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[發(fā)明專利]大功率海島特種電源模塊散熱裝置及其溫度控制方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810311784.8 申請(qǐng)日: 2018-04-09
公開(公告)號(hào): CN108509738A 公開(公告)日: 2018-09-07
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 羅安;周芊帆;何志興;陳燕東;戴瑜興;周樂明;徐千鳴 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 湖南大學(xué)
主分類號(hào): G06F17/50 分類號(hào): G06F17/50
代理公司: 長(zhǎng)沙正奇專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 43113 代理人: 馬強(qiáng);王娟
地址: 410082 湖*** 國省代碼: 湖南;43
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 特種電源 散熱結(jié)構(gòu) 散熱裝置 模型預(yù)測(cè)控制 溫度變化過程 溫度監(jiān)控模塊 粒子群算法 粒子群優(yōu)化 獨(dú)立控制 風(fēng)扇風(fēng)力 高溫環(huán)境 控制策略 密閉腔體 腔體內(nèi)部 熱量均勻 散熱效率 溫度分析 有效散熱 預(yù)測(cè)控制 增強(qiáng)組件 主控模塊 自適應(yīng)性 熱模型 再利用 風(fēng)道 機(jī)盒 修正 風(fēng)力 配合 協(xié)調(diào)
【權(quán)利要求書】:

1.一種大功率海島特種電源模塊散熱裝置,其特征在于,包括外殼(1);所述外殼(1)內(nèi)設(shè)置至少兩個(gè)冷卻風(fēng)道(2),且所述至少兩個(gè)冷卻風(fēng)道(2)將所述外殼(1)的內(nèi)部空間分隔為至少三個(gè)空間,每個(gè)所述空間內(nèi)均安裝有發(fā)熱元器件(6)和用于測(cè)量所述發(fā)熱元器件(6)的多個(gè)溫度傳感器(7);每個(gè)外殼(1)內(nèi)安裝有內(nèi)部風(fēng)扇(5);所述冷卻風(fēng)道(2)至少一端安裝有冷卻風(fēng)風(fēng)扇(3)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大功率海島特種電源模塊散熱裝置,其特征在于,所有溫度傳感器均與主控模塊電連接。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大功率海島特種電源模塊散熱裝置,其特征在于,針對(duì)大功率海島特種電源特定結(jié)構(gòu)搭建熱耦合模型,同時(shí),采取粒子群算法對(duì)熱耦合模型進(jìn)行優(yōu)化處理,針對(duì)熱耦合模型對(duì)熱量集中部位進(jìn)行溫度監(jiān)控,進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。

4.熱耦合模型根據(jù)權(quán)利要求1所述的大功率海島特種電源模塊散熱裝置,其特征在于,所述冷卻風(fēng)道(2)外表面均勻設(shè)置多根散熱管(4)。

5.一種大功率海島特種電源模塊散熱裝置的溫度控制方法,其特征在于,通過尋求目標(biāo)函數(shù)J(x(k),Uk)的最小值,求解在k時(shí)刻對(duì)于預(yù)測(cè)系統(tǒng)的最優(yōu)控制輸入U(xiǎn)k(k),從而獲得k+1時(shí)刻的狀態(tài)溫度;其中,目標(biāo)函數(shù)J(x(k),Uk)的表達(dá)式為:

其中,為k+s時(shí)刻預(yù)測(cè)的模型系統(tǒng)輸出量,TO(k+s)為k+s時(shí)刻所設(shè)定的目標(biāo)溫度,γy,γu為調(diào)節(jié)因子,γy=150,γu=0.1;Np,Nc分別表示系統(tǒng)的預(yù)測(cè)時(shí)域和控制時(shí)域分段數(shù),Np≥Nc≥1;為k+s時(shí)刻對(duì)于預(yù)測(cè)系統(tǒng)的最優(yōu)控制輸入。

6.根據(jù)權(quán)利要求6所述的溫度控制方法,其特征在于,目標(biāo)函數(shù)J(x(k),Uk)的最小值的求解過程包括以下步驟:

1)設(shè)定目標(biāo)溫度T0,采樣初始狀態(tài)k時(shí)刻外殼內(nèi)溫度Tn(k),采樣空氣溫度,初始化粒子群,給定加速度權(quán)重系數(shù)c1、c2,c1=c2=2,以及慣性權(quán)重w;

2)隨機(jī)采樣獲得20組輸入量q=1,2,……20,對(duì)于每一組得到其對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量這里,q表示粒子群中的第q組輸入控制量粒子,t表示粒子初始迭代步數(shù);粒子為5維粒子,代表5個(gè)風(fēng)扇的獨(dú)立控制量;所述5個(gè)風(fēng)扇包括4個(gè)冷卻風(fēng)風(fēng)扇和1個(gè)內(nèi)部風(fēng)扇;

3)初始化速度利用所述目標(biāo)函數(shù)J(x(k),Uk)得到種群的粒子最優(yōu)Pj以及全局最優(yōu)Pg

4)利用下述粒子群更新公式,對(duì)粒子進(jìn)行速度更新以及位置更新:

在第t次迭代中,Pjt指每個(gè)粒子的歷史最佳位置,Pgt指群體歷史最佳位置,Ljt為第j個(gè)粒子的位置,Vjt為第j個(gè)粒子的移動(dòng)速度,r1、r2是在范圍[0,1]中的隨機(jī)數(shù),引入不確定因素;

5)計(jì)算每一組對(duì)應(yīng)的狀態(tài)變量計(jì)算更新后粒子的目標(biāo)函數(shù)值并判斷是否更新粒子最優(yōu)Pj以及全局最優(yōu)Pg;若達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù),則步驟6);否則,迭代次數(shù)t的值加1;

6)通過上述步驟獲得非線性系統(tǒng)在k時(shí)刻的優(yōu)化控制輸入qx指最優(yōu)狀態(tài)的粒子組數(shù),即為最優(yōu)解矩陣將最優(yōu)解矩陣中的第一個(gè)元素作用于預(yù)測(cè)系統(tǒng);

7)在k+1時(shí)刻,返回步驟1)。

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