本发明涉及混合动力驱动，尤其涉及一种用于agv小车的多模混合动力驱动系统。
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：：1、目前agv小车的多模混合动力驱动系统，尽管提供了结合多种能源来源的优势，如内燃机、电池和超级电容器，以增强效率和可靠性，但仍伴随一系列弊端。具体来说，系统的复杂性和成本都随之增加，同时可能导致agv重量上升，降低其灵活性和载荷能力。此外，正确管理和平衡多种能源来源带来的挑战使得能源可能被浪费，且系统稳定性受到威胁。再生制动的能量回收受到限制，而对于超级电容器和电池的存储和冷却需要额外的空间，这可能对agv的设计产生约束。同时，某些组件如电池的寿命可能会缩短，而在生产和处置多种能源组件时对环境的潜在影响也不能忽视。2、此外混合动力系统确实因融合了多种能源来源和相应的管理及控制机制而增加了复杂性。这种复杂性不仅涉及硬件方面，如各种传感器、执行器和控制器的集成，还涉及软件和控制策略的复杂性，如能源管理、故障检测和响应等。由于这些复杂性，维护成为了一个更具挑战性的任务。维护人员需要更深入的培训和更多的专业知识来确保系统的正常运行。此外，更多的组件和子系统意味着更多的潜在故障点，这可能导致整个系统的故障率增加。因此，混合动力系统的设计和实施需要精心规划，以确保其可靠性和长寿命。技术实现思路1、本发明的目的是提供一种用于agv小车的多模混合动力驱动系统，从而解决上述
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：中所指出的部分弊端和不足。2、为实现上述目的，本发明提供了一种用于agv小车的多模混合动力驱动系统，包括：3、自适应能源管理模块：用于实时评估agv小车速度、负载和剩余电量；4、能源存储模块：用于满足不同工作条件下的能源需求；5、能源管理模块：用于实时监控超级电容器与锂电子电池的状态；6、传感器模块：用于实时监测发动机的工作状态；7、再生制动策略模块：用于实时监测车速和电池状态并预测回收的制动能量；8、智能热管理模块：用于对内燃机和电池进行实时温度调控；9、其中，所述能源存储模块配合所述自适应能源管理模块提供能源，所述再生制动策略模块和所述智能热管理模块为所述自适应能源管理模块提供动力输出，所述能源管理模块和所述传感器模块监测整个多模混合动力驱动系统硬件设备的工作状态。10、优选地，所述自适应能源管理模块基于自适应能源管理方法评估所述agv小车速度、负载和剩余电量；11、其中，所述自适应能源管理方法包括：12、通过速度传感器测量车辆速度、负载传感器检测负荷并基于电池管理系统提供剩余电量；13、对所述车辆速度及所述负荷进行归一化处理，使用线性回归模型进行预测，基于模型预测结果自动决定能源分配策略，根据预测与实际需求的匹配度进行持续优化。14、优选地，所述能源存储模块包括超级电容器、锂离子电池和热管理单元，所述超级电容器和所述锂离子电池并行连接，所述热管理单元用于确保所述超级电容器和所述锂离子电池在适宜的温度下工作；其中，所述热管理单元包括散热片、风扇或液冷系统。15、优选地，所述能源管理模块用于实时监控超级电容器与锂离子电池的状态，包括电压、电流和温度设计，并根据实时需求决定抽取或存储能量的部分，其中，在高功率需求情况下从超级电容器中获取能量，在低功率、持续输出时则依赖锂离子电池。16、优选地，所述能源管理模块还包括：17、差分放大电路：用于测量所述锂离子电池电压；18、霍尔效应传感装置：用于测量电流；19、数据采集与处理单元：用于实时收集数据并进行即时分析；20、状态估计单元：用于通过神经网络预测电池健康、剩余容量和充放电循环；21、能源管理决策单元：用于实时调整电池充电或放电策略；22、温度控制单元：用于当电池温度超出设定范围时自动启动冷却风扇或热散热片；23、显示单元：用于通过oled的图形用户界面及无线射频，分别显示电池关键参数与agv主控系统交互结果；24、自适应与学习单元：用于通过深度学习方法，根据历史数据自我学习电池使用模式。25、优选地，通过所述神经网络预测电池健康、剩余容量和充放电循环，包括：26、通过时窗分割将连续的电池工作数据进行划分，并与对应的电池健康状态、剩余容量进行标签化关联；在训练过程中，采用均方误差为基础的损失函数，并结合l1或l2正则化进行优化，使用adam或rmsprop进行网络参数调整，并采用早停策略防止过拟合；实施滑动窗口策略以及增量学习机制，确保模型实时性和持续的学习更新；27、其中，所述神经网络包括：28、输入层：用于处理多维电池数据；29、隐藏层：用于结合若干卷积层与lstm层捕捉电池数据的短时与长时模式和依赖性；30、输出层用于输出代表电池的健康指数、剩余容量和充放电循环次数的预测值。31、优选地，所述传感器模块包括机械负载传感装置、氧传感装置、温度和压力传感装置；32、中央控制单元：用于接收传感器的数据，并计算混合气丰度及燃油喷射量；33、喷油嘴：用于响应所述中央控制单元的指令进行燃油喷射；34、自动优化单元：用于结合预设的工况映射表及自适应学习方法，通过所述中央控制单元根据工作数据和性能反馈，自动优化工况映射表。35、优选地，所述系统还包括动态扭矩调节模块，所述动态扭矩调节模块用于采用配备有地面摩擦系数传感器，通过计算摩擦系数实时监测agv小车与地面的摩擦情况；然后再结合所述中央控制单元进行实时数据处理，通过动态扭矩调节方法即时调整驱动扭矩；36、其中，计算所述摩擦系数的方法为：37、38、式中，μ是摩擦系数，ffriction是摩擦力，fnormal是agv小车与地面之间的正常反作用力；39、所述动态扭矩调节方法为：40、41、式中，tadjusted是调整后的扭矩，tbase是基础扭矩，μcurrent是当前检测到的摩擦系数，μoptimal是最佳摩擦系数。42、优选地，所述再生制动策略模块用于结合车轮速度传感器和电池充电状态传感器，实时监测车速和电池状态；通过制动能量估算公式预测回收的制动能量，并根据可接受的再生能量公式调整制动强度，确保回收的能量有效地存储，同时不损害电池的寿命；43、其中，调整所述制动强度的方法为：44、45、式中，fbase是基于车速的基础制动强度，fadjusted是调整后的制动强度，eacceptable是再生能量，ebrake是制动能量。46、优选地，所述智能热管理模块用于利用散热片和风冷结合的方式，对内燃机和电池进行实时温度调控；通过温度传感器实时监测内燃机及电池的温度；基于冷却需求公式评估所需的冷却量，并结合冷却效率公式调节散热片和风冷系统的工作状态；根据外部环境温度自动切换冷却策略；47、其中，所述冷却效率公式为：48、qefficiency＝h×a×(δt)49、式中，qefficiency是实际的冷却效率，h是对流换热系数，a是散热片或风冷系统的表面积，δt是部件的实际温度与期望温度之间的差值。50、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：51、(1)本发明提供的用于agv小车的多模混合动力驱动系统有效地结合了内燃机、电池和超级电容器的优势，确保了在各种工况下的高效运行。其设计旨在增强能源效率，提供持续可靠的动力输出，并具备实时调整能源输出的能力，适应快速响应或长时间稳定运行的需求。该系统还通过再生制动技术有效回收能量，降低碳排放，展现出其环保性。智能的能源管理策略不仅减少了对设备的压力，延长了设备寿命，而且还能够减少长期的运营成本。52、(2)本发明为agv小车提供了一种经济高效、稳定可靠且环境友好的混合动力解决方案，满足了现代工业环境的多元化需求。当前第1页12当前第1页12