[发明专利]重型水下机器人超级电容器的节能控制方法及系统

说明书

本发明提供重型水下机器人超级电容器的节能控制方法及系统，方法包括以下步骤：对于超级电容器，构建超级电容器模型；构建具有输入层、隐藏层和输出层的人工神经网络，采集超级电容器的具有多孔电极构成的双电层的数据指标；在隐藏层采用反向传播法计算t时刻产生非线性增益，利用线性增益计算得到输出层；将输出层得到的测量数据反馈至隐藏层，隐藏层采用神经元控制策略方法迭代，以最小的系统误差修正并使超级电容器最终获得最优的输出值。本发明将基于神经元预测的控制策略单元加入驱动系统中，来提前预测重型水下机器人运动中所需恒定功率及尖峰功率，整流器只需提供一部分功率(低于额定功率)，其余功率由优化后的超级电容器提供。

技术领域

本发明属于水下机器人节能控制技术领域，具体涉及重型水下机器人超级电容器的节能控制方法及系统。

背景技术

重型水下机器人下潜或上行时，推进器运转是重型水下机器人的重要功耗部分。无储能装置时，水下机器人运行消耗的功率可视为机器人配电网(或水下机器人功率处理单元)应该提供的功率。因此，当水下机器人处于电动运行状态时，其所需功率(包含尖峰功率)全部由整流器提供。当水下机器人负重载全速上行时，除了从配电网吸收额定功率之外，还需要吸收正的尖峰功率；同样地，当水下机器人负重载下行时，将吸收负的尖峰功率(即回馈功率)，若此时有大功率涌入配电网，容易造成配电网电压的大幅波动，影响电网中其他负载(如多波束、高度计、摄像机等)的正常运行。若该尖峰功率完全由电网提供或吸收，则系统中整流器的功率容量必须满足尖峰功率的要求。

如果超级电容为某个固定值，那么水下机器人在运动中，超级电容将吸收恒定的能量，无法最大化利用超级电容的储能。因此，急需一种可以智能调节重型水下机器人的超级电容器吸收能量，进而最优利用其储能，节能环保的控制方法和系统。

发明内容

本发明针对上述缺陷，提供一种基于神经元预测的控制策略单元加入驱动系统中，来提前预测重型水下机器人运动中所需恒定功率及尖峰功率，整流器只需提供一部分功率(低于额定功率)，其余功率由优化后的超级电容器提供的重型水下机器人超级电容器的节能控制方法及系统。

本发明提供如下技术方案：重型水下机器人超级电容器的节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对于超级电容器，构建具有一个总电阻R_s和总电容C_SC的超级电容器模型，输入超级电容器的电流为i(t)；

S2：构建具有输入层、隐藏层和输出层的人工神经网络，采集所述超级电容器的具有多孔电极构成的双电层的数据指标，双电层为第一电层和第二电层，所述第一电层具有第一复阻抗RC₁，所述第二电层具有第二复阻抗RC₂，第二复阻抗RC₁和第二复阻抗RC₂串联，所述双电层之前设置有等效电容RC₀；

在所述隐藏层采用反向传播法计算t时刻产生非线性增益和利用线性增益和计算得到输出层；所述非线性增益和均是与在t时刻的所述超级电容器的工作温度T(t)和输出层输出的超级电容器电压值V_UC(t)有关；

S3：将输出层得到的测量数据反馈至所述隐藏层，所述隐藏层采用神经元控制策略方法迭代，以最小的系统误差修正并使所述超级电容器最终获得最优的输出值。

进一步地，所述反向传播法包括以下步骤：