ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЛИТИЙ-ИОННЫХ АККУМУЛЯТОРНЫХ БАТАРЕЙ ВОЕННОЙ АВИАЦИИ: АРХИТЕКТУРА И АЛГОРИТМЫ

В статье представлена разработанная автором интеллектуальная система мониторинга технического состояния литий-ионных аккумуляторных батарей, применяемых в авиационной технике Вооружённых Сил Республики Узбекистан. Предложена оригинальная трёхуровневая архитектура системы, интегрирующая физически обоснованную эквивалентную электрическую модель аккумулятора, расширенный фильтр Калмана для оценки ненаблюдаемых состояний и рекуррентную нейронную сеть типа LSTM для прогнозирования остаточного ресурса. Разработан алгоритм совместной оценки показателей SOC–SOH–SOP, учитывающий специфические факторы военной авиации: экстремальные температурные условия, высокие пусковые токи, вибрационные нагрузки. Проведено имитационное моделирование разработанных алгоритмов на верифицированных данных. Показано, что предложенная система обеспечивает погрешность оценки SOC не более 1,8 %, SOH — не более 2,3 %, а горизонт прогнозирования остаточного ресурса составляет не менее 30 циклов заряда-разряда. Полученные результаты подтверждают превосходство предложенного гибридного подхода над существующими аналогами.