[发明专利]基于模型预测的串联式混合动力系统故障诊断系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于模型预测的串联式混合动力系统故障诊断系统和诊断方法，其中，诊断系统包括MCU（微控制单元）、预测模型、传感器模块和故障诊断模块。故障诊断模块进行故障诊断的实际工作对象为串联式混合动力系统，传感器模块安装在实际工作对象上，且，预测模型和故障诊断模块均运行在MCU上。通过预测模型预测数据与传感器数输出的据进行比对的串联式混合动力系统故障诊断算法，可准确定位故障元件的位置和故障类型，诊断过程计算量小、响应速度快，可在故障出现一个周期内给出预警。并基于预测模型，系统所有参数都是可以准确计算的，因而可对故障进行准确、定量的分析，以数据的形式判定故障严重程度，准确计算系统剩余功率输出能力。

技术领域

本发明涉及一种混合动力系统故障诊断领域，具体涉及一种基于模型预测的串联式混合动力系统故障诊断系统和方法。

背景技术

现有的无人机的动力系统主要有三种，即发动机动力，电池动力，发动机电池并联动力等。发动机动力主要用于固定翼无人机和无人直升机，少用于多旋翼无人机。电池动力主要用于固定翼无人机，无人直升机，多旋翼无人机以及垂直起降混合翼无人机等。发动机电池并联动力主要用于多旋翼无人机和垂直起降混合翼无人机。发动机电池并联动力工作原理为：在多旋翼无人机应用中，发动机作为主动力，驱动螺旋桨提供主升力；电池作为从动力，驱动电机带动螺旋桨提供姿态动力，调整无人机姿态。在垂直起降混合翼无人机应用中，发动机作为固定翼模式动力，电池作为多旋翼模式动力。上述结构的工作系统存在如下问题：第一是发动机动力：传动结构复杂，维护工作繁重。第二是电池动力：能量密度低。第三是发动机电池并联动力：结构复杂， 维护工作繁重，重量太大。

串联式混合动力系统是指通过活塞式或涡轮式发动机驱动发电机产生电能、再利用电能按需为电池充电、并驱动电动机产生动力驱动车辆、飞机等载具的混合动力系统。串联式混合动力系统具有发动机、发电机、整流器、储能电池、逆变器、电动机等多个综合性部件，牵涉到机械、传动、电机、电力电子、自动控制等多方面学科，是一种较为复杂的控制系统。考虑到这样一种系统内组成要素众多，传感器、执行器数量大且关系复杂，在实际生产、使用中容易出现各种各样的故障现象，因此需要设计一种故障诊断算法来进行在线自动故障诊断。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的上述问题，提供了一种基于模型预测的串联式混合动力系统故障诊断系统和方法。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

基于模型预测的串联式混合动力系统故障诊断系统，包括MCU、预测模型、传感器模块和故障诊断模块；

前述故障诊断模块进行故障诊断的实际工作对象为串联式混合动力系统；

前述传感器模块安装在所述实际工作对象上，用于收集进行故障诊断所需要的数据，并将收集到的数据分为两路，分别发送至预测模型和故障诊断模型；

前述预测模型和故障诊断模块均运行在MCU上，所述预测模型通过计算得出下一周期的预测数据，进行预测更新，再将更新后的系统状态数据传送至所述故障诊断模块，在下一周期，所述故障诊断模块将传感器采集的实际数据与预测数据进行比较处理来判断故障的过程，如此循环往复。

优选地，前述传感器模块与所述MCU相连，用于接收不同类型的传感器信号，经MCU处理后计算出混动系统的实际工作参数，并通过数据接口向外发送，所述传感器包括发动机转速传感器、发动机节气门开度传感器、发电机输出电压波形检测电路、发电机输出电流波形检测电路、储能电池输出电压与电流检测电路及输出电压与电流检测电路。

优选地，前述传感器模块与所述MCU相连，包括发动机转速传感器、发动机节气门开度传感器、发电机输出电压波形检测电路、发电机输出电流波形检测电路、储能电池输出电压与电流检测电路和输出电压与电流检测电路。

优选地，前述预测模型包括发动机子模型、传动子模型、发电机-整流器子模型和后端电路子模型，连接传输的关系为：