[发明专利]基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法

权利要求书

1.基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：包括无人机电池全生命周期模型的研究以及对电池放电管控两部分。

2.根据权利要求1所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述无人机电池全生命周期模型的研究包括如下步骤：

S1：根据RC模型建立模型状态方程，对无人机电池的模型参数辨识；

S2：利用电池充放电时的不同情况，采用模型参数辨识算法，完成电池特征参数的提取；

S3：在无人机电池在使用过程中，根据电池内部可循环锂和电池容量损失建模，通过对SEI生长过程的分析，以半经验模型，构建活性锂损失模型；

S4：电池负极活性材料损失导致电池容量减少，根据损失的电池容量与电压循环区间，对活性锂的裂纹变化建模；

S5：将步骤S3和S4中的两个模型相结合，形成最终的多因素老化模型，得出老化因式；

S6：分析老化因式，获得影响电池性能因素、老化因素以及健康特征参数。

3.根据权利要求2所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述RC模型采用二阶RC模型，包括两个二阶并联的电阻、电容组合串联而成。

4.根据权利要求2所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述模型参数辨识算法包括最小二乘辨识法和扩展的卡尔曼滤波辨识法。

5.根据权利要求2所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述电池特征参数包括电池的开路电压，工作电压，充放电电流，放电内阻。

6.根据权利要求2所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述活性锂损失模型的状态方程为：

其中Q_LLI表示损失的电池容量，SEI为充放电时在电极表面经锂电镀形成的膜，这层膜在高温和高倍率充放电时都会增加，同时也加剧了电池老化的速度，C₂表示SEI体积与损失的容量间的比值，C₁是与SEI表面积有关的常数，E_a为扩散过程的表面活化能，R为气体普适常数，T为温度，t表示时间，l_SEI,0为SEI的初始厚度，l_SEI表示SEI新增厚度，α∈(1,∞)。

7.根据权利要求2所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：活性锂的裂纹变化模型的状态方程为：

其中Q_{LAM_LINE}为损失的电池容量，c₅为负极活性材料损失体积至与对应的容量损失之间的比值，a_iso表示活性材料中被隔离的活性表面积，l_c为裂纹长度。

8.根据权利要求1所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述电池放电管控包括如下步骤：

S1：在无人机电池进行安装时，对集群电池组进行均衡，补偿电压和实际荷电量低的单体电池，耗散实际电压高的单体电池；

S2：根据电阻的选择综合考虑均衡效率和热量损耗，采用能量耗散型均衡电路，每个单体电池并联一个由均衡开关和均衡电阻构成的均衡电路；

S3：通过均衡控制策略反复修正优化均衡控制策略来达到优化均衡效果的目标，使得均衡电路达到最优的均衡控制效果；

S4：在监测的过程中，获取均衡控制策略的均衡变量，包括外电压、实际容量和实时SOC，实时SOC为电池荷电状态；

S5：根据平均值比较法，并采用外电压和实时SOC作为均衡变量，通过比较单体的电压值与电池组的平均电压值，单体的实时SOC值与电池组的平均SOC值，进而对高的单体放电；

S6：以实际容量值作为参考，当电池达到饱和状态，切断充电回路，防止过充损坏电池，均衡策略的实现依赖于控制器，利用CAN组网方式实现。

9.根据权利要求8所述的基于全生命周期模型的多旋翼无人机电池充放电管控方法，其特征在于：所述实时SOC的计算公式：

其中，Q_rest(t)是当前剩余容量，直接测量方法为：将电池断开主电路，额定1C放电至电池端的最小电压，静止一段时间后，若电压回升则继续1C放电，直到电池开路电压达到最小电压，整个过程中，电池放出的电量总和即为剩余容量，公式为：

Q_all(t)是当前电池充满状态时的总电量，直接测量方法为：将电池充电至浮充电压，静置一段时间后1C放电至最小电压，整个过程中，电池放出的电量总和即为总电量，公式为：

其中，i₀是放电电流，实际中规定为1C，1C是采用放电率来定义的电流，具体含义为：充放电电流与电池标称容量，以Ah为单位的比值；u_0min是最小电压，即电池完全放电后，处于放空状态时的端电压，此时若负载反电势小于该电压且并未开路，则电池将继续放电；u_0max是浮充电压，即电池在充满状态下的电压。