1、目前,國內對于應用在水下機器人中動力鋰電池管理系統(tǒng)的研究仍處于起步階段,鋰電池的問題正在逐漸成為制約水下機器人技術發(fā)展的主要因素之一,由于電池一次充電使用時間短,電池循環(huán)壽命受到各種因素的制約,電池價格受到正負極材料成本的限制等等各方面的因素,對鋰電池實施有效的管理,提高電池使用效率,安全、有效的利用電池能量、延長電池使用壽命、提升電池的可靠性具有非常重要的意義。
　　 本文主要設計了鋰電池管理系統(tǒng)的整體方案,完成管理系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)

2、測模塊、剩余電量估算模塊和均衡控制模塊的設計研究。其中狀態(tài)監(jiān)測模塊主要完成對鋰電池組電池電壓、電流和溫度等重要參數(shù)的采集。在完成了狀態(tài)監(jiān)測模塊的設計基礎之上,重點研究了電池剩余電量的估算系統(tǒng)設計,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能卡爾曼剩余電量估算方法。最后,為了增加電池組系統(tǒng)的可靠性,對均衡控制模塊進行了理論上的研究。
　　 對于水下機器人而言,剩余電量估算模塊是防止電池過充過放的主要依據(jù),只有估算準確才能更有效的使用水下機器人,提高動

3、能使用效率、延長電池使用時間,更好的完成所需工作與試驗,是鋰電池管理系統(tǒng)中重要的一部分。本文主要分析了安時法、擴展卡爾曼濾波法和神經(jīng)網(wǎng)絡等方法在剩余電量估算方面的優(yōu)缺點,結合水下機器人的實際要求,綜合運用這些估算方法,揚長避短,提出了適合水下機器人電池組的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能卡爾曼剩余電量估算方法。首先根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測模塊獲取的電流值進行安時法的剩余電量值提取,然后加入電壓參數(shù)對其進行基于擴展卡爾曼濾波法的修正,最后加入溫度參數(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡的