1972年美国科学家M AS J A研究了充电过程中析气的问题，找出了析气的原因和规律，它以最低析气率为前提，找出了蓄电池能够接受的最大充电电流和可以接受的充电电流曲线。他在实践的基础上指出：在充电过程中，用某一速率的电流充电，蓄电池只能充到某一极限值，当达到这一极限值后继续充电时，只能导致电解水反应而产生气体和温升，不能提高蓄电池的充电速度。M AS J A在第二届世界电动汽车年会上提出了著名的马斯三定律，对研究蓄电池的高效快速充电有着重要的指导意义。但是长期以来，这一理论并未得到充分的重视和应用。
2智能充电方案的确定
在蓄电池的充电过程中，它的许多参数及类型、充电率、最大允许充电电流、内阻、析气点电压及温度等对于每一种蓄电池都是不同的，而且参数之间相互影响，所以运用常规PID控制器很难取得较好的控制效果。而模糊自适应PID控制器运用现代控制理论在线识别被控对象的特征参数，实时改变其控制策略，不依赖于被控对象的精确数学模型，也能利用人的知识经验设计模糊控制，完成控制任务，具有鲁棒性强，控制效果好的优点，近几年来倍受人们的青睐。本文针对充电系统的特点，设计了以模糊自适应PID为核心算法的控制器，使充电电流始终动态地跟踪可接受的充电电流并适时去极化，并在2 h内使蓄电池的荷电状态达到89%.在随后的充电过程中，极化现象越加剧烈，此时，即使放电去极化，也无明显效果。因此，后一段应采用小电流补充充电。该设计缩短了充电时间，提高了充电效率，既节约用电，又对电池无损伤。
3模糊自适应PID控制器的设计
设计控制器的输入变量为实时采集的蓄电池的充电电流与给定值的比较误差e、误差变化率^e的绝对值和电解液的密度。经过模糊化处理得到其对应的模糊输入变量。每个语言变量取值：密度论域为< 0 ， 6> ，模糊子集为{ PZ PS PM PM B PB}；充电电流论域为< 0， 6> ，模糊子集为{ PZ PS PM PB }；充电电流变化率论域为< - 1， 1> ，模糊子集为{ N S ZE PS }；输出变量K p论域为< 0， 2> ，模糊子集为{N B， N M ， N S， ZO， PS， PM ， PB}；输出变量K i论域为< 0， 12> ，模糊子集为{N B， N M， N S， ZO， PS，PM }；输出变量K d论域为< 0 ， 1> ，模糊子集为{N B， N M ， N S， ZO， PS， PM}.输入输出变量语言值的隶属函数均选择三角形的隶属度函数（trim），控制规则选Mamdani型控制规则。
长期以来，人们总结出了一套K p、K i、K d的整定原则，本文依据该原则采用重力中心法解模糊。
在MAT LAB/ SIM Ulink环境下新建一个FIS文件，用edit下的rules编写，语句为If （ e is N B） and （ ec is N B） and （ is N B） then（ K p is PB） （ K i is N B） （ K d is PS ）If （ e is N B） and （ ec is NM ） and （ is N B） then（K p is PB） （ K i is NB） （ K d is N S ）If （ e is N B） and （ ec is N S ） and （ is N B） then（ K p is PM） （ K i is N M） （ K d is N B）If （ e is N B） and （ ec is ZO） and （is N B） then（ K p is PM） （ K i is N M） （ K d is N B）将编辑好的模糊控制系统存储到MA TLAB的工作空间，取名为CHARGE. FIS.
4系统仿真
4. 1仿真控制对象
笔者所设计的智能快速充电系统工作于高频开关模式，参考文献论述了铅酸蓄电池在高频开关模式下充电过程中出现的新特点，建立了一个动力型蓄电池充电过程高频瞬态模型所示。该模型与现有蓄电池模型多偏重于描述电池的容性特性不同，串联加入了一个电感来描述高频状况下蓄电池的感性特性，本文把该模型作为控制对象（蓄电池）。
4. 2基于MA TLAB的系统仿真
根据上述分析和被控对象的数学模型，在SIMU link窗口建立仿真模型，进行阶跃仿真。
5系统软硬件设计
5. 1结构
智能快速充电系统的硬件结构所示。该系统的核心是Intel高性能微处理器80C196KC和Xilinx公司的SpartanⅡ系列FPGA器件，它们的时钟频率分别为20 H z、40 Hz.80C196KC主要完成：模拟数据的采集、充电电流控制的运算、通过FPGA内的双口RAM实时读取充电电流值、通过计算再将所得电流指令值送回双口RAM中、通过串口与上位机通信。FPGA主要用于地址锁存、片选信号的译码输出、硬件故障保护、查表逻辑、PWM波形产生和双口RAM的实现等。双口RAM是用来和80C196KC快速交换相互需要共享的数据，增强整个系统的动态响应性能，用FPGA的开发软件很容易实现。
5. 2软件设计控制软件采用模块化设计方法，主要包括主程序、去极化子程序、采样子程序、模糊PID自整定控制算法子程序、显示子程序等。
6实验结果
基于上述分析和设计，笔者在1台样机上进行了实验，样机参数：额定交流输入电压为220 V，输出电压为12 96 V可调，最大充电电流为160 A，最大输出功率为16 kW，效率为95%.
导通占空比，充电电流的实时跟踪效果非常好，纹波系数仅为2%左右，说明所设计的控制器较为理想，能够满足系统的要求。
充电过程中电池()端电压（上方曲线）和充电电流（下方曲线）的变化趋势曲线，可以看出在充电过程中，尽管电流有下降的趋势，但其端电压却有上升的趋势，这是由于电池内部电化学反应的结果所引起的。同时也可以看出暂停后重新充电时，端电压有一个突然上升的过程，这与前面的理论分析基本相符。
可以看出充电过程中适时暂停，大电流放电后电池的可接受充电电流明显变大，说明充电过程中加入暂停放电环节后，确实能够有效地控制极化现象，提高了蓄电池的可接受充电电流。
实验结果说明，本系统以80C196KC和FPGA相结合构造了良好的硬件平台，利用实时在线调整参数的智能控制算法，在充电过程中适时地放电以控制极化现象，能最大程度地发挥蓄电池的能力，从而缩短了充电时间，提高了充电效率。但由于调制开关的复杂性和高成本，本系统在小型系统中难以普遍使用。
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