1.電源管理的功能：具備電壓過高保護、電流過大保護、電量監測、過放保護等功能---->自主充電

2.一款清潔機器人的運動控制系統方案設計示意圖

2.1電源充電及其報警框圖

2.2 電源管理具體電路設計[電源的過放和過充保護：低電壓檢測+過充保護]

（1）檢測電池充放電：可選擇鋰電池充放電管理整合晶片AX3703,【三節鋰電池充電專用】--->精確控制充電過程

（2）AX3703簡介：採用ＰＷＭ降壓模式進行充電管理，其使用方法簡單、封裝較小且不需過多的外圍器件。該蒼片具有兩種充電模式，即恆流和恆壓，兩種模式的存在使裡電池充電管理更加高效便利。對應鈕電池的充電電流大小可通過外部電阻進行設定，最大可達５Ａ，滿足機器人快速充電的需要。恆壓充電時，可自動調製成所需電壓，且有較高的精度。

（3）STM32採用3.3V電源供電:系統電源中採用ALPHA化MICONDUCTOR公司的泛款AS1117M－3.3V低壓差穩壓源，為微控制器及周圍附屬裝置提供穩定的3.3V電壓。

【注：0歐姆電阻共地】

（4）選取了SPX2940和AS1117M－3.3兩款電源晶片為各部分提供穩定的電壓源，如圖所示

（5）電池和轉換晶片之間增加靜噪濾波器BNX002-01，作用為 濾除前端電壓波動和噪聲干擾

電壓轉換晶片-->低功耗LDO（low dropout regulator，是一種低壓差線性穩壓器）：12V-->5V=>SPX2940

 5V--->3.3V=>AS1117M3-3.3

（6）電源報警電路：低壓報警電路【電量不足】+過流報警電路【電機堵轉，電流過大，燒燬電機】

具體電路參考文獻：徐法格. 基於分數階微積分的智慧清潔機器人控制系統設計[D]. 山東大學, 2015. 第三章 P23-34

2.3 電機驅動電路設計【包含過流檢測電路】

參考選擇電機：東順直流減速電機DS-RS555---->H橋驅動電路----採用整合H橋的驅動晶片LG9110（自帶防反向電流衝擊的鉗位二極體）

過流檢測電路【防止燒燬電機】：電機驅動電路中加入了過流檢測電路，在機器人正常運轉情況下，取樣電阻R55的壓降較小，低於反相端的電壓，運算放大器的輸出端為低；當電機發生堵轉等極端情況從而引起電流過大時，取樣電阻的壓降變大，此時正向端電壓將高於反相端，從而使輸出狀態發生翻轉。CPU的過流檢測端檢測到電機電流出現異常情況時，會馬上關掉相應電機PWM輸出，從而防止出現燒壞電機的危險。取樣電阻應選精密度在千分之一左右的精密電阻。==>引用自《基於分數階微積分的智慧清潔機器人控制系統設計

基於分數階微積分的智慧清潔機器人控制系統設計-----資料摘抄

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3.1 電源管理種類：靜態電源管理+動態電源管理[DPM]

（1）靜態電源管理是指在的整個設計階段為減小系統電能消耗而採取的節能措施,通俗講就是採用低功耗硬體電路。

（2）動態電源管理指的是在系統執行期間,通過動態地分配系統資源以最少的元件或元件最小工作量的低耗能狀態,來完成系統任務的一種降低功耗的設計方法。其主要思想是通過對系統電壓或時鐘頻率的動態控制來達到節省電源能量的目的。----------動態電源管理演算法

3.2 動態電源管理

（1）動態電源管理方案通過對裝置工作時間或睡眠時間的預測來實時調整裝置的耗能狀態,其中對裝置睡眠時間的預測比較常見。
（2）對裝置睡眠時間預測的電源管理方案分為三種類型:①基於超時演算法(Time-out Policy)②預測演算法(Predictive Policy)和③隨機演算法(stochastic policy)。

（3）以上三種演算法簡介

①基於超時演算法(Time-out Policy)：超時演算法由使用者預先設定一個等待時間τ,一旦監測到系統或系統的某個功能模組處於空閒狀態的時間超過τ,就將它們關閉,直到新的指令到來,再喚醒該它們。如microsoft windows在的控制面板中設定五分鐘螢幕保護τ=300s就是這種演算法的應用。該種方案又分為兩種,分別是比較超時演算法（competitive time-out policies）和自適應超時演算法（adaptive time-out policise）。

②預測演算法(Predictive Policy)：預測演算法一經啟動,無需經過超時期τ的等待,就對空閒時間進行預測。如果預測的空閒時間比某一參考時間要長,那麼裝置一旦處於空閒狀態,就進入睡眠。預測演算法依賴於以前的空閒時間和工作時間來決定空閒時間的長短。當裝置進入睡眠狀態後,將至少有一個命令因為要喚醒睡眠中的系統而等待,預測演算法還可通過預測來喚醒裝置,消除這種等待。但是,準確的預測等待多長時間是非常困難的。過早的喚醒裝置,會導致能源的浪費,而過遲的喚醒裝置,則違背了該演算法的初衷。如果以空閒時間區域性相關為假設前提,則該演算法適合在區域性服務請求的頻率接近平穩狀態的情況裡使用。預測演算法也可一分為二,分別是指數平均預測演算法（Exponential Average Predictive）和學習樹演算法（Learning Tree）。
③隨機演算法(stochastic policy)：隨機演算法,將指令的出現和裝置的電源狀態的改變看作是一個隨機的過程,將裝置的能耗問題看作是一個隨機優化問題。隨機演算法就是對請求產生和裝置狀態的改變,使用馬可夫過程。這種方法可以在節能與保證效能之間取得平衡,前面兩者都無法保證這一點。隨機演算法又可分為如下三種,分別是離散時間的馬可夫過程、連續時間的馬爾可夫過程和連續時間的半馬爾可夫過程。

（4）電源管理原理：

當有指令出現時,裝置被佔用,開始工作;無指令出現時,裝置被閒置,處於空閒狀態;當指令再一次出現時,裝置又被喚醒進入工作狀態。這就是所謂的“電源管理”。

對圖4.1的解釋：如圖所示,在和時間段,裝置處於空閒狀態,按照電源管理的觀點,此時它應該進入睡眠狀態。在圖中,裝置從時間開始進入睡眠,直到時間被喚醒。然而,耗能狀態的改變是需要時間的,也就是進入睡眠狀態的時間延遲和進入工作狀態的喚醒延時,而且喚醒休眠狀態中的裝置需要額外的能量開銷,如果沒有這項開銷,也就用不著電源管理技術了,完全可以在裝置空閒時就關閉裝置。所以,只有當裝置在休眠狀態所節省的能量至少可以抵消狀態轉換的能耗時,才應該進入休眠狀態,這樣的電源管理才有意義。

系統電路的總功耗是活動功耗與靜態功耗之和。當電路工作或邏輯狀態轉換時會產生活動功耗,未發生轉換時電晶體漏電流會造成靜態功耗：

①電壓時鐘調節:通過降低電壓和時鐘來減少活動功耗和靜態功耗。
②時鐘選通:將閒置電路模組的時鐘斷開,減少活動功耗。許多都有“閒置”或“停止”指令,一些處理器還可通過門控關閉非時鐘模組,如快取記憶體、外設等。
③電源供應選通:斷開閒置電路模組的電源供應。

策略分析：斷開不使用的模組的時鐘和電源供應可以減少電源消耗,但要能夠正確預測硬體模組的空閒時期。因為重新使能硬體模組時鐘和電源會造成一定延遲,不正確的預測將導致效能下降。降低電壓對功耗的貢獻是次方的;降低時鐘也可降低功耗,但它同時也延長了任務的執行時間,降低了系統性能。所以,選擇滿足效能所需的最低時鐘頻率,在時鐘頻率和各種系統部件執行電壓要求範圍內,設定最低的電源電壓,將會大量減少系統功耗。

3.3 電源管理演算法介紹

（1）概念介紹----->平衡時間Tba：電源管理實際上是一個與預測有關的問題它希望通過預測來判斷一個空閒時間是否長到足以彌補狀態轉換過程中的能量損耗。剛好能節省能量的時間或是彌補狀態轉換過程中能量損耗的時間就稱為平衡時間Tba(如圖所示)。所有對睡眠時間進行預測的方案都以平衡時間為基準,將預測時間與之相比較,並由此判斷是否應該進入睡眠。對於不同的硬體裝置,狀態轉換所花的時間可能不同,因而平衡時間也就不同。

（2）超時演算法：比較超時演算法（competitive time-out policies）和自適應超時演算法（adaptive time-out policise）

所謂比較超時演算法就是是同理想的電源管理方案作比較,它的τ值一旦設定就不再改變。在這種演算法中,考慮最糟糕的情況,即剛進入睡眠的裝置馬上就接收到了指令而被喚醒,如果設定τ值與裝置的平衡時間相等,這時的能量消耗最多也不過是理想方案能耗的兩倍。

自適應超時演算法以歷史的空閒時間為依據,在執行階段對τ值進行實時的調整,調整方法有幾種:
方法之一:空閒時間很長或工作時間很短,則減小τ值;反之,增加τ的值。
方法之二:提供一組τ值,為每個τ值分配一個可信度,一旦進入空閒狀態,系統會從適合於實際情況的一組值中挑選一個可信度最高的使用。
方法之三:提供一組τ值,根據每個τ值使用時的滿意度,為其設定加權係數;τ的調整值為所有提供的τ值的加權平均。

（3）預測演算法---詳見《模組化微控制器及其電源管理技術研究_孫珍軍》P29

3.4 電機控制電路

（1）電機的控制電路包括功率驅動器,調速脈衝發生器、光電隔離模組和驅動器保護電路

（2）改進的驅動電路圖

未考慮電機過流；電機工作對電源的干擾很大，可採用雙電源供電，在控制部分和電機驅動部分之間採用光耦【隔離強電和弱電】隔開，以免影響控制部分電源的品質。

注：見 《模組化微控制器及其電源管理技術研究_孫珍軍》P16 圖3.4

3.5 微控制器的兩種省電模式：空閒模式和掉電模式

（1）空閒模式：進入空閒模式後,程式計數器停止,但系統的時鐘還在跑,所有中斷和外圍裝置保持工作狀態,片內和特殊功能暫存器保持資料,器件通過系統中斷或硬體復位退出空閒模式。

（2）掉電模式：在掉電模式中,時鐘停止,外部中斷可以響應,的內容保持,此時最小的是VDD 2.0V

模組化微控制器及其電源管理技術研究-----資料摘抄

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4.1 通訊模組-->ZigBee（2.4G）是基於IEEE802.15.4標準的低功耗區域網協議。根據國際標準規定，ZigBee技術是一種短距離、低功耗的無線通訊技術。這一名稱（又稱紫蜂協議）來源於蜜蜂的八字舞，由於蜜蜂(bee)是靠飛翔和“嗡嗡”(zig)地抖動翅膀的“舞蹈”來與同伴傳遞花粉所在方位資訊，也就是說蜜蜂依靠這樣的方式構成了群體中的通訊網路。其特點是近距離、低複雜度、自組織、低功耗、低資料速率。主要適合用於自動控制和遠端控制領域，可以嵌入各種裝置。簡而言之，ZigBee就是一種便宜的，低功耗的近距離無線組網通訊技術。ZigBee是一種低速短距離傳輸的無線網路協議。ZigBee協議從下到上分別為物理層(PHY)、媒體訪問控制層(MAC)、傳輸層(TL)、網路層(NWK)、應用層(APL)等。其中物理層和媒體訪問控制層遵循IEEE 802.15.4標準的規定。【型號可選DRF1605H】

4.2 電流檢測模組：晶片型號-->INA138，供電電壓+-9V

4.3 電源轉換

（1）對於開關電源，其特點為高頻開關轉換頻率高，尤其在大壓差大電流的情況下電源轉換效率高，功耗低等。

如 主控晶片、電流檢測模組、通訊模組 等 需要連續供電，其他，如 驅動系統、攝像頭模組 等，採用程式控制通斷電

（2）硬體設計

LM2596系列：LM2956系列開關電源轉換晶片是一種降壓型直流電壓轉換晶片，它的轉換效率較高，最高可達90%以上，輸出電流最大可達到3A，輸出電壓分為3.3V、5V、12V和可調電壓輸出。

LM2678系列：類似於LM2956，效能更強

MIC29300-5BT：MIC29300-5BT是大電流低壓差穩壓器，通過調整內部的調整管來實現穩定的降壓功能，屬於降壓型電源轉換晶片，特點是工作反應速度快，輸出紋波較小，而且具有過流和過熱斷電保護功能，可為負載提供3A的負載電流和穩定的5V輸出電應。

具體各模組硬體電路設計，參考 《沙基機器人供電系統設計_孫培剛》第四章

4.4 供電系統軟體設計

過充保護：當程式檢測到電源電量商於飽和電量，且電源電流小於飽和電流時，即電源電量充滿，系統關巧充電狀態，停止充電，防止電源出現過沖狀態。

沙基機器人供電系統設計-----資料摘抄

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5.1 充電狀態檢測方法：

（1）充電狀態SOC（state of charge）:描述電池狀態的一個重要引數,也是電源管理必須要研究的問題。通常把在一定溫度下電池充電到不能再吸收能量的狀態稱為SOC為100%,而將電池再不能放出能量的狀態稱為SOC為0%。

（2）檢測方法：庫倫計數法（誤差大）、電阻檢測法（理論簡單，模型很難建立）、開路電壓檢測法（方法簡單，需儲存大量的典型資料）

5.2 電源管理

（1）電源管理的主要功能是通過採集各個耗電模組節點的電壓、電流、和電池及測試點溫度等資訊通過計算得出系統剩餘工作時間的估計值和系統的工作狀態,通過介面與負責決策處理的中央工控機進行通訊,通過對每一路情況的分析,為中央控制系統提供決策,同時通過驅動電路控制繼電器對每一路分別進行相應的供電控制。在出現問題時應急處理模組啟動,對故障進行處理保障AUV順利返航。

（2）電量計算模組：電量計算模組採用每秒平均電流值作為當前單位時間的電量進行累加。儲存下來後,根據電池總電量、己消耗電量和當前工作電流,可以計算出系統所能工作的剩餘時間,可為整個系統的執行提供參考。

（3）電壓監測：TI公司的TLC2543對電壓訊號進行採集

 電流監測：LEM公司的電流感測器LTSR 25-NP採集電流訊號

5.3 電源系統軟體設計

（1）較常用的無位置感測器的無刷直流電機控制方法有：反電勢法、電感法、磁鏈法和人工智慧法。最常用的是反電勢法,包括端電壓檢測法、反電勢積分法、反電勢三次諧波法、續流二極體法、線反電勢法。

（2）控制方法介紹：

①反電勢法：電機轉子在旋轉的時候就會在定子繞組中產生感應電勢,即反電勢。反電勢法是通過檢測反電勢過零點訊號延遲30度的角度,從而得到轉子位置資訊對電機進行控制。由如圖所示，反電動勢過零點換相時刻關係可以看出在Q1~Q6、一一個週期之內個換相點分別滯後過零點30度。反電勢法的關鍵是對反電勢過零點的檢測。

③電感法：在繞組中施加脈衝電壓檢測電流的幅值,通過電機電感性質表現出來的電流幅值差異來判斷轉子的位置。其對於檢測靜止時轉子的初始位置比較好,但由於電機繞組的電感差異較小,必須要有高精度的電流檢測電路來保證。

④磁鏈法：磁鏈法是通過估計磁鏈的位置來獲得轉子的位置資訊,其計算量較大,低速執行時容易產生積累誤差。

自主水下機器人能源與動力系統設計-----資料摘抄

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6.1 基於佇列的預測式動態電源管理演算法---沒怎麼看懂

基於佇列的動態電源管理策略-----資料摘抄

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