检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆航天职业技术学院智能信息工程学院,重庆401147
出 处:《今日制造与升级》2024年第7期10-12,共3页Manufacture & Upgrading Today
基 金:重庆市教委科学技术研究项目(KJQN-202303005、KJZD-K202203001);重庆市航天职业技术学院科技项目(2023-XJKJ-06)。
摘 要:电池是无人机抑或无人机集群的核心动力系统和动力源,而对于分布式无人机蜂群,对其荷电性能状态的科学有效评估、多机综合管理以及剩余使用性能预测,是当前新质生产力背景下“低空经济+无人机”产业亟待解决的关键核心问题与研究热点。考虑到电池系统具有非线性以及时变特性,对前后时序具有一定的依赖性,文章提出分布式无人机蜂群电池组荷电性能综合管理和预测方法,利用分布式电池组系统各电流、电压、温度、服役工作时间等可观变量,通过多机系统组合且经优化改进的LSTM(长短期记忆网络)动态算法,建立无人机飞行系统各电池单元及电池组全生命周期退劣化过程的近似非线性模型,进一步提高分布式无人机飞行系统电池单元与电池组性能和可靠性,为其综合管理和预测维护提供理论基础和新的技术路径。
关 键 词:分布式无人机系统 电池荷电性能状态 综合管理与预测
分 类 号:V35[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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