无人机能源系统智能管理软件的设计与开发

陈祥红 周婷 陈利伟

摘 要：本文对无人机能源系统其智能管理软件的设计进行了简单的分析，该无人机能源系统主要包括锂电池组件、太阳能电池组件、能源控制模块、无人机供电单位、DC-DC 转换器、无人机主控制模块等，该控制系统将锂电池与太阳能电池进行了合理配置，可有效弥补无人机储能不足的问题，为了验证其应用的合理性，本文随后根据相应无人机能源系统智能管理软件内部部件工作情况进行了相应实验论证。

关键词：无人机能源系统；智能管理软件；设计；开发

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.08.134

0 前言

该无人机能源智能管理系统主要包括锂电池组件、太阳能电池组件、能源控制模块、无人机供电单位、DC-DC 转换器、无人机主控制模块等，其中能源管理控制机制主要包括能源管理控制器、智能充放电模块、最大功率跟蹤模块、电池状态监测模块。在这个系统中可通过DC-DC变换器、太阳能电池组件、最大功率跟踪模块、电池监测模块两两相连，而锂电池组件可以与电池状态监测模块、智能充放电模块进行连接，从而保证整体系统稳定的运行。

1 无人机能源系统智能管理软件流程

在整体智能管理系统运行过程中，能源管理模式可以对太阳能电池组件、无人机供电单元、锂电池组件供电状态及电量状态进行综合判定管理[1]。对无人机供电单元供电状态的检测首先应对其正常运行情况进行检测，若出现运行故障则对其整体架构进行全面分析，并发出预警信号，反之则执行待机状态；对于锂电池组件电力检测主要是对其内部电量程度的判定，若确定锂电池组件电量充满则执行待机信号，反之进行继续充电；对于太阳能电池组件输出状态的判定主要以输出功率为依据，若存在输出功率则执行待机状态，反之进行充电措施。此外为了保证无人机能源处理智能系统的正常运行，还需对锂电池组件电量进行一定的监测，若出现锂电池组件电量低于最低限度，则开启报警装置，并进行后续的降落准备措施。

2 无人机能源系统智能管理软件设计开发

2.1 无人机能源系统设计

无人机能源系统设计主要是针对DC-DC电路、BDMR电路及MPPT数据采集电路的设计[2]。其中DC-DC电路的设计主要是通过动力母线多次变换保证控制系统、数据传输的正常进行。而MPPT数据采集电路则是根据整体能源运行情况对其输入电流、输出电流、输入电压、输出电压进行数据采集，便于对能源系统工作状态的实时监测。在MPPT采集电路设计时采用光电隔离的模式将整体电路与相关设备进行连接，可有效避免电路串联导致的物理量悬浮地问题。而在BDMR电路设计时需将蓄电池组、太阳能电池进行隔离控制，可采用二极管的方式进行。另外为了对能源系统功率进行有效控制，可在输入电路及蓄电池回路中进行等效控制，即当相应回路电流小于一定数值时会出现截止信号，通过二极管避免电源继续消耗，从而实现电路有效控制。

2.2 无人机能源系统智能管理系统应用测试

本文结合大疆PHANTOM无人机进行了智能管理系统的应用测试，其主要是用于目标观察及密闭操作。大疆无人机工作频率为2.400-2.483GHZ，电池为智能飞行电池，机身内部具有USB、Micro USB接口。能源系统智能管理软件测试机构主要由电子负载、工控设备、太阳电池模拟设备、直流电源等构成。其中太阳方阵模拟设备通过与MPPT电路连接对太阳电池应用过程进行模拟，而锂电池管理状态则通过直流电源模拟，电机负载、电机设备负载则由相应的电子负载模拟，工控设备则模拟整体的智能管理软件终端，对无人机能源系统各部件的运行状态进行实时监测，并将检测数据进行综合分析记录。同时为了保证整体能源管理系统监测的严密性，在整体系统运行过程中不接入蓄电池，其中设置太阳能模拟设备总输出功率及单路工作点电压分别为1050W、32V，电流整体负载为恒流负载状态，测试结果显示当输入功率为1279.97W时，负载电流在9.22A-11.85A之间，而负载电压在105.5V-127.9V之间，而整体系统负载功率在1239W-1260W之间，可得出整体能源系统转化效率均在97%以上。然后将蓄电池组接入整体系统进行后续观察，在系统管理过程中将某条太阳能组件采取端开措施，可明显观察到蓄电池组工作电压大于太阳能系统工作电压，而通过对锂电池组控制及其他太阳能组件调整，对其强制升压功能进行了进一步分析，在实验中通过能源系统智能管理软件强制升压功能的使用促使升压电路与蓄电池进行了重新连接，然后为整体能源管理系统的正常工作提供了保障，并在后续运行中逐步恢复到以往工作状态，经过重复试验，可得出该无人机能源系统智能管理软件具有智能修复、故障屏蔽的功能。

3 总结

综上所述，本文对无人机能源系统智能管理软件工作流程进行了简单的分析，并根据能源系统智能管理软件具体的工作流程对其相关的电路设计进行了深入的探究，为了验证无人机能源系统智能管理软件运行的效果，通过模拟实验对其系统运行效率及智能修复能力进行了验证，根据具体的实验结果可得出该管理软件可具有良好的运行效率，具有良好的发展前景。

参考文献：

[1]胡斌，时景立，冯利军.太阳能无人机能源管理器研究与设计[J].电源技术，2015，39（10）：2161-2165.

[2]刘莉，杜孟尧，张晓辉等.太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究[J].航空学报，2016，37（01）：144-162.