[2]。在充放电过程中涉及到很多参数，如充电率、最大允许充电电流、内阻、出气点电压、温度、寿命等。

传统的控制系统是建立在被控对象精确数学模型基础上的，如果被控对象的数学模型很复杂或者数学模型无法建立，控制系统就较难实现。蓄电池充电正是属于这种情况，由于蓄电池的充电过程有自己独特的物理化学规律，因此考虑采用模糊控制技术来进行蓄电池的充电控制 ^[3]。

模糊控制^[4]是以模糊集合理论为基础的控制手段，它是模糊系统理论、模糊技术与自动控制技术相结合的产物,出发点是操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型^[5]，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。

2.模糊控制器的结构及算法

基于微控制器组成的模糊控制器包括模糊化接口、决策逻辑、知识库和反模糊化接口四个部分，如图1所示。

图1模糊控制器的结构框图

fig.1 the structure diagram of fuzzy controller

在进行模糊控制算法设计时，须首先考虑智能充电系统的技术要求，体现智能充电控制技术的优势，解决长期困扰蓄电池装备中的效率和寿命问题，所以应当提高智能充电控制中对控制量的精度；其次，模糊控制算法必须高速可靠，对外部检测得到的物理量要有非常快的反应速度。采用新型大存储容量的微控制器解决使用查表法所带来的需要大容量内存的问题。

3 模糊控制器的设计

3.1双输入单输出模糊控制器

常见的模糊控制器^[6]根据输入与输出个数分为单输入单输出、双输入单输出、多输入单输出和双输入多输出等几种。平时应用较多的是双输入单输出模糊控制器。

图2 双输入单输出模糊控制器方框图

fig.2 the rectangular diagram of fuzzy controller witch has two input units and one output unit

图2是双输入单输出模糊控制器的方框图。其中属于论域x的模糊集合 取自系统误差e的模糊化，属于论域y的模糊集合 取自系统误差变化率 的模糊化，二者构成模糊控制器的二维输入；属于论域z的模糊集合 是反映控制量变化的模糊控制器的一维输出，模糊控制器的控制规则^[7]通常由模糊条件语句ifand then 来表达。

3.2精确量的模糊化

模糊控制系统中的被控对象状态变化是连续的，系统给定值也是连续的,反映到模糊控制器输入端的输入量也必然是连续的。但模糊控制器由计算机构成，它只能执行离散处理^[7]。因此模糊控制器要求输入量是离散模糊量，即论域是离散的。对连续论域要进行离散化。连续论域^[8]经过量化后就成为一个离散论域^[8]。

设有连续论域[a，b]，而量化之后的离散论域为 ，亦即将连续论域分为2n段，则存在系数

（1）

随后，在求出每条规则的强度之后，把相互矛盾的规则中强度较小的舍去；把相同规则合成一条规则，得到最后控制规则基。

3.3.2根据学习算法生成控制规则

对被控对象执行手动控制所得到的控制规则是较粗糙的，有时还可能会出现控制死区，一个控制规则表中会出现空项,这是不能满足实际控制要求的。为了取得更满意的控制效果，可以对原始的控制规则进行改进。这时，应以粗糙的控制规则为基础，通过仿真实验和系统调试加以完善。

4.模糊智能充电系统的工作原理及结构

智能充电系统主要由充电电源和单片机控制电路两部分组成。220v的交流市电经整流滤波电路变为脉动的310v高压直流。然后经dc-dc变换电路（脉冲功率变压器）变为充电所需的60v直流电压。为了保证输出电压的稳定性，采用了uc3842对60v直流