丁羿茗，吕瑞强，蒋 超

（空军勤务学院，江苏 徐州 221000）

0 引 言

飞机机载蓄电池的主要作用包括以下两点。一是当飞机的主电源发生异常时为电子设备提供电能，二是当飞机的发动机在空中紧急停时发挥作用，重新启动发动机。目前，虽然充电方法有很多，充电的理念也向着智能化发展，但是分阶段充电法结构简单，价格容易接受，因此使用较为广泛，尤其在锂电池的充电中运用地更为频繁。传统的PID控制方法无法使充电电流或电压快速稳定于规定值，因此本文设计了一种控制方法，将模糊控制推理能力和神经网络学习能力结合起来，根据反馈实时调节PID参数的值，从而达到改善PID控制器动态特性和鲁棒性的目的。经验证，该方法可以有效减小电流波动范围和达到目标电流所需要的时间[1]。

1 模糊神经网络控制器

蓄电池的充放电模型很复杂，变量很多，很难建立精确的模型。传统控制方法的精度依赖于建立模型的精度，不能达到满意的控制结果。模糊神经网络可以很好地解决这个问题，不需要精确的数学模型就可以通过蓄电池电流的反馈计算出KP、KI以及KD的变化值。模糊神经网络PID结构示意如图1所示。

图1 模糊神经网络PID结构示意图

1.1 模糊神经网络PID控制器设计

采用增量式PID的算法，增量式算法不会过分依赖前一时刻的误差值，同时运算量适中，延迟的时间较短[2,3]。与位置式算法相比，增量式只需要输出增加值可以避免发生积分失控的情况。……