一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法技术

本发明专利技术涉及一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法，采用遗传优化算法解算电池组放电电流与时间轴组成的图形面积的最小值时对应的Ti、Di的最优值，按照最优值对负载进行设置。

【技术实现步骤摘要】
一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法
本专利技术涉及电池管理和电池应用
，通过均衡分配电池放电电流，从而达到延长电池寿命的目的。
技术介绍
地面机器人、航天器、无人机、自主水下航行器等具有自主性的机器人大多采用电池作为能源。电池的能量是有限的，随着机器人技术的飞速发展，尤其是需要长期工作和自主回收的机器人，能耗已成为机器人系统设计的一个重要约束。通过有效的能量管理办法，使机器人在有限的电池能量条件下，延长使用寿命具有很重要的科学意义。电池能量管理技术首先在嵌入式计算机领域得到重视和发展。基于动态电压(DVS：DynamicVoltageScaling)/频率调节(DFS：DynamicFrequencyScaling)技术和动态功率管理(DPM：DynamicPowerManagement)技术是目前比较成熟的方法。主要研究成果表明，如果任务的执行电流固定，则通过使任务电流按照非递增顺序排列，可以达到减少能耗，延长寿命的目的。例如，D.Rakhmatov等人研究了单处理器上的电池感知任务调度算法，采用静态优先级设定方法，调整任务电流，参考文献“RAKHMATOVD,VRUDHULAS,WALLACHDA.Amodelforbatterylifetimeanalysisfororganizingapplicationsonapocketcomputer[J].IEEETransVLSISyst,2003；11(6)：1019-1030”；LUO.J等人研究了多处理器平台上的电池感知任务调度算法，参考文献“LUOJ,JHANK.Battery-awarestaticschedulingfordistributedreal-timeembeddedsystems[C]//ProcDesAutomConf.LasVegas,USA,2001:444-449”；解玉凤等人基于D.Rakhmatov的静态调度算法，提出了基于动态优先级的电池感知任务调度算法，参考文献“解玉凤,刘雷波,戴锐,魏少军.基于动态优先级的电池感知任务调度算法[J].微电子学,2008,38(3):312-315,319”。因此，这些研究中，电池的负载只有一个，即处理器。然而，对于自主机器人而言，电池需要对多个负载供电，包括机器人的运动(电机)、探测(传感器)和计算(嵌入式计算机)等负载。所以，针对这个问题，国内外学者主要是通过建立机器人运动、传感器和嵌入式控制器的能耗模型，如E＝KRV2表示机器人以速度v运动R米所需的能量；Ps＝Cs1+Cs0fs表示传感器以频率fs工作时所消耗的能量，对机器人任务进行规划，采用模糊控制算法等对电池组管理系统进行保护性功率调节，达到减少能耗损失的目标，参考文献“BinWang,TianmiaoWang,HongxingWei,MengWang,ZiliShao.Power-awareReal-timeTaskSchedulingwithFeedbackControlforMobileRobot[C].IEEEConferenceonIndustrialElectronicsandApplications,Singapore,1240-1245,2008.”“YongguoMei,Yung-HsiangLu,Y.CharlieHu,andC.S.ACaseStudyofMobileRobot’sEnergyConsumptionandConservationTechniques[C].IEEEConferenceonAdvancedRobotics.Seattle,WA,492–497,2005”。然而,现有技术仍然是把电池能量消耗过程看成是一个黑盒子，仅描述一些负载组件工作参数与最终能耗的简单关系，没有说明负载组件与电池能耗的动态关系，使机器人的能量管理是比较粗放和保守的状态，未能使电池能量余度最大化。
技术实现思路
要解决的技术问题基于电池的比率容量效应(放电电流越大，电池能量转换效率越低，电池电量下降越快)和还原效应(放电过程中插入适当的空闲时间会使电池恢复一定量的有效电荷)，可以看出，电池寿命严重依赖于放电电流的分布。然而，对于一个多负载电池供电系统，放电电流与各负载工作有直接关系。因此，针对现有技术存在的不足，本专利技术以机器人多负载电池系统为应用背景，考虑各负载电流的周期性特点，提出了一种均衡放电电流的优化方法，从而延长电池使用寿命。技术方案一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法，其特征在于在负载的可变参数Ti、Di范围内寻找一组最优值，使得电池组放电电流最平缓，所述寻找Ti、Di的最优值的方法如下：采用遗传优化算法解算minJ＝min∫|I(t)|dt，得到在0～t时间段内电池组放电电流I(t)与时间轴组成的图形面积∫|I(t)|dt的最小值时对应的Ti、Di的最优值：解算的约束条件为：其中，Timin、Timax、Dimin和Dimax是第i个负载在满足任务执行需求的工作周期Ti和启动延迟时间Di的最大最小值；Ii(t)为第i个负载的电流时序模型，用分段函数表示：分别将第i个负载的Ti、Di按照最优值进行设置。给定0～t为0～5s。有益效果本专利技术提出的一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法，针对机器人的多负载电池系统，基于电池的比率容量效应和恢复效应，通过分析负载电流的周期性分布情况，提出了一种使∫|I(t)|dt最小化以达到平缓放电电流目的的均衡放电电流方法。由于∫|I(t)|dt表示电池放电电流曲线与时间轴组成的图形面积，面积越小，表明峰值电流越小，或者出现峰值电流的时间越短，放电电流就越平缓。因此，该方法不仅满足了系统任务执行需求，而且大大提高了电池的使用效率，延长了电池的使用寿命。附图说明图1负载能耗时序模型图2电池组放电过程仿真模型图3电池组放电电流随时间的变化曲线图4电池组放电电压随时间的变化曲线图5优化后的电池组负载电流随时间的变化曲线图6优化后电池组放电电压随时间的变化曲线具体实施方式现结合实施例、附图对本专利技术作进一步描述：在已知充放电循环次数、放电深度、操作环境温度的情况下，电池的寿命可以表示为：L＝αe-β·I(t)(1)其中，L表示电池寿命，I(t)表示放电电流，α、β都为正常数。显然，电流的分布与电池寿命有直接关系。在自主机器人多负载电池供电系统中，负载的工作通常具有周期性，故用四元组(I，C，T，D)表示电池组不同负载的能耗时序模型，其中，I表示负载工作电流，Ihigh和Ilow分别负载组件不同工作状态(发送或接收)所需的工作电流，C表示执行时间，T表示工作周期，D表示启动延迟时间。如图1所示。图1所示为电池组其中一个负载的电流时序模型，由于每个负载的参数I，C，T，D不同，故第i个负载的电流时序模型可以用分段函数表示，如(2)式所示。假设已知机器人电池组有n个负载，将其n个负载叠加得出I(t)，如(3)式所示。其中，I(t)为(1)式所示的电池组放电电流。由于机器人执行某一任务时，电池组各负载同时工作，会导致电流叠加，在某一时刻或某一时间段，各负载电流将同时达到最大值，电池组电流就会出现峰值电流，这样就会使得电池组放电电流起伏过大或变化过快，必然使本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法，其特征在于在负载的可变参数Ti、Di范围内寻找一组最优值，使得电池组放电电流最平缓，所述寻找Ti、Di的最优值的方法如下：采用遗传优化算法解算minJ＝min∫|I(t)|dt，得到在0～t时间段内电池组放电电流I(t)与时间轴组成的图形面积∫|I(t)|dt的最小值时对应的Ti、Di的最优值：解算的约束条件为：s.t.Timin≤Ti≤TimaxDimin≤Di≤Dimaxi=1,2,3...]]>其中，Timin、Timax、Dimin和Dimax是第i个负载在满足任务执行需求的工作周期Ti和启动延迟时间Di的最大最小值；Ii(t)为第i个负载的电流时序模型，用分段函数表示：Ii(t)={IhighkTi≤t+Di<(k+1)Ti-CiIlow(k+1)Ti-Ci≤t+Di<(k+1)Ti,k=0,1,2....]]>分别将第i个负载的Ti、Di按照最优值进行设置。

【技术特征摘要】
1.一种延长多负载电池使用寿命的电流均衡方法，其特征在于在负载的可变参数Ti、Di范围内寻找一组最优值，使得电池组放电电流最平缓，所述寻找Ti、Di的最优值的方法如下：采用遗传优化算法解算minJ＝min∫|I(t)|dt，得到在0～t时间段内电池组放电电流I(t)与时间轴组成的图形面积∫|I(t)|dt的最小值时对应的Ti、Di的最优值：解算的约束条件为：其中，Timin、Timax、Dimin和Dimax是第i个负载在满足任务执行需求的工作...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨惠珍，刘晓春，李冀，萧丛杉，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61