智能仓储AGV无线充电系统设计

1 引言

随着智能仓储技术的快速发展，AGV 在仓储货物搬运、分拣等作业中得到广泛应用。AGV 的续航能力和充电便利性直接影响仓储系统的整体效率。传统的有线充电方式需要人工干预，存在接触不良、充电接口易损坏等问题，且充电过程中AGV 无法工作，降低了设备利用率。无线充电技术凭借非接触、免维护、安全可靠等优势，成为智能仓储AGV 充电的理想选择。设计高效、稳定的无线充电系统，对于提升AGV 的工作效率和智能仓储的自动化水平具有重要意义。

2 系统总体架构设计

智能仓储AGV 无线充电系统主要由地面充电装置、车载接收装置和中央控制系统三部分组成。

2.1 地面充电装置

地面充电装置安装在智能仓储的固定区域，如充电基站。其主要功能是将电网的交流电转换为适合无线传输的高频交流电，并通过发射线圈产生交变磁场，向车载接收装置传输能量。地面充电装置包括电源转换模块、高频逆变模块和发射线圈。电源转换模块将电网的220V 交流电转换为适合高频逆变模块工作的直流电压。高频逆变模块将直流电压转换为高频交流电，为发射线圈提供能量。发射线圈采用空心线圈，其形状和尺寸根据车载接收装置的接收线圈进行优化设计，以提高能量传输效率。

2.2 车载接收装置

车载接收装置安装在 AGV 上，用于接收地面充电装置传输的能量，并将其转换为直流电为 AGV 的电池充电。车载接收装置包括接收线圈、整流滤波模块和充电管理模块。接收线圈与发射线圈相互耦合，感应出高频交流电。整流滤波模块将高频交流电转换为直流电，并滤除杂波。充电管理模块根据电池的状态，对充电过程进行控制，包括充电电流、充电电压的调节，以及充电状态的监测和保护。

2.3 中央控制系统

中央控制系统是整个无线充电系统的核心，负责协调和管理地面充电装置、车载接收装置以及AGV 之间的通信和工作。中央控制系统通过无线通信模块与AGV 和地面充电装置进行数据交互，实时获取 AGV 的电池电量、位置信息以及地面充电装置的工作状态。根据这些信息，中央控制系统制定合理的充电策略，如选择合适的充电基站、控制充电开始和结束时间等。同时，中央控制系统还对充电过程中的数据进行采集和处理，为系统的优化和故障诊断提供依据。

3 硬件设计

3.1 发射线圈与接收线圈设计

发射线圈和接收线圈是无线充电系统的关键部件，其设计直接影响能量传输效率。线圈的材料选择导电性能良好的铜线，以减少能量损耗。线圈的匝数和 需求和传输距离进行优化。在智能仓储环境中，AGV 的充电距离相对较短， 般为 厘米到 米， 因此线圈的尺寸不宜过大，以保证AGV 的灵活性。发射线圈和接收线圈的排列方式采用平面螺旋式，这种结构可以提高线圈的耦合系数，增强能量传输能力。

3.2 电源转换与逆变模块

电源转换模块采用开关电源技术，具有效率高、体积小、重量轻等优点。它将电网的交流电转换为稳定的直流电压，为高频逆变模块提供输入电源。高频逆变模块采用全桥逆变电路，将直流电压转换为高频交流电，频率通常在几十千赫兹到几百千赫兹之间。高频逆变电路的开关器件选择IGBT，其具有开关速度快、耐压高、电流容量大等特点，能够满足无线充电系统的功率需求。

3.3 数据采集模块

数据采集模块用于采集AGV 电池的电量、充电电流、充电电压等数据，以及地面充电装置的工作温度、输入电压、输入电流等数据。数据采集模块采用传感器技术，如电压传感器、电流传感器、温度传感器等。传感器将采集到的模拟信号转换为数字信号，通过ADC 输入到中央控制系统进行处理。数据采集模块的精度和可靠性直接影响中央控制系统对充电过程的控制和管理，因此在选择传感器时，要确保其具有较高的精度和稳定性。

4 软件设计

4.1 数据采集与处理

4.1.1 数据样本来源

数据样本来自实际运行的智能仓储场景中的 AGV 和地面充电装置。在 AGV 上安装电压传感器、电流传感器和温度传感器，实时采集电池的电量、充电电流、充电电压和电池温度等数据。在地面充电装置上安装温度传感器、电压传感器和电流传感器，采集工作温度、输入电压和输入电流等数据。这些数据通过无线通信模块传输到中央控制系统进行存储和处理。

4.1.2 数据采集过程

数据采集过程采用定时采集的方式，每隔1 秒采集一次数据。在采集数据之前，首先对传感器进行校准，确保采集数据的准确性。采集到的数据通过ADC 转换为数字信号，然后进行滤波处理，去除噪声干扰。滤波算法采用中值滤波和均值滤波相结合的方法，中值滤波可以有效去除脉冲噪声，均值滤波可以平滑数据，提高数据的稳定性。

4.1.3 数据处理过程

处理后的数据首先进行归一化处理，将不同范围的数据转换为统一的范围，以便于后续的分析和处理。然后对数据进行存储，存储方式采用数据库存储，将数据按照时间顺序和设备编号进行分类存储，方便后续的查询和分析。同时，对数据进行实时监控，当数据超过设定的阈值时，发出报警信号，提醒工作人员进行处理。

4.2 充电策略优化算法

充电策略优化算法是无线充电系统软件设计的核心，其目的是在保证电池安全的前提下，提高充电效率，延长电池寿命。本文采用模糊控制算法对充电过程进行优化。

4.2.1 模糊控制算法原理

模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，它不需要建立精确的数学模型，而是根据经验和规则进行控制。在充电过程中，影响充电效率和电池寿命的因素主要有电池电量、充电电流和充电电压。模糊控制算法以电池电量和电池温度作为输入变量，以充电电流作为输出变量，通过制定模糊规则，实现对充电电流的自适应调节。

4.2.2 算法应用过程

首先，将采集到的电池电量和电池温度进行模糊化处理，将其转换为模糊语言变量，如"低"、"中"、"高"等。然后，根据制定的模糊规则，进行模糊推理，得到模糊输出变量。最后，将模糊输出变量进行清晰化处理，得到具体的充电电流值，通过充电管理模块对充电电流进行调节。

4.3 通信管理

中央控制系统与 AGV 和地面充电装置之 信采用无线通信技术，如Wi-Fi、蓝牙等。通信协议采用自定义的协议，确保数据传输的准确性和 ，对数据进行加密处理，防止数据被窃取和篡改。同时，建立通信故障检测和恢复机制， 能够及时检测并重新建立连接，保证系统的正常运行。

参考文献

[1] 桂孝美,张李景,吴江海.基于无线通信的智能制造 储系统设计[J].通信电源技术,2024,41(13):28-30

[2] 张志强.基于无线充电技术的智能电源系统设计研究[J].通信电源技术,2024,41(24):98-100