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叉车电瓶的荷电状态

火炬叉车电瓶24-7DB700 48V700AH

叉车蓄电池24-9PZS630 48V630Ah

叉车电瓶属于干荷电瓶，这种是开口式的加水电瓶，后期的使用需要经常补加蒸馏水的，一旦出现烧干的状态，干荷性能下降，电瓶不在储电，叉车电瓶在出厂前已经带液，随着国内市场经济炽热化，很多经销商都自行在工厂采购单体，自行组装，以降低电瓶铁箱的成本，增加市场竞争力，但是没有放电的步骤，只是补充电源而已，一般叉车电瓶都经过三个循环出厂的，这样干荷性能很好，单体比重电压均衡，目前国际、国内对电瓶组荷电状态的估测提出过不少方法，像安时法、负载电压法、开路电压法等，由于电瓶复杂的物理化学特性，这些方法都遇到了准确度的问题。它的荷电状态跟电瓶的内阻、电解液温度、密度、放电电流、电压等参数密切相关，所以它的荷电状态可以看作是这些变量的非线性函数。目前能够实际应用的叉车电瓶荷电状态的估测方法多数是安时积分法以及一些改进方法，现就一些具体研究方法对比如下：
　　A/安时积分法
　　安时积分法的工作原理比较简单。它将叉车电瓶看作一个相对封闭的系统，它并不去研究复杂的电化学反应，而是研究该系统的外部特征，监控进出这一封闭系统的电量。对电瓶的电量变化进行长时间的监控，从而能够给出任意时刻铅酸蓄电池的荷电状态。安时积分法实现起来比较简单，受铅酸蓄电池本身条件的限制小，适合发挥计算机监控的优点。但是，安时积分法没有从内部解决剩余电量与叉车电瓶内部状态的关系，而只是从外部记录了进出它的电量，从而造成剩余电量的估测可能因为叉车电瓶状态的改变而失去精度。
　　B/负载电压法
　　由于叉车电瓶的开路电压很难得到，研究电瓶组的负载电压与荷电状态的关系将是一种很好的方法。负载电压的测量不需要长时间静置。假设电流不变，那么负载电压与开路电压将成正比，由此可以估测电瓶的荷电状态。但是叉车的实际工作环境是动态的，电流变化不稳定，恒流条件无法满足，并且叉车电瓶的电压恢复会产生滞后效应和叠加效应。也就是说，当电瓶放电时，如果在放电前期未保持一个稳定状态，那么电压恢复曲线将同放电曲线有一定程度的叠加。所以在实际工作中是不可能得到稳定的负载电压的，对负载电压法的过高期望是不切实际的。
　　C/开路电压法
　　由于叉车电瓶的荷电状态与它的电动势有确定的关系，开路电压与容量之间有着较好的线性关系，所以用开路电压法估测容量可以达到一定的精度，并且可以在单片机上完成。但是，在估测的过程中，电瓶组在充电或放电之后都需要静置很长时间，而且环境温度对测量结果也会产生影响，只有参考经验数据才能获得较好的精度。在实际使用中，长时间静置的机会是很少的，多数情况下是充完电之后就工作，或是短时间静置后就工作。所以也就无法对叉车电瓶的荷电状态进行准确的估测。
　　D/模糊逻辑法
　　这些年出现的采用模糊逻辑法来估测叉车电瓶的荷电状态，在某种程度上解决了用传统数学方法研究的困难。在实际工作中，从事研究工作的研究人员在通过一系列的试验后，对电瓶荷电状态的估测通常是比较准确的，特别是在放电试验后期，依据所测得的温度、电压、电流等参数，对叉车电瓶在放电终止状态的估测能力很强。这种方法的原理就是依据大量的试验曲线，加上研究人员的经验值以及他们的推理能力，用模糊逻辑来模拟人的思维，可以实现对电池荷电状态的可靠估测。
　　E/神经网络法
　　由于叉车电瓶的荷电状态受环境温度、电流、电压等诸多因素的影响，而且关系很复杂。所以，神经网络在逼近复杂非线性系统研究方面得到了广泛应用，已有很多基于神经网络的辨识和控制结构提出，像ART模型，BP网络，径向基网络。美国普林斯顿大学的研究人员把电瓶组合看作一个黑匣子，采用神经元技术，在整个生命周期中，在各种工况下训练由神经元构成的网络。
综上描述的是叉车电瓶的荷电状态判断方法，基于各种方法的集成，可提供叉车用建议；不论哪款电瓶，如果是干荷的水电瓶，还是依靠维护保养才能使它的原有的寿命得到发挥。

来源：贝朗斯叉车蓄电池；转载请保留出处！
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