臺灣博碩士論文加值系統

本論文以ZigBee無線感測網路取代傳統RS485有線通訊網路，自動化量測電池組特性參數，提升鋰離子電池組量測作業效率及節省操作空間。以8051微處理器為基礎，研發電壓及電流等ZigBee終端感測量測設備，完成ZigBee無線感測自動化電池組殘餘電量監視系統開發。考量電池組放電電流加乘效應，修正電池組之殘餘電量與端電壓等非線性模型。利用ZigBee無線感測網路建置量測系統，形成廣域組裝線上無所不在監測電池組參數。為達自動量測電池組動態及靜態放電特性，分別以輪轂馬達及電子負載器為電池組負載，即時監視電池組動態及靜態負載行為，擷取電池組端電壓(V)為機率類神經網路輸入變數，計算電池組殘餘電量(SOC)為輸出變數，完成機率類神經網路SOC估測模型學習及回想訓練。電池組殘餘電量估測與電池老化預判，與實際電池之殘餘電量及電池壽命比較，驗證本文所提方法之準確性及有效性。
關鍵詞：ZigBee無線感測網路、機率類神經網路、鋰離子電池、電池殘餘電量。

The ZigBee wireless sensor network is applied to replace the traditional wired communications network with the RS485 in order to improve the battery pack operational efficiency and save operational space in this thesis. Based on the 8051 microprocessor, this study developed the ZigBee terminal sensing devices of voltage, current and temperature to construct the lithium-ion battery pack state of charge (SOC) wireless transmission and monitoring system. By considering the synergic effect of the battery power discharge current, non-linear models of battery terminal voltage and SOC are modified. The ZigBee wireless sensor network was configured to form the ubiquitous monitoring battery pack parameters on the production line in a wide area. To Measure the characteristics of dynamic and static of battery packs, those DC brushless motor and electric load are used the discharged load to retrieve the terminal voltage and SOC of the battery packs in real time. With the terminal voltage of battery as the input variable and SOC as the output variable to form the probabilistic neural network (PNN), the learning and recalling training of the probabilistic neural network SOC estimation model are completed. To verify the accuracy of the proposed approach of probabilistic neural network SOC estimation, the estimation results compares with the actual measurements of the SOC of battery in this study.
Keywords: ZigBee Wireless Sensor Network, Probabilistic Neural Network, Lithium-ion Battery, State of Charge.

章節目錄
摘要 I
Abstract II
章節目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究方法 2
1.3 論文架構 3
第二章 ZigBee無線感測網路 4
2.1 ZigBee無線感測網路簡介 4
2.2 ZigBee無線感測網路應用 6
2.3 ZigBee無線通訊協定 7
2.4 ZigBee無線網路拓樸 9
2.5 ZigBee無線通訊單元 13
2.6 ZigBee無線感測網路特性 13
第三章 機率類神經網路殘餘電量(SOC)估測 16
3.1 研究架構 16
3.2 機率類神經網路(PNN) 17
3.3 PNN電池組SOC 估測系統 19
第四章 ZigBee無線量測系統架構 21
4.1 ZigBee 無線傳輸監視系統架構 21
4.2系統硬體架構 21
4.3系統軟體架構 28
4.4電池組殘餘電量估測系統 30
4.4.1 輪轂馬達動態量測系統 30
4.4.2 電子負載靜態量測系統 31
4.4.3 量測元件介紹 34
第五章 實驗模擬結果 38
5.1 殘餘電量(SOC)估測 38
5.2 輪轂馬達動態殘餘電量估測 40
5.3 電子負載靜態殘餘電量估測 43
5.4 殘餘電量實際量測 46
5.5 殘餘電量(SOC)估測與實際量測比較 48
第六章 結論與未來研究方向 50
6.1 結論 50
6.2 未來研究方向 51
參考文獻 52

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