一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统及方法技术方案

技术编号:21893340 阅读:33 留言:0更新日期:2019-08-17 15:04
一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统及方法,涉及电池管理技术领域。本发明专利技术是为了填补无人机锂离子电池荷电状态评估的空白。本发明专利技术采用卡尔曼滤波和支持向量机融合的方法实现锂离子电池的SOC在线估计,弥补了传统SOC估计方法精度较低的不足。同时,即使在SOC初值未知的情况下,亦可实现SOC的准确估计。可用于无人机执行任务过程中的锂离子电池数据采集和SOC估计。

A High Performance Lithium Ion Battery Charge State Estimation System and Method for UAV

【技术实现步骤摘要】
一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统及方法
本专利技术属于电池管理

技术介绍
锂离子电池因其质量轻、能量密度大、输出电压高等优点广泛应用于消费电子、电动汽车、无人机等领域。在无人机领域,锂离子电池可大大降低其供电系统的重量和体积。作为无人机执行任务时的唯一能量来源,锂离子电池需为无人机所有设备供电,因此锂离子电池管理已成为无人机管理的关键技术。锂离子电池荷电状态(StateofState,SOC)是电池管理最关键的参数之一,SOC既可以反映锂离子电池剩余能量的信息,也可以用于评估电池的可靠性。对锂离子电池SOC的准确估计是保证无人机安全可靠地执行任务的前提,因此准确评估无人机锂离子电池SOC具有十分重要的意义。然而,现有无人机执行任务时,仅实现锂离子电池的电压以及电流的采集,缺少对其荷电状态的估计。与此同时,由于无人机对其控制设备的重量、体积、功耗都有特殊要求,其数据采集均通过嵌入式模块实现。所以采用嵌入式模块实现无人机锂离子电池荷电状态评估这一技术亟待解决。
技术实现思路
本专利技术是为了填补无人机锂离子电池荷电状态评估的空白,现提供一种高效能的无人机锂离子电池荷电状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统,其特征在于,包括:数据采集单元和数据处理单元;数据采集单元:用于采集无人机飞行过程中锂离子电池的状态数据,状态数据包括电压信号和电流信号;数据处理单元:用于根据状态数据估计锂离子电池的荷电状态,该数据处理单元包括以下模块:训练模块:利用状态数据建立训练数据集、并对支持向量机模型进行训练,观测值获得模块:将k时刻的电压信号和电流信号代入训练后的支持向量机模型,获得k时刻的荷电状态Zk并作为卡尔曼滤波观测值,预测值获得模块:根据卡尔曼滤波的状态转移方程获得k时刻电池荷电状态的预测值

【技术特征摘要】
1.一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统,其特征在于,包括:数据采集单元和数据处理单元;数据采集单元:用于采集无人机飞行过程中锂离子电池的状态数据,状态数据包括电压信号和电流信号;数据处理单元:用于根据状态数据估计锂离子电池的荷电状态,该数据处理单元包括以下模块:训练模块:利用状态数据建立训练数据集、并对支持向量机模型进行训练,观测值获得模块:将k时刻的电压信号和电流信号代入训练后的支持向量机模型,获得k时刻的荷电状态Zk并作为卡尔曼滤波观测值,预测值获得模块:根据卡尔曼滤波的状态转移方程获得k时刻电池荷电状态的预测值荷电状态获得模块:利用卡尔曼滤波观测值Zk、k时刻的卡尔曼滤波增益Kgk和k时刻电池荷电状态的预测值估计k时刻电池荷电状态估计值SOCk。2.根据权利要求1所述的一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统,其特征在于,它还包括数据存储单元,上述数据处理单元还用于将锂离子电池的荷电状态转换为数字信号,并发送至数据存储单元;数据存储单元用于存储锂离子电池的状态数据和荷电状态。3.根据权利要求1或2所述的一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统,其特征在于,数据采集单元包括以下模块:实验模块:用于模拟无人机飞行过程中锂离子电池的充放电过程,采集模块:用于采集上述充放电过程中锂离子电池的电压信号、电流信号和电荷状态。4.根据权利要求3所述的一种高效能的无人机锂离子电池荷电状态估计系统,其特征在于,根据下式获得k时刻的卡尔曼滤波增益Kgk:其中,为k时刻的估计误差协方差、Rk为k时刻的测量噪声协方差。5.根据权利要求3所述的一种高效...

【专利技术属性】
技术研发人员:彭宇刘大同张绪龙宋宇晨彭喜元
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学
类型:发明
国别省市:黑龙江,23

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