无人机的放电控制方法、装置、设备及存储介质

专利主权项内容

1.一种无人机的放电控制方法，其特征在于，所述无人机包括电池设备、检流电阻、所述检流电阻的电流采样电路、比较电路和驱动生成电路，所述无人机还包括电池管理系统；所述无人机的放电控制方法包括：当所述无人机中的电池设备工作时，通过所述电流采样电路检测流经所述检流电阻的电流，并生成对应的电压信号；通过所述比较电路将所述电压信号和预设的参考电压进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果生成对应的控制电平信号，其中，当所述比对结果为所述电压信号较大时，所述控制电平信号为高电平，当所述参考电压较大时，所述控制电平信号为低电平；若所述控制电平信号为高电平，则控制所述驱动生成电路输出第一有效放电开关驱动信号，并根据所述第一有效放电开关驱动信号控制所述无人机中的电池设备维持放电；若所述控制电平信号为低电平，则获取所述电池设备对应的样本电池的样本工作数据，其中，所述样本工作数据包括样本电流值、样本电压值、样本电池包温度和样本实测电荷容量；对所述样本工作数据进行数据预处理，并获取预设的神经网络模型的初始网络参数，其中，所述初始网络参数包括初始权值和初始阈值；根据预设的优化算法和所述样本工作数据对所述初始权值和初始阈值进行优化，得到最优初始权值和最优初始阈值；通过所述最优初始权值和最优初始阈值构建所述神经网络模型，并将所述样本电流值、样本电压值和样本电池包温度输入所述神经网络模型，通过所述神经网络模型计算所述样本工作数据对应的样本预估电荷容量；判断所述样本预估电荷容量与所述样本实测电荷容量的偏差值是否小于所述最优初始阈值；若否，则根据所述偏差值调整所述神经网络模型的网络参数，并返回将所述样本电流值、样本电压值、样本电池包温度输入所述神经网络模型的步骤，直至所述偏差值小于所述最优初始阈值，得到电荷容量预测模型；若是，则将所述神经网络模型作为电荷容量预测模型；获取所述无人机中的电池设备工作时，所述电流采样电路采集的所述检流电阻的电流值、所述电池管理系统采集的所述电池设备的电压值、所述电池设备的电池包温度；将所述电流值、电压值和所述电池包温度输入所述电荷容量预测模型中，得到所述电池设备的电荷容量，并判断所述电池设备的电荷容量是否小于预设电容阈值；若是，则将外部控制信号设置为低电平；若否，则将所述外部控制信号设置为高电平；若所述外部控制信号为高电平，则控制所述驱动生成电路输出第一有效放电开关驱动信号，并根据所述第一有效放电开关驱动信号控制所述无人机中的电池设备维持放电；若所述外部控制信号为低电平，则控制所述驱动生成电路输出第二有效放电开关驱动信号，并根据所述第二有效放电开关驱动信号控制所述无人机中的电池设备减小放电。