铅酸蓄电池是车载通信系统的重要能量来源，对于保障通信畅通起着至关重要的作用。为确保车载通信的可靠性，对蓄电池进行有效的维护以延长蓄电池的使用寿命并保证其工作能力具有重要意义。蓄电池维护的前提是对蓄电池的工作能力进行量化，也就是对蓄电池的容量进行预测，而且当发现落后蓄电池时及时对其进行活化修复。本文通过对铅酸蓄电池的基本特性、蓄电池容量预测技术和活化技术的研究，设计了一种基于微处理器控制技术的智能化蓄电池容量测试及活化系统。　　 本文首先对车载通信系统中的阀控式密封铅酸(VRLA)蓄电池的使用维护现状进行分析，讨论了研究开发蓄电池容量测试及活化系统的意义，阐述了当前国内外蓄电池容量测试及活化技术的研究现状。然后介绍了铅酸蓄电池的工作特点和性能参数，分析了蓄电池的充放电特性和方法以及蓄电池的寿命和失效原因。简要介绍了BP神经网络和遗传算法的基本理论，在分析了遗传算法和BP神经网络优缺点后，建立了利用遗传算法优化BP神经网络权值的蓄电池剩余容量预测模型，并对模型进行了训练仿真，结果表明容量预测误差均小于9％。针对失效蓄电池，给出了基于充放电方法的蓄电池活化技术。最后以ARM9微处理器为核心，结合PIC单片机完成了蓄电池容量测试及活化系统各个控制单元的硬件设计。同时，在ARM9微处理器上移植了uC/OS-II嵌入式操作系统，完成了基于uC/OS-II的主控单元多任务程序设计和其它控制单元的程序设计。