تحديد موضع قصر الدائرة المفتوح في أنظمة شحن البطاريات المتزامنة القائمة على جسر نشط مزدوج باستخدام التصنيف متعدد العلامات

لماذا يحتاج الشحن الذكي إلى كشف أعطال ذكي

مع تزايد انتشار المركبات الكهربائية، يجب على محطات الشحن شحن العديد من البطاريات في آن واحد بأمان دون هدر للطاقة أو إتلاف مكونات باهظة الثمن. تُظهر هذه الدراسة كيف يمكن للتعرف على الأنماط الحديث أن يكشف أعطالًا كهربائية دقيقة في نوع من الشواحن السريعة والمضغوطة قبل أن تتطور إلى فشل جسيم، باستخدام إشارات الجهد فقط ونموذج حاسوبي مدرَّب.

كيف يشحن محول واحد بطاريتين في آن واحد

تعتمد الشواحن الحديثة عالية القدرة غالبًا على جهاز يُسمى محول الجسر النشط المزدوج لنقل الطاقة بين مصدر تيار مستمر والعديد من البطاريات. في تصميم الثلاثة منافذ الذي دُرِس هنا، يغذي جانب واحد من المحول منفذي بطارية منفصلين عبر محول تردد عالي مشترك. تُشغّل مجموعات من المفاتيح الإلكترونية وتطفأ بنمط توقيتي دقيق بحيث يمكن شحن كلتا البطاريتين من نفس الحلقة مع الحفاظ على العزل الكهربائي للسلامة.

لماذا يصعب اكتشاف أعطال فتح المفاتيح

يمكن أن تفشل هذه المفاتيح الإلكترونية بطرق مختلفة. عندما يلتصق مفتاح في حالة الفتح، غالبًا ما يستمر المحول في العمل، لكن التيارات والجهود تصبح غير متوازنة وقد تجهد أجزاء أخرى حتى يحدث عطل ثانٍ أكثر ضررًا. ولأن المنافذ الثلاثة مرتبطة مغناطيسيًا، يمكن أن يتردد أثر مشكلة في جسر واحد عبر الآخرين. تتطلب طرق الكشف التقليدية عن الأعطال نماذج دائرية دقيقة أو تواجه صعوبة عندما يتغير الحمل أو تشوِّه تأخيرات التحكم أشكال الموجة. كما أنها تفترض عادة وجود عطل واحد فقط في كل مرة، رغم أن الأعطال المركبة شائعة في الأجهزة متعددة المنافذ.

تحويل تموجات الجهد إلى صور لشبكة عصبية

لمعالجة هذا التحدي، يقيس المؤلفون الجهود عند نقاط منتصف كل ساق مفتاح، ست نقاط إجمالًا تكون حساسة بشكل خاص لكيفية تصرُّف كل زوج من المفاتيح. يحولون هذه الإشارات السريعة إلى صور زمنية-ترددية باستخدام أداة رياضية تشبه مخطط الطيف الموسيقي. تُظهر كل صورة كيف تتغير قوة المكونات الترددية المختلفة خلال نافذة زمنية قصيرة. ثم تُكدَّس الصور الست من الحساسات الست مثل قنوات الألوان في صورة فوتوغرافية، مكونة صورة غنية تُشفِّر كيف يشوِّه نمط عطل معين سلوك المحول على مستوى النظام بأكمله.

تعليم النموذج التعرف على أعطال متعددة في آن واحد

يكيّف الفريق شبكة معروفة للتعرف على الصور، ResNet‑18، بحيث بدلاً من اختيار فئة عطل واحدة يمكنها تعليم أي مزيج من المفاتيح الاثني عشر على أنه معطّل في نفس الوقت. يبنون مجموعة بيانات محاكاة كبيرة تغطي حالات فتح مفتاح واحد وثنائي، ومدى من مستويات شحن البطارية، والعديد من الأوقات التي قد يظهر فيها العطل داخل دورة التبديل. يظهر التدريب والاختبار على نقاط تشغيل غير مرئية أن النموذج يكتشف ويحدد الأعطال بدقة مع قيم F1 تتجاوز 99 بالمئة، وحتى يتعامل مع تركيبات أعطال ثلاثية غير مرئية بدقة تقارب 85 بالمئة. بالمقارنة مع مُصنِّف العلامة الواحدة التقليدي، يلتقط التصميم متعدد العلامات الأعطال المتزامنة بمزيد من الموثوقية وتوازنًا أفضل عبر كل المفاتيح.

متين أمام الضوضاء والتأخيرات وقلة الحساسات

نادراً ما تتصرف الأنظمة الحقيقية تمامًا كما في المحاكاة المثالية، لذا يختبر المؤلفون أيضًا مدى تحمل الطريقة عندما تكون الظروف أقل كمالًا. يدرجون تأخيرات واقعية بين إشارات التحكم بالمفاتيح، ويضيفون ضوضاء كهربائية إلى قياسات الجهد، ثم يزيلون بعض الحساسات تمامًا. يحافظ النموذج على دقة عالية عبر هذه الاختبارات، محافظًا على قيم F1 فوق 93 بالمئة حتى عند جودة إشارة منخفضة نسبيًا وفوق 92 بالمئة عند استخدام حساسين فقط. يُظهر تحليل التوقيت أن التشخيص الكامل في شكل البرنامج الحالي، من التقاط البيانات إلى القرار، يستغرق نحو 0.14 ثانية، وهي سرعة كافية للرصد الصحي عبر الإنترنت في أنظمة الشحن.

ماذا يعني هذا لأنظمة الشحن المستقبلية

بعبارة بسيطة، تُظهر هذه العملة أنه بتحويل تموجات الجهد الخام إلى صور وإطعامها لشبكة عصبية مُصمَّمة بعناية، يمكن لشاحن بطاريات متعدد المنافذ أن لا يكتشف فقط أن هناك خطبًا ما، بل يحدد بسرعة أي المفاتيح متأثرة، حتى عندما يفشل عدة مفاتيح في الوقت نفسه. تظل الطريقة موثوقة تحت قياسات مضطربة أو متأخرة أو مخفضة وتعمل بسرعة كافية للاستخدام العملي، مما يشير إلى مسار واعد نحو محطات شحن أكثر أمانًا ومرونة لأسطول المركبات الكهربائية المتنامي.

الاستشهاد: El-Naeem, K.S.A., Nayel, M.A., Abdelrahem, M. et al. Open circuit fault localization in dual active bridge based simultaneous battery charging systems using multi label classification. Sci Rep 16, 15354 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-52101-w

الكلمات المفتاحية: جسر نشط مزدوج, شحن البطارية, تشخيص الأعطال, التعلم العميق, محولات الطاقة