PID lityum pil dengeleme şarj kontrolü, optimal olmayan çözüm seti bozukluğuna dayalı IWD
Yao Jin
(Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu, Wuzhou Üniversitesi, Wuzhou, Guangxi 543000)
Seri lityum pil paketinin şarj dengesi kontrolünü gerçekleştirmek için, optimum altı çözüm seti bozucu akıllı su damlası algoritmasına (IWD) dayalı bir PID lityum pil dengesi şarj kontrol stratejisi önerilmiştir. İlk olarak, lityum pilin şarj eşitleme devresini araştırın, tek bir ekolayzer ayarı ile bir PID şarj kontrol yapısı şeması verin ve farklı durumlarda eşitleme kontrol stratejisini tartışın; ikinci olarak, PID parametre ayarlama problemi için akıllı su damlası algoritması tanıtıldı. Parametre optimizasyonu, optimizasyon performansını iyileştirmek, su damlası evriminin çeşitliliğini artırmak ve evrim doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için optimal altı çözüm seti ve kaotik rahatsızlık kullanmak; son olarak, MATLAB / Simulink simülasyonu aracılığıyla önerilen lityum pil dengesi şarj kontrol stratejisinin etkinliği Performans doğrulanır ve eşitlemeden sonra gerilim eğrisi uydurma dağılımı daha konsantre hale gelir ve geçen süre daha kısadır.
Yetersiz çözüm seti; kaos bozukluğu; akıllı su damlası algoritması; lityum pil şarjı
Çin Kütüphanesi Sınıflandırma Numarası: TP371
Belge tanımlama kodu: Bir
DOI: 10.16157 / j.issn.0258-7998.2017.04.039
Çince alıntı biçimi: Yao Jin. PID lityum pil eşitleme şarj kontrolü, optimal olmayan çözüm seti bozukluğuna dayalı IWD.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2017, 43 (4): 153-156.
İngilizce alıntı biçimi: Yao Jin. Lityum pil stratejisi için PID eşitleme şarj kontrolü, alt optimal çözüm seti rahatsızlık akıllı su damlası algoritmasına dayanmaktadır.Elektronik Tekniği Uygulaması, 2017, 43 (4): 153-156
0 Önsöz
Lityum piller, uzun çevrim ömrü, bellek yok ve büyük enerji oranı gibi avantajlara sahiptir, ancak voltajları düşüktür ve voltaj şantı elde etmek için birden fazla lityum pil setinin seri olarak bağlanması gerekir.Aynı zamanda, lityum piller arasında iç empedansta farklılıklar vardır ve bu da zayıf pil hücresi dengesine neden olur. Pil depolama kapasitesi ve hizmet ömrü bir etkiye sahiptir. Bu nedenle lityum pillerde şarj dengesi kontrolü yapmak çok önemlidir.
Halihazırda lityum pillerin şarj dengesi kontrolü ile ilgili çok sayıda araştırma bulunmaktadır, örneğin literatür belirli bir dengeyi sağlamak için bir denge kontrol sistemi geliştirmiştir. Literatür, lityum pilin dengeleme yükünü kontrol etmeye yönelik bulanık stratejiye dayanmaktadır, ancak voltaj salınımı ciddidir. PID kontrolü basit ve etkilidir, ancak parametre ayarlaması çoğunlukla deneysel yöntemler kullanır ve elde edilen parametreler optimal değildir. Bu bağlamda, lityum pil şarj kontrolünün etkisini iyileştirmek için, IWD algoritması PID uyarlamalı optimum ayar için tanıtılmıştır.Bu algoritma esas olarak akış yolu seçim sürecini simüle etmektedir.Yakın zamanda yapılan birçok çalışma vardır: örneğin, literatür nakliye araçları için IWD optimizasyon algoritmasını önermektedir; literatür, su akışı bireysel için IWD algoritmasını geliştirmektedir. Literatür, robot yolunun IWD optimizasyon algoritmasını inceler; literatür, araç yolunun çok amaçlı IWD planlama algoritmasını vb. İnceler.
Bu makale, optimum olmayan çözüm seti bozukluğu IWD'ye dayalı bir PID lityum pil dengeleme şarj kontrol algoritması önermektedir. Ana katkılar şunlardır: (1) Lityum pillerin şarj eşitleme kontrol stratejisi üzerine araştırma ve PID tabanlı bir şarj koruma kontrol çerçevesi tasarlama; (2) Akıllı su damlası algoritması araştırılır ve alt optimal çözüm seti ve kaotik rahatsızlık, su damlası gelişiminin çeşitliliğini artırmak ve evrim doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için kullanılır.
1 Lityum pil dengeleme şarj devresi
Şekil 1, tek bir ekolayzır ile bir lityum pil enerji dengesi kontrol diyagramıdır Bir ekolayzer, iki lityum pile bağlanır ve PID, enerji dengesi kontrolünü optimize etmek için birleştirilir.
Tek ekolayzır lityum pil kontrol döngüsü, bir kuplaj ilişkisine sahip iki dizi endüktans L1 ve L2 içerir.Döngü kapasitansı C1'dir, D1 ve D2 diyot modülleridir ve Q1 ve Q2, lityum pili gerçekleştirmek için kontrol anahtarları olarak kullanılan iki MOSFET modülüdür Şarj işleminin denge kontrolü. Seri olarak bağlanan iki grup pil, dengesiz enerjinin otomatik transferini gerçekleştirmek için kapasitörler kullanır; bu, MOSFET kontrol anahtarının bağlantı ve kapanma süresine bağlı olarak etkin bir şekilde kontrol edilebilir.
TS'nin kontrol periyodu ve D'nin döngü görev döngüsü olduğunu varsayarak, VC1 geriliminin başlangıç değerini VB1 ise VB1 + VB2 olarak ayarlayın. > VB2, DTS sırasında Q1 anahtarını açın. Şekil 2 (a) 'da gösterildiği gibi, C1 kondansatöründe tamponlanan enerji akımla birlikte L2 ve VB2 üzerinden akar ve VB2'ye aktarılır.Aynı zamanda L2 de enerji depolayabilir ve VB1'de depolanan enerji aynı anda indüktör L1'e aktarılır. Şekil 2 (e) 'de gösterildiği gibi, L1 ve L2 indüktörleri, kontrol sürecinin DTS'si sırasında her zaman enerji depolar ve depolanan akım artar. Şekil 2 (b) 'de görüldüğü gibi, kontrol sürecinin (1-D) TS döneminde Q1 kapatıldığında aynı anda D2 açılacak ve VB1 ve L1'deki enerji kondansatöre akım şeklinde aktarılırken, L2'deki enerji kondansatöre aktarılacaktır. Enerji, VB2 lityum pili şarj edecektir. Bu nedenle, kontrol işlemi (1-D) TS periyodu sırasında, L1 ile L2 arasındaki akım azalmaya devam edecektir. Yukarıdaki süreç VB1'e dayanmaktadır > VB1 için VB2'ye dayalı kontrol döngüsü enerji aktarım süreci < VB2 durumunda, kontrol süreci benzerdir, bkz. Şekil 2 (c) ~ (d). VB1 için < VB2 durumunda, enerji iletim süreci esas olarak Q2 tarafından kontrol edilir, bu sırada şarj enerjisi VB2'den VB1'e aktarılır.
VB1 ise > VB2, sonra DTS sırasında (t0t < t1), Q1 açılır:
(6) ila (7) arasındaki denklemlere göre, akımın anahtarlama periyodu TS üzerinde büyük bir etkisi vardır ve şarj dengesi kontrol etkisi döngü anahtarlama periyodu kontrol edilerek elde edilebilir.
Optimizasyon algoritmasına dayalı 2 PID lityum pil eşitleme şarj kontrolü
2.1 Kontrol süreci
Geleneksel PID kontrolünü kullanan kontrol kuralı formu:
Formülde u (t) çıkış sinyalidir; e (t) kontrol sapmasıdır ve Ki, Kp ve Kd kontrol döngüsü integrali, oransal ve türev kazançlarıdır. Parametre ayarlama sonuçları kontrol etkisini etkiler: aşırı salınımın (P) etkili düzenlenmesi, kontrol sürecinin tarafsız kontrolü (I) ve hataların hızlı ayar kontrolü (D).
PID kontrolöründe kontrol etkisini etkileyecek kontrol faktörleri Kp, Ki ve Kd vardır. Genel kontrol süreci için, geleneksel PID kontrolü daha iyi kontrol etkisi elde edebilir, ancak kuplajlı lityum pil serisi şarj işlemi için, geleneksel PID kontrolünün etkisi iyi değildir ve en iyi kontrol parametresi kombinasyonu elde edilemez. Bu makale, kontrol performansının optimizasyonunu elde etmek için PID kontrolörünün niceleme faktörünü optimize etmek için IWD algoritmasını kullanır. Lityum pil şarj kontrol süreci Şekil 3'te gösterilmektedir.
2.2 Optimizasyon indeksi
Yaygın olarak kullanılan kontrol göstergeleri şunlardır: integral kare hatası ISE göstergesi, integral mutlak değer hatası IAE göstergesi ve zaman mutlak hatası ITAE göstergesi ISE ve IAE, zaman kısıtlamalarına duyarlı değildir. ITAE indeksi, zamanın dikkate alınması nedeniyle, yukarıdaki iki kontrol indeksinin problemlerini çözebilir ve bunlar şu şekilde tanımlanabilir:
Suboptimal çözüm seti bozucu IWD'ye dayalı 3 PID ayarı
3.1 Temel IWD algoritması
IWD algoritmasında, tek tek su damlacıkları daha az toprak içeren yollara doğru hareket edecektir. Pi kanal konumundan pj kanal konumuna hareket eden tek tek damlacıkların olasılığını karakterize etmek için P (pi, pj) kullanın:
3.2 Yetersiz çözüm seti rahatsızlık stratejisi
Standart IWD algoritmasının yinelemeli optimizasyonunda, yalnızca optimum çözüm damlacığı bireysel kümesine karşılık gelen nehir kanalından akan toprak miktarı güncellenir ve güncelleme nesnesi çok monotondur, bu da popülasyon çeşitliliğinin korunmasına yardımcı olmaz. Bu bağlamda, uygun olmayan bir çözüm seti pertürbasyon stratejisi burada tasarlanmıştır:
Strateji 2: (Kaotik Rahatsızlık) Erken parametre optimizasyon sürecinden kaçınmak için, sorunu çözmek için kaotik rahatsızlık kullanın. Optimal damlacık bireysel seti ile optimal olmayan damlacık bireysel seti arasındaki parametre noktalarını seçin ve toprak hacmini denklemlere (19) ~ (20) göre güncelleyin:
3.3 PID optimizasyonu ayarlama süreci
Suboptimal çözüm seti bozukluğu IWD'ye dayalı önerilen PID ayarlama adımları aşağıdaki gibidir:
(1) Ölçek n, optimal global hedef f (VTbext) = , nehir kanalları arasında ilk toprak (pi, pj), iterasyon sayısı t = 0, maksimum iterasyon sayısı T, kaotik bozulma parametre sayacı dahil IWD parametrelerini başlatın Ve sürekli optimal su damlası uygunluk değeri değişmez cebir c = 0.
(2) t ve T'nin değerini karşılaştırın. TT karşılanırsa, su damlası algoritması adım (15) 'e atlar.
(3) Su damlasının hızının j başlangıç değerini ve toprağın ilk miktarını ayarlayın ve t neslinin en iyi bireysel su damlacığının hedef deneysel değerini f (Vtbext) = olarak ayarlayın.
(4) Tek tek damlacıkların sayısı için j = 1 sayacını ayarlayın.
(5) j ve n parametrelerinin değerlerini karşılaştırın. Eğer j > n, ardından IWD algoritması adım (11) 'e atlar.
(6) Tek tek j'nin geçmediği kanal kümesini başlatın, Cunvisted = {tüm müşteri puanları}.
(7) Cunvisted setinin boş bir set olup olmadığını belirleyin. J = j + 1 ise, IWD algoritması adım (5) 'e atlar.
(8) Kontrol parametresi gelişiminin sınırlayıcı koşulu olarak değer aralığını kullanın ve uygun nokta kümesini oluşturun.
(9) İnşa edilen uygulanabilir nokta seti boş bir set ise, damlacık nehrin merkezine geri döner ve adım (8) 'e atlar.
(10) Rulet stratejisine bağlı olarak, su damlasının j akış konumunu seçin ve su damlası hızını (t), toprak hacmi değişim toprağını (pi, pj) ve su damlası toprak hacmi toprakIWD'yi güncelleyin, akü akımını ve voltaj bilgilerini hesaplayın ve atlama Adım (7) 'ye gidin.
(11) Mevcut en iyi uygunluk değerini f (Vtbest) hesaplayın ve elde edin. Vtbest = V (t-1) en iyisi sağlanırsa, c = c + 1 elde edilebilir. Eğer tatmin olmazsa, o zaman c = 0. Eğer f (VTbest) > f (Vtbest), sonra f (VTbest) = f (Vtbest), VTbest = Vtbest.
(12) Optimal damlacık bireysel uygunluk değerinin değişmemiş yineleme sayısı c = sayacını aşarsa, algoritma çeşitliliğini korumak için kaotik pertürbasyon kullanılır.
(13) Optimum bireysel toprak hacmini güncelleyin ve optimal çözüm seti Vextend'i elde etmek için optimum çözüm olan Vtbest'i genişletin ve toprak hacmini içindeki farklı yollarda güncelleyin.
(14) t = t + 1 olarak ayarlayın ve (2) adımına atlayın.
(15) Optimum çözüm seti VTbest'i verir.
4 Deneysel analiz
MATLAB platformunun Simulink modülüne dayanarak, seri haldeki iki pilin dengeli şarj modeli oluşturulmuştur. Pil modeli olarak Simulink kitaplığındaki mevcut işlev modülünü seçin. Kapasitans C1 = 500 F, endüktans L1 = 100 F, anahtar MOSFET modülleri Q1 ve Q2 ve diyot parametre değerleri D1 ve D2 varsayılan olarak ayarlanmıştır. PWM paket modülüne bağlı olarak, mevcut sayısal mantık hesaplamasına göre, farklı görev çevrimleri altındaki kare dalga elde edilir ve MOSFET modülleri Q1 ve Q2'nin anahtarlama kontrolü gerçekleştirilir. Karşılaştırma algoritması, doğrusal olmayan PID pil şarj dengesi kontrol algoritması ve pil bulanık denge şarj kontrol algoritması olmak üzere iki algoritma seçer Simülasyon sonuçları Şekil 4'te gösterilmiştir.
Seçilen üç karşılaştırma algoritması karşılaştırıldığında, batarya bulanık dengeleme şarj kontrol algoritmasının gerilim tekdüzeliği kontrol süresi yaklaşık 6,4 sn, doğrusal olmayan PID batarya şarj dengeleme kontrol algoritmasının gerilim tekdüzeliği kontrol süresi yaklaşık 6,0 sn ve bu yazıda algoritmanın gerilim tekdüzeliği kontrol süresi yaklaşık Önerilen algoritmanın kontrol hızını yansıtan 4,1 s. Eşitleme eğrisi uydurma etkisinin karşılaştırmasından, bu yazıda algoritmanın dengeleme gerilimi uydurma etkisinin, önerilen algoritmanın daha yüksek kontrol doğruluğunu yansıtan, seçilen iki karşılaştırma algoritmasından daha iyi olduğu görülebilir.
Şekil 5, bu makaledeki kontrol algoritması kullanılarak lityum pil şarj işleminin akım kontrol eğrisini göstermektedir.Şekil 5'teki eğriye göre, önerilen kontrol yöntemi akım üzerinde eşitleme kontrolü gerçekleştirdiğinde, başlangıç düğümünün akım değeri daha büyüktür, ancak eşitleme kontrolü ile Süreç ilerledikçe, kontrol devresindeki akım kademeli olarak azalır ve sonunda sıfıra iner.
Bu makalede önerilen PID optimizasyon ayar kontrol yöntemi, lityum pillerin şarj sürecinde enerji kaybını azaltmaya yardımcı olan düşük kontrol doğruluğu ve salınım sorununu etkili bir şekilde çözebilir, böylece ideal dengeli kontrol performansı elde eder ve daha verimli lityum piller elde eder. Şarj performansı.
5. Sonuç
Bu makale, su damlacıklarının evrim performansını iyileştirmek için optimal altı çözüm seti ve kaotik rahatsızlık kullanan ve PID parametre ayarlamasının optimizasyonunu gerçekleştiren alt optimal çözüm seti pertürbasyon akıllı su damlası algoritmasına (IWD) dayalı bir PID lityum pil eşitleme şarj kontrol stratejisi önermektedir ve ardından tasarım buna dayanmaktadır. Algoritmanın şarj eşitleme devresi, deneysel sonuçlar, önerilen lityum pil dengeleme şarj kontrol stratejisinin voltaj eğrisi uydurma dağılımının daha konsantre olduğunu ve kullanılan sürenin daha kısa olduğunu, bu da pratik uygulamalar için belirli bir yol gösterici öneme sahip olduğunu göstermektedir.
Referanslar
Meng Jinhao, Luo Guangzhao, Gao Fei. Uyarlanabilir kokusuz Kalman filtresi ve destek vektör makinesine dayalı lityum polimer pil şarj durumu tahmini. Güç Elektroniği Üzerine IEEE İşlemleri, 2016, 31 (3): 2226-2238.
MESTRALLET F, KERACHEV L, CREBIER J C, ve diğerleri.Lityum pil aktif dengeleme için çok fazlı aralıklı dönüştürücü.Güç Elektroniği IEEE İşlemleri, 2014, 29 (6): 2874-2881.
WEN Y L, AZIZ M J A, IDRIS N R N. Şarj cihazı tasarımı için ortam sıcaklığı etkisi ile lityumtitanat pilin modellenmesi IET Power Electronics, 2016, 9 (6): 1204-1212.
Wei Lin, Xiong Jinlong, Fan Lipan. Kompanzasyon hassasiyeti PID yöntemine dayalı yük frekansı kontrolü Elektronik Teknolojinin Uygulanması, 2016, 42 (7): 146-150.
He Jianli, Zhu Longying, Cheng Lei ve diğerleri.Tandem robotun yörünge izleme kontrolü için bulanık uyarlanabilir PID algoritmasının hata düzeltmesi.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2015, 41 (1): 60-63.
LI Z P, ZHAO F, LIU H W. Zaman pencereli araç yönlendirme sorunu için akıllı su damlaları algoritması // Uluslararası Servis Sistemleri ve Hizmet Yönetimi Konferansı (ICSSSM), IEEE, Pekin, 2014: 1-6.
ZAHRA B, TEYMOURIAN E, KOMAKI G M. Araç yönlendirme problemi için akıllı su damlaları algoritmasına dayalı geliştirilmiş bir optimizasyon yöntemi // Üretim ve Lojistik Sistemlerinde Hesaplamalı Zeka (CIPLS) IEEE Sempozyumu, IEEE, Orlando, FL, ABD, 2014: 59-66.
SALMANPOUR S, OMRAPOUR H, MOTAMENI H. Robot yol planlama problemini çözmek için akıllı bir su damlaları algoritması // IEEE 14th International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI), IEEE, Budapest, 2013: 333-338.
SUR C, SHARMA S, SHUKLA A. Yol grafiği ağında optimizasyon ve araç rehberliği için çok amaçlı uyarlanabilir akıllı su damlaları algoritması // Uluslararası Bilişim, Elektronik ve Vizyon Konferansı (ICIEV), IEEE, Dhaka, 2013: 1-6.
Wang Xianbing, Fei Shumian, Xu Qingyang ve diğerleri BP sinir ağı PID tarafından kontrol edilen kalıcı mıknatıslı vakum anahtarı enerji depolama kapasitörünün sabit akım şarj özelliklerinin analizi. Açta Electrotechnique, 2015, 30 (10): 212-217.
