一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理系统及控制方法
专利汇可以提供一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理系统及控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于小波‑ 模糊逻辑 的混合动 力 船舶 能量 管理系统及控制方法，本能量管理控制方法的核心为小波‑模糊逻辑 算法 ，利用 传感器 获取船舶的当前功率需求、 蓄 电池 的 荷电状态 、超级电容的荷电状态等参数后，采用 小波变换 的方法将功率需求分解成高、中和低三个不同 频率 段的功率:其中将低频段作为 燃料 电池 初步的输出参考功率、中频段作为 蓄电池 初步的参考功率需求、高频段作为超级电容初步的参考功率需求；本发明全面协调系统不同 能源 之间的功率流，即船舶的电力需求应按FC、蓄电池和超级电容的动态特性进行合理的分配，促进系统的整体性能、提高燃料的经济性。，下面是一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理系统及控制方法专利的具体信息内容。
1.一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理系统，其特征在于，包括能源系统能量管理系统采集装置；其中，
所述能源系统包括
燃料电池模块：船舶主电源，燃料电池输出的电能通过单向DC/DC中电压控制单元变压后给直流母线供电，同时通过双向DC/DC给锂电池和超级电容进行充电；
蓄电池模块：船舶备用和启动电源，为燃料电池正常启动提供所需装置提供能量；在紧急情况时由锂离子电池作为应急电源，承担全船紧急供电需求，从而增强混合动力系统的可靠性；
超级电容模块，船舶补偿电源，承担动力系统中高频变化的功率需求，并当动力系统功率需求大且频率快时，承担峰值电流输出，起到削峰填谷的作用，使燃料电池平缓的提供能量；
能量管理系统采集装置包括：
采集控制模块：采集燃料电池的输出电压、电流，锂电池的输出电压、电流、荷电状态，超级电容的电压、荷电状态及直流母线的电压、电流，并将采集到的数据进行转发、存储，并得到的船舶总的功率需求；为能量管理系统的智能算法的运算、处理提供数据支持，同时这些数据也会实时传送到船舶控制台的相关界面上，供控制台工作人员了解船舶运行情况；
小波转换模块：根据采集控制模块采集的数据得到的船舶总的功率需求，通过小波变换将得到高、中、低三个不同频率段的功率需求，根据混合动力系统特性，低频分量对应的功率为燃料电池的参考输入功率，中频分量对应的功率则为蓄电池的参考输入功率，高频分量对应的功率为超级电容的参考输入功率，得到三个输出量：燃料电池参考功率需求、蓄电池参考功率需求、超级电容参考功率需求；
模糊逻辑控制模块：将总的功率需求、蓄电池的荷电状态、超级电容的荷电状态作为输入量送入模糊控制器，经过模糊化，模糊推理，解模糊得到准确输入量，得到模糊规则；
工作模式制定：船舶正常航行时，按船舶当前功率需求分为三种工作模式，分别是
工作模式一：燃料电池作为主动力源，超级电容及蓄电池作为被充电元件；
工作模式二：燃料电池做主动力源，所述超级电容及蓄电池中其一作为辅助动力源；
工作模式三：燃料电池、蓄电池超级电容共同作为动力源。
2.根据权利要求1所述的一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理系统，其特征在于：所述采集控制模块包括电压传感器、直流电流传感器、霍尔传感器、CAN总线、PLC控制器、模糊逻辑控制器，采集控制步骤包括：
PLC控制器及相应传感器：所述PLC控制器和相应传感器构成数据采集系统对船舶运行状态和电源供电系统状态相关数据进行采集并送至上位机，所述传感器包括电压传感器、直流电流传感器、霍尔传感器；
上位机以及下位机：上位机接收PLC控制器采集的数据，下位机通过UART串口将电机主轴转速、GPS传感器信号、燃料电池、蓄电池、超级电容及母线上电压电流、供给功率及电池剩余电量数据发送至工控机；
工控机：接收下位机发送的数据并将数据解压整理，提取出驱动电机主轴转速和相关电参量，连同GPS模块采集的船舶航行数据送至模糊逻辑控制器；
模糊逻辑控制器：利用模糊逻辑控制算法对数据进行运算，制定控制策略与控制命令发送至PLC控制器，由PLC控制各个动力源的工作状态和功率输出值。
3.一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理控制方法，其特征在于，包括：
步骤1，获得三种能量源初步参考功率需求，通过小波变换将船舶所需实时功率分解为高、中、低三种不同频段的功率分别对应超级电容、蓄电池和燃料电池三种能量源；具体是采用Haar小波基，基于公式：
将采集控制模块所得到船舶总的功率需求P1，通过小波变换被分解为高频和低频功率信号，再将低频功率信号依次由高通滤波器和低通滤波器分解；经过二次分解后，需求功率被分解为高频信号x1、x2、x3及低频信号x0；根据混合动力系统特性，将低频信号分配给燃料电池和蓄电池，其参考输出功率分别为
Pref_fc＝0.6X0(n)
Pref_bat＝0.4X0(n)
将高频信号分配给超级电容，其参考输出功率为
Pref_uc＝x1+x2+x3
得到三个输出量：燃料电池初步参考功率需求Pref_fc、蓄电池初步参考功率需求Pref_bat、超级电容初步参考功率需求Pref_uc；
然后编写模糊控制器获得蓄电池和超级电容能量的模糊参考输出功率Pfuzzy_bat和
Pfuzzy_uc；
步骤2，：模糊化；通过模糊逻辑控制模块将根据权利要求1所述采集控制模块所得到的船舶总功率需求P1和蓄电池的荷电状态SOCbat、超级电容的荷电状态SOCUC通过玛达尼控制推理方法模糊化，并选用合适的隶属度函数进行对论域的划分；根据工程经验选取隶属度函数；其中，由于三角形隶属度函数与梯形隶属度函数相对简单，适用于工程，所以蓄电池模糊控制输出功率Pfuzzy_bat和超级电容模糊控制参考输出功率Pfuzzy_uc采用了三角形隶属度函数和梯形隶属度函数外，其他三个变量都采用三角形隶属度函数；在MATLAB仿真环境中建立系统仿真模型，通过实验结果调试隶属度函数的参数；具体如下：
将蓄电池荷电状态SOCbat分为：L(低)为’trimf’，[aL1 aL2 aL3]、M(中)为’trimf’，[aM1 aM2 aM3]、H(高)为trimf’，[aH1 aH2 aH3]三个模糊集合；
将超级电容荷电状态SOCUC分为：L(低)为’trimf’，[bL1 bL2 bL3]、M(中)为’trimf’，[bM1 bM2 bM3]、H(高)为’trimf’，[bH1 bH2 bH3]三个模糊集合；
将总功率需求分为：S(小)为’trimf’，[cS1 cS2 cS3]、M(中)为’trimf’，[cM1 cM2 cM3]、B(大)为’trimf’，[cB1 cB2 cB3]三个模糊集合；
将蓄电池的模糊控制输出功率Pfuzzy_bat和超级电容模糊输出功率Pfuzzy_uc分为：NB(反向大)为’trapmf’，[dNB1 dNB2 dNB3 dNB4]、NM(反向中)为’trapmf’，[dNM1 dNM2dNM3 dNM4]、NS(反向小)为’trapmf’，[dNS1 dNS2 dNS3 dNS4]、Z(双向趋于0)为’trimf’，[dZ1 dZ2 dZ3 dZ4]、PS(正向小)为’trapmf’，[dPS1 dPS2 dPS3 dPS4]、PM(正向中)为’trapmf’，[dPM1 dPM2dPM3 dPM4]、PB(正向大)为’trapmf’，[dPB1 dPB2 dPB3 dPB4]七个模糊集合；
步骤3：根据系统的动态特性设立规则库：船舶功率需求为P1，燃料电池输出功率为PFC，蓄电池输出功率为Pbat，超级电容输出功率为PUC能量控制规则如下：
控制规则a.当P1处于模糊子集小时，系统进入工作模式一，此时PFC＝P1-Pbat-PUC，此时超级电容及蓄电池处于充电状态，且优先给超级电容充电；
控制规则b.当P1处于模糊子集中时，系统进入工作模式二，此时P1＝PFC+PUC或P1＝PFC+Pbat，燃料电池与超级电容或蓄电池中SOC处于模糊子集大的一方混合供电；
控制规则c.当P1处于模糊子集大时，系统进入工作模式三，此时P1＝PFC+PUC+Pbat，三种动力源混合供电；
步骤4：去模糊化得到所需的控制输出量燃料电池的功率要求、蓄电池的功率要求、超级电容的电压要求；其中去模糊化采用面积重心法，即将描述输出模糊集合的隶属度函数曲线与横坐标所围成的面积的均分点所对应的论域元素作为判决结果，公式为
式中v0解模糊化后的精确值，v为输入变量，f(v)为隶属度函数，αH为相应隶属度函数上限，αL为相应隶属度函数下限；
根据以上所述，可以得到各模糊量去模糊化后的精确值：
蓄电池荷电状态： 式中SOCbat为蓄电池剩余电量
值，fL(SOCbat)为L(低)相应的隶属度函数，αH1为L(低)相应的隶属度函数上限，αL1为相应隶属度函数下限；同理可得M(中)＝a2，H(高)＝a3；
超级电容荷电状态： 式中SOCUC为超级电容剩余
电量值，fL(SOCUC)为L(低)相应的隶属度函数，αH2为L(低)相应的隶属度函数上限，αL2为相应隶属度函数下限；同理可得M(中)＝b2，H(高)＝b3；
参考功率需求： 式中P1为船舶功率需求，fS(P1)为S(小)
相应的隶属度函数，αH3为S(小)相应的隶属度函数上限，αL3为S(小)相应隶属度函数下限；
同理可得M(中)＝c2，B(大)＝c3；
蓄电池模糊控制输出功率： 式中Pbat为蓄电
池输出功率，fNB(Pbat)为NB(反向小)相应的隶属度函数，αH4为NB(反向小)相应的隶属度函数上限，αL4为NB(反向小)相应隶属度函数下限；同理可得NM(反向中)＝d2，NS(反向小)＝d3，Z(双向趋于0)＝d4，PS(正向小)＝d5，PM(正向中)＝d6，PB(正向大)＝d7；
超级电容模糊控制输出功率： 式中PUC为蓄电
池输出功率，fNB(PUC)为NB(反向小)相应的隶属度函数，αH5为NB(反向小)相应的隶属度函数上限，αL5为NB(反向小)相应隶属度函数下限；同理可得NM(反向中)＝e2，NS(反向小)＝e3，Z(双向趋于0)＝e4，PS(正向小)＝e5，PM(正向中)＝e6，PB(正向大)＝e7；
将根据模糊规则推断的结果根据以上规则去模糊化后即可值即为蓄电池的模糊控制
输出功率Pfuzzy_bat和超级电容模糊输出功率Pfuzzy_uc
步骤五：小波变换得到的蓄电池和超级电容参考功率输出与模糊控制得到的燃料电池和超级电容的参考功率输出调节量的差，作为最终的功率输出值，即
Pbat＝Pref_bat-Pfuzzy_bat
PUC＝Pref_uc-Pfuzzy_UC
燃料电池输出功率可由小波变换得到的燃料电池参考功率输出与模糊控制输出量的
差得出，即：
PFC＝Pref_fc-Pfuzzy_bat-Pfuzzy_UC。
一种基于小波-模糊逻辑的混合动力船舶能量管理系统及控
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