一种基于数字孪生的双向DC/DC变换器状态监测方法
2025-02-22 21:33
No.1342972533166841856
技术概要
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本技术公开了一种基于数字孪生的双向DC/DC变换器状态监测方法。方法包括建立基于状态空间模型的数字孪生模型;采集双向DC/DC变换器实际运行时的电感电流和输出电压;根据实际运行时的电感电流和输出电压和电感初始值、电容初始值和电阻初始值,利用数字孪生模型,获得电感电流和输出电压的计算值;将实际值与计算值进行比较,计算模型误差;根据模型误差不断迭代更新双向DC/DC变换器的电感、电容和电阻;直至模型误差符合预设误差要求为止;将最后一次迭代更新的电感、电容和电阻,与正常情况下及各种故障情况下的电感、电容和电阻进行比较,实现了各元件状态的检测。本发明方案可实现双向DC/DC变换器各元件的故障检测。
背景技术
无人机能源系统为电力作动、飞控、舵机、任务载荷等机载设备提供电力支撑,能源系统的可靠运行是是无人机正常工作的基本保障。双向DC/DC变换器作为无人机能源系统中常用的变换器,而其高失效率对无人机能源系统的可靠工作是严重威胁。 电容故障是导致变换器故障的主要因素。如果模块输入侧的电容出现问题,系统将无法将纹波电压控制在规定范围内,同时作为储能部分,它也无法提供有效的功率解耦和掉电保护。而如果模块输出侧的滤波电容故障,则会影响输出电压的波形质量,导致纹波幅度增大和系统效率降低。同时,其余元件如开关管、电感等若发生故障,也会极大程度改变变换器电路拓扑结构,使变换器参数特性大幅退化,从而无法满足正常工作要求,影响无人机能源系统稳定运行。因此,对变换器各元件工作的实时状态进行精确监测对于系统的稳定运行至关重要。然而,传统监测方法面临诸多挑战,比如由于环境恶劣导致数据难以获取,以及机器学习算法的复杂性和非线性特征使得模型难以理解和解释,计算量大,这些问题影响了实时监测和预测的效果。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
帅智康  刘玉瑾  李杨  王伟  何梨梨  何志兴  熊桥坡
技术所属: 湖南大学
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