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5 试验结果
镍镉电池的智能充电过程，电池的最大充电电流约为8.75 A，约经过2.3小时，在2.65小时电压升至17.6 V，充电电流减少为400 mA(约为0.1 C的电流)，当检测到100 mV的电压跌落后，终止充电，充满指示灯亮，共计充电时间2.85小时，在整个充电过程中，充电前期电流较大，前50分钟的充电电流大于2 A，能较快的给电池充入电量;而在充电时间为100分钟时充电电流约为1 A(为0.22 C)，这时充入的电量为65%C;而充电后期电流下降至很低，完全符合电池自身的充电特性。期间由于负脉冲的引入，大大减小极化的影响，消除了由于极化现象引起的温度升高和气泡的产生，所以，整个充电过程电池最高温度为38.5℃。充电电流曲线如图7所示。负脉冲波形如图8所示。
图7 充电电流曲线
图8 充电电流为2.2A时的负脉冲
6 结论
通过对镍镉电池的充电特性进行深入研究，得出电池在某种荷电状态下的充电接受率是一定的，文中创新地提出应用神经网络的预测功能和模糊控制的决策规则对电池的可接受电流进行预测，并利用英飞凌的单片机设计相关的硬件电路。所设计的充电器在速充电过程中引入模糊神经网
ANFIS预测电池的可接受电流，保证充电电流逼近电池的可接受电流，电池在理想的状态下充电，充电效率高，实现了安全快速无损充电，充电品质高，解决了快速充电和电池的使用寿命之间的矛盾。
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终究还是会从指缝中一滴一滴流淌干净。
