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淺談基于WSN監控的電動汽車并行數據采集系統設計與研究

時間:2021/9/9閱讀:696
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王晶晶

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定201801

摘要:針對傳統使用VIX總線采集電動汽車并行數據方法的不足之處,提出依托WSN監控的并行數據采集系統設計方式。在深入分析電動汽車充電樁傳感器節點分布狀況基礎上,對電動汽車路面節點分布定位實施融合處理,通過WSN監控法構建并向數據信心傳輸信道模型,并借助DSP數字處理芯片對系統硬件電路展開設計。經仿真實驗證實,所用系統采集的并行數據準確率較高,能夠實施采集電動汽車運行狀態數據并實施融合處理,提升對這類汽車實際運行時的監控及管理能力。

關鍵詞WSN監控;電動汽車;并行數據采集;設計

引言

隨著能源及環境問題日益嚴峻,傳統需要燃油的汽車引起更多人的擔憂。因電動汽車展現出環保、節能等特征,越來越多國家將目光瞄準電動汽車,期望通過電動汽車改善環境污染、降低對于石油的依賴。電動汽車就是以燃料電池為動力電源的一種汽車,所用電池化學反應中不會出現有害產物,且支持采用充電的方法補充能量。從環境保護及節約能源視角分析,電動汽車作為理想狀態下的車輛,具有良好的應用前景。但電動汽車充電問題方面的研究依然不夠成熟,因充電站及充電樁的顯著,如何迅速定位及搜索充電站,成為促進電動汽車發展的重要依據。通過采集電動汽車運行條件下的并行數據,迅速定位、搜索電動汽車充電樁及充電站,成為有效解決電動汽車發展的熱點問題。有學者研究指出,依托LLC諧振逆變控制的電動汽車處于運行條件下采集并行數據,并利用AD7656-1AD轉換芯片提取節能控制特征,但這種方法會使得控制環節發生耦合失真的情況,不具有良好的數據采集性能。針對以上問題,本研究提出基于WSN監控設計電動汽車并行數據采集系統設計方式。

一、設計電動汽車傳感器節點分布模型

電動汽車實際行駛過程中,由于受到供電情況等問題的限制,需要對汽車運行環節的數據展開實時采集。本研究使用WSN傳感器網絡監控模型,通過中間件技術完成對于電動汽車充電站網絡異構數據的融合,以此合理分布電動汽車傳感器網絡節點,并利用物聯網及WSN分布技術將電動汽車組成相應地車載傳感器網絡,從而實現實時監控,所設計的模型如圖1所示。

image.png

1構建電動汽車WSN網絡模型結構

二、系統融合算法及硬件設計

1、融合算法分析

基于WSN監控對電動汽車并行數據進行分發及采集操作,WSN尾節點接收后方頭節點數據時,采用車輛不同節點之間的交互性評估車載多信道情況,車輛節點運用射頻識別技術完成數據狀態收發,并實施傳輸。獲得相應地迭代方程:

其中,Rn表示發送信標信息后需考慮當前網絡狀態參數,若在T時間對電動汽車狀態進行檢測,其閥值RnRmax小,接收到前方車輛鄰居節點信道列表之內的總線信心,以此加大電動汽車功率消耗,獲取閑置條件下電動汽車功耗是RnRn求解公式為:

明確車輛節點射頻接口后,采用并行動態跟蹤法對電動汽車的射頻接口實施融合處理,并在位置未改變的前提下,獲得其自適應迭代步長求解公式:

以上式子中,σ2x1(k)代表第k次迭代信道處于繁忙的狀態時間,x1(k)表示電動汽車并向數據所提取的特征結果,根據以上分析,獲得電動汽車并行數學采集系統結構模型,如圖2所示

image.png

2電動汽車并行數據采集系統設計


根據上述系統設計,通過HPE1433A建立與之對應的整流二級管輸入電壓調節系統,xy軸方向的陣元間距分別設置為dxdy,每一個HPE1433A均有TTL電平外部觸發輸入,獲取相應地觸發電平功率補償增益:

image.png

利用較小方差估算,順利完成對于系統并向采集線圈的死鎖邏輯控制,并測定每一個傳感器陣元,對于所輸出Xi(t)依次加權ωi(θ),依托求方差獲得控制電路輸出的v(t,θ),即:

image.png

2、系統硬件設計


傳統利用VIX總線采集方式獲取電動汽車并行數據,由于電動汽車分布空間和節點不斷增加,并行總線上容易發生數據擁堵的情況,引起監測性能不良[5-8]。為有效克服傳統方式的不足之處,本研究依托WSN監控提出電動汽車并行數據采集系統設計方式。通過這種方法雕制并行數據信息傳輸信道模型,獲得相應地數據調制過程,如圖3所示。

image.png

3調制并行數據信息傳輸信道模型效果

基于此,利用DSP數字處理芯片對系統硬件電路展開設計。所設計的電動汽車并行數據采集系統均運用電壓信號合理控制D/A電路,通過DSP數字信號處理芯片完成系統的主控電路設計,AD554芯片所輸出的較大范圍是±15V[9-11]。對系統進行設計時,D/A電路采用AD5545AD8674,獲得所采集的并行數據。


電動汽車充電線路中的磁場分布位置。通過兩個PI控制器完成電流波形整流控制,獲得系統輸出阻抗及諧振角頻率:

image.png

此時,WSN監控節點設定的供電范圍是5~15VAD5545兩路輸出利用運放AD8674展開數模轉換,更好地模擬電源、地間增加10uF電容對系統實施去耦、濾波處理[13-15]。根據2.5V電壓基準,AD5545數字接口利用電容實現交流耦合,獲得輸出電壓:

image.png

假定V表示耦合電容C的直流偏置,依托對偏差補償進行測量,能有效提升數據采集可靠性。

三、系統測試與性能分析


系統要把采集的并行數據到計算機中,并對其開展合理的組織,構建完整的電動汽車并行數據采集系統。采用不同傳感器、變換器測量不同的數據,將其轉換為電信號。計算機依托數據采集卡獲取相應的數據,并重視保存數據,并將結果表示為便于理解的方法表達出來,如圖4所示。

image.png

4數據采集系統構成框圖

四、安科瑞充電樁運營管理平臺


1、系統架構

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安科瑞Acrelcloud-充電樁收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統的充電樁站點和各個充電樁進行不間斷地數據采集和監控,同時對各類故障如充電機過溫保護、充電機輸入輸出過壓、欠壓、絕緣檢測故障等一系列故障進行預警;通過微信小程序掃描二維碼,進行支付后,系統發起充電請求,控制二維碼對應的充電樁完成電動汽車的充電過程。

充電樁可選配WIFI模塊或GPRS模塊接入互聯網,配合加密技術和秘鑰分發技術,基于TCP/IP的數據交互協議,與云端進行直連。云平臺包含了充電收費和充電樁運營的所有功能,具體功能如下:

資源管理:充電站檔案管理,充電樁檔案管理,用戶檔案管理,充電樁運行監測,充電樁異常交易監測。

交易結算:充電價格策略管理,預收費管理,賬單管理,營收和財務相關報表

用戶管理:用戶注冊,用戶登錄,用戶帳戶管理,消息管理

充電服務:充電設施搜索,充電設施查看,地圖尋址,在線自助支付充電,充電結算,導航等

微信小程序:掃碼充電,賬單支付等功能

數據服務:數據采集,短信提醒,數據存儲和解析

變壓器監控:監控充電站變壓器負荷,每個充電站配備一塊ARCM300T無線表,超負荷時系統自動對充電樁的進行調度管理,即當負荷超過百分之五十時,系統會限制新增開始充電的充電樁的功率,降為百分之五十,當變壓器負荷超過百分之八十時,系統將不允許新增充電樁開始充電,直到負荷下降為止。

2、平臺功能

2.1平臺登錄


在瀏覽器打開云平臺鏈接、輸入賬戶名和權限密碼,進行登錄,防止未授權人員瀏覽有關信息。

image.png

2.2平臺首頁


平臺首頁總覽每天的開戶數、充值金額、充電金額、充電度數、充電次數、充電時長,累計的開戶數、充值金額、充電金額、充電度數、充電次數、充電時長,以及相應的環比增長和同比增長以及樁、站分布地圖導航、本月充電統計。

image.png

2.3實時監控

l  充電站監控


充電站監控頁面監視用戶充電槍總數、正在充電的槍數、空閑槍數、插槍數量、故障槍數量等,匯總了用戶擁有各樁的當日充電總次數、總電量、總時長,進行負荷限制、故障查詢。

image.png

l  充電槍監控


充電樁監控頁面充電槍的基本信息、今日充電電量、今日充電次數、今日充電時長和累計充電電量、累計充電次數、累計充電時長等、充電電壓電流等參數。

2.4微信小程序

l  搜索與使用


微信小程序可以通過掃描二維碼和微信文字搜索找到,點擊后可以加入到小程序列表,如下圖所示

image.png


l  授權登錄界面


用戶通過搜索或者掃碼等途徑初次打開小程序時,會進入這個頁面,需要用戶授權登錄才可以進入小程序主功能頁面,如圖所示:

image.png

l  主功能頁


初次進入主功能頁時需要授權定位才可以使用地圖相關功能,在地圖上查看到當前所在區域的充電站,查看充電站信息,可以進行掃碼充電操作,地圖導航等。

image.png

l  充電


掃描充電槍上的二維碼,如果當前充電樁可用即可進入充電選擇頁面,可以查看到當前的充電站名稱、充電槍名稱,以及當前的賬戶余額,電價和預計可充電量等數據,還可以查看當前賬戶的歷史充電記錄。充電方式分為按時間充電、按金額充電、按電量充電這三種方式。充電結束可以進進行評價。

image.png

l  個人信息


個人信息可以顯示當前登錄賬號的昵稱和余額,同時包括、充值、充值記錄查詢、賬單查詢、充電記錄查詢、設置支付密碼等功能

image.png

3硬件配置

3.1平臺服務器:建議按照我方推薦配置購買,或者客戶自己租用阿里云資源。


推薦硬件配置清單:(如申請阿里云可忽略)

image.png

若客戶自己租用阿里云服務器,服務器配置根據充電槍點數的不同,分別如下:


3.2現場推薦硬件配置清單:

image.png

五、結束語

本研究中針對WSN節點監控技術,提出基于這一監控技術的電動汽車并行數據采集系統設計,在概述系統的傳感器節點分布模型基礎上,詳細介紹系統融合算法及硬件設計。此外,對系統的性能展開測試,研究結果表明,使用該系統采集電動汽車并行數據準確度較高,且具有良好的融合處理能力,對于提升電動汽車運行狀態管理能力發揮著重要的作用。

參考文獻

[1]   劉瑩,周喜平.基于WSN監控的電動汽車并行數據采集系統設計[J].科技通報,2016326:205-208218.

[2]   李進忠,李銀蘋,史張宇.基于WSN監控的電動汽車并行數據采集系統設計與研究

[3]   安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2020.06



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