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 Spartan
Ⅱ 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。