CN108494073A - 一种金属异物检测方法及磁耦合谐振式无线充电装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种金属异物检测方法及磁耦合谐振式无线充电装置，非充电阶段金属异物检测步骤、对位过程金属异物检测步骤及充电过程中金属异物检测步骤；上述三个步骤中分别通过检测无线充电装置发射端电流信号，针对检测到的电流信号利用模糊神经网络算法进行判断是否存在异物，若存在，则进行报警处理。在无线充电设备的基础上，可以实现完全程控，无外加设备，大大降低了无线充电设备的成本。
Description
技术领域
本发明涉及无线充电技术领域，特别是涉及一种金属异物检测方法及磁耦合谐振式无线充电装置。
背景技术
相比于有线充电技术，无线充电技术不需要电气连接，没有接触火花和磨损老化等问题，而且几乎不需要占地，可以做到远程控制和调度，而且更适合恶劣环境使用，正是由于这些优点，无线充电技术将在电动汽车领域、电力巡检机器人领域得到越来越广泛的应用。
无线充电技术应用于电动汽车、电力巡检机器人等设备时的工作状态，将区别于能量在自由空间中传播时的情况，除无线充电系统自身的耦合外，还存在与外部环境的耦合，车身(机器人外壳)、底盘、金属异物、生物体等因素将对系统周围的电磁环境产生影响，从而使系统的参数发生变化，而该耦合将严重影响到系统的充电效率与稳定性。当金属异物进入工作中的无线充电系统能量传递区域时，在电磁场的作用下，金属会产生相应的电磁现象。金属异物的置入使发射线圈电感明显降低，线圈之间的互感以及耦合系数变小，线圈间的耦合程度下降，无线充电系统的工作效率变低。此外，由于涡流效应金属异物会急剧升温，严重时可能引起火灾，这就产生了极大的安全隐患。
目前，在无线充电领域，已经提出来的金属异物检测方法，包括平衡线圈检测方法和红外热感应器检测方法。虽然上述检测方法可以做到金属异物的检测，但上述方法需要在无线充电系统之外添加检测机构，这就大大增加了充电系统的复杂程度和装置的成本，为无线充电桩的推广增加阻力的同时还增加了安全隐患。
综上所述，现有技术中对于如何实现金属物的检测的同时不增加检测机构的问题，尚缺乏有效的解决方案。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种金属异物检测方法，本发明可以解决金属异物混入对无线充电系统带来的影响，同时，本发明在无线充电系统原有设备的基础上，可以实现完全程控，无外添加额外设备，降低了无线充电的成本，且减少了安全隐患。
一种金属异物检测方法，包括：非充电阶段金属异物检测步骤、对位过程金属异物检测步骤及充电过程中金属异物检测步骤；
上述三个步骤中分别通过检测无线充电装置发射端电流信号，针对检测到的电流信号利用模糊神经网络算法进行判断是否存在异物，若存在，则进行报警处理。
进一步的，非充电阶段金属异物检测步骤中，在非充电阶段，调整充电频率使发射端通入稳定且较低的电流，在有金属异物进入充电区域时，采集发射端电流信号，实时检测发射端电流的变化，当变化量超过设定值，且持续一定时间后报警处理。
进一步的，对位过程金属异物检测步骤中，采集发射端电流信号，利用模糊神经网络算法对充电设备的对位过程进行判断，若符合对位过程中发射端电流变化基本规律，则判断为无金属异物混入；若不符合，则判断为在充电设备对位过程中有金属异物混入，报警处理。
进一步的，充电过程中金属异物检测步骤中，当金属异物混入充电区域时，电流的变化更大，实时检测发射端电流的变化，并利用模糊神经网络算法进行判断，当变化量超过设定值，且持续一段时间后报警处理。
进一步的，在非充电阶段金属异物检测步骤中判断为无金属异物混入时，再进行对位过程金属异物检测步骤，对位过程金属异物检测步骤中判断为无金属异物混入时，再进行充电过程中金属异物检测步骤。
进一步的，模糊神经网络算法具体为：
建立了BP模糊神经网络的网络模型；
BP模糊神经网络的训练：
首先对每一个输入电流信号设定一个输出信号期望输出值，然后再对网络进行训练，当系统给定输入信号时，输入信号由输入层经隐含层传输到输出层的过程是一个正向传播的过程，又称为“顺势传播过程”；
如果实际输出信号输出值与输出信号期望输出值存在偏差，即存在误差，那么就将进行反向传播，又称为“误差逆传播过程”；
在误差逆传播过程中，网络产生的误差由输出层传输到中间层，根据各层误差的不同，不断修改权值和阈值，经过“顺势传播过程”和“误差逆传播过程”的不断交替反复进行，并采用最快下降法使权值沿着误差函数负梯度方向改变，网络的实际输出不断向期望输出逼近，直到所对应的输出信号收敛于输出信号期望输出值为止。
磁耦合谐振式无线充电装置，所述装置应用上述金属异物检测方法，主要包括发射端电能变换装置、能量耦合机构、接收端电能变换装置、接收端检测信号处理器及发射端检测信号处理器；
发射端电能变换装置主要功能是将220V市电变换成可让线圈和电容谐振的高频交流电，并输出可控；
能量耦合机构主要由发射线圈、接收线圈、谐振电容组成，谐振系统(图1所示)采用串串式谐振补偿结构；
接收端电能变换装置主要由高频整流器、充电电压、电流检测装置组成，高频整流器主要采用快恢复二极管，将高频交流转换成直流，再经过滤波装置，变成稳定直流，为汽车电池提供充电电流；
接收端检测信号处理器主要负责和充电设备通信，及时获取电池的SOC以及实时充电电压和充电电流，并通过蓝牙通信将数据传送到发射端检测信号处理器。
一种电动汽车，应用上述磁耦合谐振式无线充电装置充电。
一种电力巡检机器人，应用上述磁耦合谐振式无线充电装置充电。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明金属异物检测方法，很好的解决了金属异物混入对充电设备和无线充电系统带来的影响，发现金属异物后，迅速断电并立刻报警，工作人员及时清理异物，很好的保障了无线充电设备的安全、稳定、高效运行。
(2)本发明金属异物检测方法，在无线充电设备的基础上，可以实现完全程控，无外加设备，大大降低了无线充电设备的成本。
(3)本发明金属异物检测方法，在充电阶段的检测过程中没有增加任何的损耗；在非充电阶段，因为线圈电阻极小，损耗非常低。
(4)本发明金属异物检测方法，引入了模糊神经网络算法，可以极大的提高金属异物检测的精度和充电系统控制的准确度。
(5)该系统适用于电动汽车和电力巡检机器人等设备上，很好的解决了充电插头频繁地拔插和磨损，容易发生变形和老化，特别是在潮湿环境下会导致触电事故的发生的问题。
(6)磁耦合谐振式无线充电技术的优势如下所示：电能发射端和接收端电容、电感分别谐振；谐振频率与系统固有频率一致；发射线圈与接收线圈相互耦合；具有传输距离远、传输效率高等优点。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本发明的磁耦合谐振式无线充电桩串串式谐振的拓扑结构图。
图2是本发明的磁耦合谐振式无线充电桩结构示意图。
图3是本发明的磁耦合谐振式无线充电系统金属异物检测程序基本算法。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
下面对无线充电技术进行说明，无线充电技术主要分为三种：射频或微波无线供电技术、电磁感应式无线供电技术以及磁耦合谐振式无线供电技术。微波无线供电技术是一种远距离辐射性能量传输方法，随之而来的弊端是辐射强、传输效率低等问题；而电磁感应式无线供电技术因为传输距离较短，目前还无法应用于电动车无线充电领域；本发明主要针对于磁耦合谐振式无线充电。磁耦合谐振式无线充电技术的优势如下所示：电能发射端和接收端电容、电感分别谐振；谐振频率与系统固有频率一致；发射线圈与接收线圈相互耦合；具有传输距离远、传输效率高等优点。磁耦合谐振式无线充电系统有四种常见谐振方式，包括：发射线圈串联谐振，接收线圈串联谐振(串串式)；发射线圈串联谐振，接收线圈并联谐振(串并式)；发射线圈并联谐振，接收线圈串联谐振(并串式)；发射线圈并联谐振，接收线圈并联谐振(并并式)。以最常见的串串式谐振拓扑结构为例说明，电路结构如图1所示。此时，电感和电容串联的电路发生串联谐振，电感和电容上电压大小相等相位相反，串联谐振电路等价于短路。
正如背景技术所介绍的，现有技术中存在需要在无线充电系统之外额外添加检测机构，这就增加了充电系统的复杂程度和装置的成本的不足，为了解决如上的技术问题，本申请提出了一种金属异物检测方法，该方法应用于磁耦合谐振式无线充电装置。如图3所示，是本发明的磁耦合谐振式无线充电系统金属异物检测程序基本算法。
在非充电阶段，调整充电频率使发射端通入稳定且较低的电流，在有金属异物进入充电区域时，电流互感器采集发射端电流信号，利用单片机实时检测发射端电流的变化，并利用模糊神经网络算法进行判断，当变化量超过设定值，且持续一定时间后，单片机控制蜂鸣器报警并停机，工作人员及时清理，从而避免在非充电阶段金属异物混入带来的影响。如判断为无异物混入，则可进入第二阶段。
在对位过程中，因充电设备本身金属外壳和金属底座的存在，容易引起金属异物检测程序的误报。为了解决这一问题，在程序算法中利用模糊神经网络算法对充电设备的对位过程进行判断。若符合对位过程中发射端电流变化基本规律，则判断为无金属异物混入；若不符合，则判断为在充电设备对位过程中有金属异物混入，单片机控制蜂鸣器报警并停机，工作人员及时清理。
在充电过程中，也需要进行实时的金属异物检测。此时发射端电流较高，当金属异物混入充电区域时，电流的变化更大。在无线充电的程序中，利用单片机实时检测发射端电流的变化，并利用模糊神经网络算法进行判断，当变化量超过设定值，且持续一段时间后，单片机控制蜂鸣器报警并停机，工作人员及时清理。
本申请引入了模糊神经网络技术。模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的技术。利用无线充电系统原有设备，检测发射线圈电流及其变化，采集电流等数据并暂时储存。据此在单片机内编写程序，并将数据用于模糊神经网络的训练。
本发明建立了BP(Back-Propagation)模糊神经网络的网络模型，这种多层前向网络在故障诊断方法领域中用得最广，成效最好。关于BP模糊神经网络的训练，首先对每一个输入电流信号设定一个输出信号期望输出值。然后再对网络进行训练，当系统给定输入信号时，输入信号由输入层经隐含层传输到输出层的过程是一个正向传播的过程。又称为“顺势传播过程”。如果实际输出信号输出值与输出信号期望输出值存在偏差，即存在误差，那么就将进行反向传播，又称为“误差逆传播过程”，在误差逆传播过程中，网络产生的误差由输出层传输到中间层，根据各层误差的不同，不断修改权值和阈值，经过“顺势传播过程”和“误差逆传播过程”的不断交替反复进行。并采用最快下降法使权值沿着误差函数负梯度方向改变，网络的实际输出不断向期望输出逼近，直到所对应的输出信号收敛于输出信号期望输出值为止。BP模糊神经网络能够极大的提高金属异物检测的精度和充电系统控制的准确度。
具体的，本发明的这种应用于磁耦合谐振式无线充电装置的金属异物检测方法的基本算法如图3所示，包括非充电阶段、对位过程和充电阶段的金属异物检测方法。
发射端机箱供电，判断是否通讯并开始充电，若是，则进行三段式充电，否则，继续判断是否处于对位过程中；
在三段式充电时，利用单片机采集电流互感器测得的充电稳定后(连续3次采集的电流值变化<0.2A)发射端电流Ic，3秒后再次采集电流互感器测得的电流Ic1，判断两者的差值是否大于等于设定值，若不是，则将Ic1的值赋给Ic，继续检测采集3秒后电流互感器测得的电流Ic1；若连续5次差值大于等于设定值，则判定充电区域存在金属异物，报警并及时断电。在此过程中，利用BP模糊神经网络算法处理采集到大量电流数据，得到此时刻准确的电流值供金属异物检测所用，每次得到的电流差值和判定结果整理并储存，以训练网络模型并做出金属异物检测的准确判定结果。
若是对位过程中，同样的，利用模糊神经网络判断是否混入金属异物，若是，则报警断电。
若不是对位过程中，则调整充电频率至90KHz，采集电流互感器测得的发射端初始电流I，采集3秒后电流互感器测得的电流I1，若两者之差不在设定范围内，则将I1的值赋给I，继续检测采集3秒后电流互感器测得的电流I1；若连续5次差值大于等于设定值，则判定充电区域存在金属异物，报警并及时断电。
本发明适用磁耦合谐振式无线电能传输系统如图2所示，包括发射端电能变换装置、能量耦合机构、接收端电能变换装置、检测信号处理器(单片机)。
发射端电能变换装置主要功能是将220V市电变换成可让线圈和电容谐振的高频交流电，并输出可控。此外，还有部分电路用于检测输出电压和电流，用于电能的计量和显示。能量耦合机构主要由发射线圈、接收线圈、谐振电容组成，能量耦合机构的设计往往对传输效率和传输功率的大小起到至关重要的作用，本发明中谐振系统采用串串式谐振补偿结构。接收端电能变换装置主要由高频整流器、充电电压、电流检测装置组成，高频整流器主要采用快恢复二极管，将高频交流转换成直流，再经过滤波装置，变成稳定直流，为汽车电池提供充电电流。接收端检测信号处理器(单片机)主要负责和充电设备通信，及时获取电池的SOC以及实时充电电压和充电电流，并通过蓝牙通信将数据传送到发射端检测信号处理器(单片机)，以便于发射端及时调整充电电压，保证电池充电的安全性和稳定性。
本发明已经成功地在电动汽车无线充电装置、电力巡检机器人无线充电装置上进行了测试。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种金属异物检测方法，其特征是，包括：非充电阶段金属异物检测步骤、对位过程金属异物检测步骤及充电过程中金属异物检测步骤；
上述三个步骤中分别通过检测无线充电装置发射端电流信号，针对检测到的电流信号利用模糊神经网络算法进行判断是否存在异物，若存在，则进行报警处理。
2.如权利要求1所述的一种金属异物检测方法，其特征是，非充电阶段金属异物检测步骤中，在非充电阶段，调整充电频率使发射端通入稳定且较低的电流，在有金属异物进入充电区域时，采集发射端电流信号，实时检测发射端电流的变化，当变化量超过设定值，且持续一定时间后报警处理。
3.如权利要求1所述的一种金属异物检测方法，其特征是，对位过程金属异物检测步骤中，采集发射端电流信号，利用模糊神经网络算法对充电设备的对位过程进行判断，若符合对位过程中发射端电流变化基本规律，则判断为无金属异物混入；若不符合，则判断为在充电设备对位过程中有金属异物混入，报警处理。
4.如权利要求1所述的一种金属异物检测方法，其特征是，充电过程中金属异物检测步骤中，当金属异物混入充电区域时，电流的变化更大，实时检测发射端电流的变化，并利用模糊神经网络算法进行判断，当变化量超过设定值，且持续一段时间后报警处理。
5.如权利要求1所述的一种金属异物检测方法，其特征是，在非充电阶段金属异物检测步骤中判断为无金属异物混入时，再进行对位过程金属异物检测步骤，对位过程金属异物检测步骤中判断为无金属异物混入时，再进行充电过程中金属异物检测步骤。
6.如权利要求1所述的一种金属异物检测方法，其特征是，模糊神经网络算法具体为：
建立了BP模糊神经网络的网络模型；
BP模糊神经网络的训练：
首先对每一个输入电流信号设定一个输出信号期望输出值，然后再对网络进行训练，当系统给定输入信号时，输入信号由输入层经隐含层传输到输出层的过程是一个正向传播的过程，又称为“顺势传播过程”；
如果实际输出信号输出值与输出信号期望输出值存在偏差，即存在误差，那么就将进行反向传播，又称为“误差逆传播过程”；
在误差逆传播过程中，网络产生的误差由输出层传输到中间层，根据各层误差的不同，不断修改权值和阈值，经过“顺势传播过程”和“误差逆传播过程”的不断交替反复进行，并采用最快下降法使权值沿着误差函数负梯度方向改变，网络的实际输出不断向期望输出逼近，直到所对应的输出信号收敛于输出信号期望输出值为止。
7.磁耦合谐振式无线充电装置，其特征是，所述装置应用上述权利要求1-6任一所述的金属异物检测方法，主要包括发射端电能变换装置、能量耦合机构、接收端电能变换装置、接收端检测信号处理器及发射端检测信号处理器；
发射端电能变换装置主要功能是将220V市电变换成可让线圈和电容谐振的高频交流电，并输出可控；
能量耦合机构主要由发射线圈、接收线圈、谐振电容组成，谐振系统(图1所示)采用串串式谐振补偿结构；
接收端电能变换装置主要由高频整流器、充电电压、电流检测装置组成，高频整流器主要采用快恢复二极管，将高频交流转换成直流，再经过滤波装置，变成稳定直流，为汽车电池提供充电电流；
接收端检测信号处理器主要负责和充电设备通信，及时获取电池的SOC以及实时充电电压和充电电流，并通过蓝牙通信将数据传送到发射端检测信号处理器。
8.一种电动汽车，其特征是，应用上述权利要求7所述的磁耦合谐振式无线充电装置充电。
9.一种电力巡检机器人，其特征是，应用上述权利要求7所述的磁耦合谐振式无线充电装置充电。
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