科士达蓄电池6-FM-65原厂质保

科士达产品特点：重要点：带防漏液托盘，科士达**

1、 免维护

采用*特的气体再化合技术（GAS RECOMBINATION）。不必定期补液维护，减少用户使用的后顾之忧。

2、 安全可靠性高：

采用自动开启、关闭的安全阀，防止外部气体被吸入蓄电池内部，而破坏蓄电池性能，同时可防止因充电等产生的气体而造成内压异常使蓄电池遭到破坏。全密闭电池在正常浮充下不会有电解液及酸雾排出，对人体无害。

3、 使用寿命长：

在20℃环境下，FM系列小型密封电池浮充寿命可达3年，FM固定型密封电池浮充寿命可达6年，FML系列电池浮充寿命可达8年，FMH系列电池浮充寿命可达10年，GFM系列电池浮充寿命可达15年。

4、 自放电率低：

采用优质的铅钙多元合金，降低了蓄电池的自放电率，在20℃的环境温度下，Kstar蓄电池在6个月内不必补充电能即可使用。

5、 适应环境能力强：

可在-20℃～+50℃的环境温度下使用，适用于沙漠、高原性气候。可用于防暴区的特殊电源。

6、 方向性强：

特别隔膜（AGM）牢固吸附电解液使之不流动。电池无论立放或卧放均不会泄露，保证了正常使用。

7、 绿色无污染：

蓄电池房不需要用耐酸防腐措施，可与电子仪器设备同置一室。

8、 全新FML系列电池具有更长的使用寿命及深循环特性

采用铅锡多元特殊正极合金，比传统的铅钙合金耐腐性更强，循环寿命更优越。

优化珊格放射形设计，具有更强劲的输出功率。

*特的铅膏配方及制造工艺，充分利于4BS的形成，

女教师实名举报副教授）

华商报讯 遭举报的副教授已被校方解除劳务关系。

女教师举报直属**

自称遭多次性侵

近日，西安思源学院一名女教师反映，自己被直属**多次性侵，并遭该**威胁，不许将此事说出去，否则就会让其“饭碗”不保。

确保电池具有较长的浮充使用寿命。

添加剂的合理使用。使PCL（容量早期损失）得以更好的解决。

全新的**部和侧位连接方式，方便用户以各种方式连接电池，铜芯镀银端子及特别设计，保证较佳的电气性能。科士达（KSTAR）蓄电池6-FM-90/12v90ah电力通讯

规格型号：

蓄电池作为直流系统的备用电源，平时由充电机浮充电，当发生故障时由蓄电池组提供不间断电源。阀空式密封铅酸蓄电池在长期浮充之后，常常会出现活性物质脱落、电解液干、较板变形、栅较腐蚀及硫化等现象，导致蓄电池容量降低甚至失效，而一旦发生故障需继续维持供电时，该电池就可能无法保证事故状态下的放电要求，从而扩大事故范围，因此实现对蓄电池故障早期预测具有重大意义。 
二、预测模型的建立 
普通的GM(1，1)灰色预测模型是一种指数增长模型，当蓄电池产生故障时的容量呈指数规律持续变化时，用此方法进行预测可获得较高的预测精度，同时还具有所需样本数据少，计算简便，可检验等优点。但是，蓄电池发生故障的原因是多种多样的，同时蓄电池的故障可能是单一故障，也可能是多种故障的组合，具有不确定性和随机性，故容量数据并不是按照严格的指数规律变化，此时若采用GM(1，1)模型进行预测，预测精度就会变低，预测误差会显着变大，不能满足实际工程应用的要求,有必要对该模型进行改进。 
1.GM(1，1)模型及其改进 
GM(1，1)模型的实质是对原始数据序列做一次累加生成，使生成的序列呈现出一定的规律，然后用曲线拟合累积生成数列，再累减还原即可得到新的预测值。 
设有原始数据数列x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…，x((0)(n)}，对其做一次累加生成运算，得新序列x(1)={x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(n)}，其中x(1)(k)=，k=l，2，…，n。 
GM(1，1)模型的白化微分方程为： （1） 
GM(1，1)模型的灰微分方程为： 
x(0)+a×z(1)(k)=b，k= 2，3，…,n （2） 
其中z(1)(k)为背景值， （3） 
令 
可利用较小二乘法求得a、b，即 （4） 
GM(1，1)白化微分方程的离散响应式为 
(5) 
因此原始数据序列的预测值为 
(6) 
将式（1）向前差分得 （7） 
对等距时间序列可令k2-k1=l，即 
x(1)(k+1)-x(1)(k)+ax(1)(k)=b （8） 
同理将式(1)向后差分得x(1)(k+1)-x(1)(k)+ax(1)(k+1)=b （9） 
不同的序列满足不同的差分格式，有的满足式(8），有的满足式(9)，有的满足式(8)与式(9)的组合，即(8)Xλ+(9)X(1一λ)，也就是x(1)(k十1)-x(1)(k)=-a[λx(1)(k)+(1-λ)x(1)(k十1)]+b (10） 
其中0≤λ≤1 
式(10)即为GM(1，1)模型的一般差分格式，该模型是GM(1，1)的另一种表现形式。该模型的实质是在GM(1，1)模型的基础上，将背景值z(1)(k)做了相应修改，从而提高了计算精度。 
该模型对应的背景值为 
z(1)(k)=λ×x(1)(k)+(1一λ)×x(1)(k+1)（11） 
显然当λ为0.5时，该模型即为标准的GM(1，1)模型。 由式(10)可知，只要给出一个λ0，便有 
（12） 
Yn与式(4)中原理相同。 
由较小二乘原理（13） 
将a0、b0值代入式(6)即可得预测值。 
2.用遗传算法求解较优λ值 
从上面可以看出，只要给定λ，便可求出预测值。 
显然当原始序列x(0)={x(0)(1)，x(0)(2)，…，x(0)(n)}确定时，影响预测精度的惟一因素便是λ，而且从式(5）、（12）、（13)可以看出,λ与误差之间呈现出高度的非线性关系，很难用解析式显性表示，因此如何确定合理的λ值，就成为提高预测精度的关键。基于这种思想，这里采用遗传算法，以误差**值和较小作为目标函数来求解较为合理的λ值，即：（14） 
具体求解步骤如下： 
(1)编码。将λ∈[0，1]表示为一个n位二进制串，其中n的大小可根据入的精度来确定。 
(2)初始化群体。选择一个整数M作为群体的规模参数，然后从[0，1]上随机地选取M个点，即λ(i，0)(i=1，2，…M)，这些点组成初始群体，即P(0)={λ(1，0)，λ(1，0)，…，λ(K,0)}。 
(3)适应度计算。计算群体P(k)中每个个体λ(i，k)的适应度F(λ(i，k))，其中k表示迭代次数，适应度函数可取为 
F(λ(i,k))= （15） 
其中g(λ(i，k))=±|x(0)(i)(λ(i,k))-x(0)(i)|,x(0)(i)(λ(i,k))表示由λ(i，k)得到的预测值；Cmax表示该迭代中误差**值和的较大值。 
(4)选择、交叉和变异运算。根据每个个体的适应度F（λ(i，k），计算其选择概率=，然后以Pi(k)按某种规则或模型遗传到下一代群体中。一般要求选择概率较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中。 
交叉运算是遗传算法中产生新个体的主要操作过程。它以交叉概率pc相互交换某两个个体之间的部分染色体。 
变异运算是对个体的某一个或某一些基因座上的基因值按变异概率pm进行改变。这也是产生新个体的一种操作方法。 
对群体P(i)进行一轮选择、交叉、变异运算之后可得到新一代的群体P(i+1)。群体经过一代进化之后其适应度的较大值、平均值都得到了明显的改进。 
(5)停止准则。遗传算法循环执行适应度计算、选择运算、交叉运算、变异运算这几个步骤，直到算法已找到满足精度的解，或已经达到预定的迭代代数。 
3.基于遗传算法的蓄电池故障灰色预测模型的MATLAB实现 
采用MATLAB来实现基于遗传算法的蓄电池故障灰色预测模型。用MATLAB实现的优势在于它具有强大的处理矩阵运算的功能。遗传算法的许多算子如选择、杂交、变异等，都是针对所谓的染色体进行的，染色体实质是一个向量，可将其看成一个1Xn的矩阵，因而这些算子实质上是一些矩阵运算。 
在认真分析了基于遗传算法的蓄电池故障灰色预测模型求解算法特点的基础上，充分利用MATLAB具有强大矩阵运算能力的优点，使用MATLAB语言编写了基于遗传算法的蓄电池故障灰色预测模型的求解和预测程序。该程序采用模块结构，由如下，m文件组成：主程序Main．m、初始化予程序Initialization．m、适应度计算子程序Fitness．m、选择运算子程序Selection．m、交叉运算子程序Crossover．m、变异运算子程序Mutation．m和预测值计算子程序Calculation．m等，其中主程序流程图如图所示。 
三、实例分析