CN115027684A - 一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法 - Google Patents
一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115027684A CN115027684A CN202210584900.XA CN202210584900A CN115027684A CN 115027684 A CN115027684 A CN 115027684A CN 202210584900 A CN202210584900 A CN 202210584900A CN 115027684 A CN115027684 A CN 115027684A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy
- power
- aerial vehicle
- unmanned aerial
- solar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 claims abstract description 90
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 5
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 86
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 20
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 5
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 5
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 4
- 238000013432 robust analysis Methods 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D31/00—Power plant control systems; Arrangement of power plant control systems in aircraft
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D27/00—Arrangement or mounting of power plants in aircraft; Aircraft characterised by the type or position of power plants
- B64D27/02—Aircraft characterised by the type or position of power plants
- B64D27/026—Aircraft characterised by the type or position of power plants comprising different types of power plants, e.g. combination of a piston engine and a gas-turbine
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D27/00—Arrangement or mounting of power plants in aircraft; Aircraft characterised by the type or position of power plants
- B64D27/02—Aircraft characterised by the type or position of power plants
- B64D27/24—Aircraft characterised by the type or position of power plants using steam or spring force
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
- H02J7/342—The other DC source being a battery actively interacting with the first one, i.e. battery to battery charging
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
- H02J7/345—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering using capacitors as storage or buffering devices
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2310/00—The network for supplying or distributing electric power characterised by its spatial reach or by the load
- H02J2310/40—The network being an on-board power network, i.e. within a vehicle
- H02J2310/44—The network being an on-board power network, i.e. within a vehicle for aircrafts
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本发明公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，属于无人机工程领域。本发明采取能量流分析方法对太阳能倾转旋翼无人机的参数变量进行迭代优化，计算无人机设计参数下的能量和功率的输入和输出变化，确定无人机能源需求量和能量部件的最大运行功率。所述能量流分析方法，包括太阳能电池/锂电池混合能源策略和拓扑结构；基于所述所述能量流分析方法能够准确地描述无人机从能源供应系统、能源管理系统到能源消耗系统的能量和功率变化，从而精确、快速优化无人机在参数变量情况下各部件的最大运行功率和质量分布，高效确定基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数，根据优化得到的无人机参数提高太阳能倾转旋翼无人机鲁棒飞行能力。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，属于无人机工程领域。
背景技术
太阳能倾转旋翼无人机将太阳能无人机和倾转旋翼无人机两种类型的优势进行综合，一方面发挥太阳能无人机绿色、长航时的优势，另一方面发挥倾转旋翼无人机垂直起降、定点悬停的优势，实现电动无人机的垂直起降、长航时、多点悬停的任务需求。因此，需要开发更加准确、高效的方法来实现太阳能倾转旋翼无人机的参数计算。
一方面，与传统的油动无人机相比，太阳能倾转旋翼无人机的参数计算需要重点考虑的能源和能量流动问题，面临复杂环境因素(云遮、阵风、飞行时间、所处经纬度等问题)影响下所带来的计算问题，还需要在计算中考虑太阳能无人机鲁棒性飞行的问题。另外一方面，太阳能倾转旋翼无人机的飞行涉及三种模式、多种工况，在计算过程中需要考虑多模式和多工况的约束问题。目前，太阳能倾转旋翼无人机选取的构型较多，现有的计算方法集中在太阳能无人机和倾转旋翼无人机方面，参数计算方法参考较少，急需一种适合于太阳能倾转旋翼无人机的参数计算方法。
发明内容
为解决太阳能倾转旋翼无人机优化过程中的不全面、不准确、不高效问题，本发明的目的是提供一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，通过计算无人机飞行剖面下能量流入、流出以及中间转化环节，从而高效确定基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数，提高太阳能倾转旋翼无人机鲁棒飞行能力，解决太阳能倾转旋翼无人机应用相关工程技术问题，增加无人机的工程实用性。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，包括如下步骤：
步骤一：确定太阳能倾转旋翼无人机参数计算的初始条件，所需的初始条件包括任务需求、任务剖面、性能需求、布局形式、飞行条件和参数变量，用作无人机参数计算的输入条件。所述任务需求包括有效载荷mpld、悬停次数Nhov、单次悬停时间Thov和巡航时长Tendurance，所述任务剖面包括多次悬停和长航时飞行的混合能源供应剖面、纯锂电池供应的长航时飞行剖面，所述性能需求为旋翼模式、倾转模式和固定翼模式多种模式的性能需求，布局形式为常规、翼身融合、飞翼布局根据任务选取，所述飞行条件包括无人机技术参数、技术效率损失、飞行经纬度、飞行日期和飞行高度，所述参数变量选取无人机的翼载荷M/S、锂电池质量mbat和展现比AR。
步骤二：采取能量流分析方法对太阳能倾转旋翼无人机的参数变量进行迭代优化，计算无人机设计参数下的能量和功率的输入和输出变化，确定无人机能源需求量和能量部件的最大运行功率。所述能量流分析方法，包括太阳能电池/锂电池混合能源策略和拓扑结构。所述太阳能电池/锂电池混合能源策略为太阳能倾转无人机在飞行剖面下的一种能量供应策略，所述拓扑结构为能源动力系统，采用能量流来描述从能源供应系统、能源管理系统到能源消耗系统的太阳能、化学储能和电能之间的能量和功率转化。
所述混合能源策略为一种太阳能电池和锂电池能量互补策略，在垂直起降的过程中，由锂电池供电；在平飞过程之中，由太阳能供电，并有多余的能量为锂电池充电；无人机悬停阶段由锂电池供电。多次循环以上能量交互过程，进而实现太阳能倾转旋翼无人机的垂直起降+多次悬停+长航时飞行。
所述太阳能/锂电池混合能源供应拓扑结构，采用能量流来描述从能源供应系统、能源管理系统到能源消耗系统的太阳能、化学储能和电能之间的能量转化。能量流的具体形式采用功率来间接地描述不同的运行工况和飞行模式的变化。所述拓扑结构的功率，主要包括机载系统功率Pas、螺旋桨/转子吸收功率PR/P、太阳能模块输入功率Psc、MPPT功率Pmppt、电池充放电功率Pbat和电驱动器功率Ped。
通过太阳能电池和锂电池混合能源来提供输入能量。所述锂电池的能量根据参数变量mbat确定。所述太阳能电池的能量输入与太阳能电池阵列面积Ssc、一年中所处天数δ、纬度
一天的时间t、海拔h、太阳能组件法向量
太阳能转换效率ηsc和太阳散射强度c1有关系，具体表达式如式(1)所示。
式中，ηsc是太阳能电池在标准测试条件下单位面积上的效率。太阳能电池阵列面积Ssc＝S·ηco，根据翼面积S和太阳能电池阵列固定系数ηco计算得到。
采用能源管理系统进行无人机系统中间能量流动的管理，表示飞行过程中的能源供应关系，即输入功率Pinput到输出功率Pout之间的功率损失关系。采用功率传递方程来描述中间过程太阳能电池功率Psc、MPPT功率Pmppt、电池充放电功率Pbat和电力驱动功率Ped的功率变化，如表达式(2)所示。
式中，ηmppt、ηEM、ηED和μbat表示功率传递效率。
能量和功率的流动是动能流动过程，无人机流动过程的安全裕度与锂电池的状态和剩余电量有关，使用式(3)和式(4)分别表示。
式中，μbat是锂电池充放电效率(充电效率:μbat＝1.03，放电效率:μbat＝0.97)。
锂电池充电时，电池受材料性能的限制而在充电功率受到限制，采用式(5)的指数递减功率来表示锂电池整个充电过程。
式中，c2是期望最终电荷功率的常数。σbat为电池充电状态，其中
为σbat的指数电荷极限。绝对最大电荷功率
其中fmrc为最大相对电荷因数。
锂电池放电时，太阳能倾转旋翼无人机的持续放电功率和峰值放电功率远高于传统固定翼太阳能无人机。锂电池放电功率的表达式如(6)所示。
式中，电驱动器功率Ped所需的最大锂电池放电功率
在过渡模式下。锂电池的放电功率会受到电池本身的性能限制，采用电池组中单体电池的串并联排列来设计。电池组的串联数Ns由电池总额定电压Ubat和单体电池额定电压Ucell决定，用Ns＝Ubat/Ucell表示。电池组的并联数Np与锂电池最大设计功率
锂电池最大能量
电池单体放电功率
和单体电池最大能量
有关，采用式(7)表示。
无人机多模式的能量消耗系统，主要由PR/P和PAS两部分组成。PAS由有效载荷和航空电子设备两部分固定功率构成。而螺旋桨功率PR/P可以根据不同的任务要求在旋翼和固定翼模式下切换飞行，其中倾转模式的输出功率近似在旋翼模式中计算，根据锂电池的容量用式(8)表示无人机多模式下的输出功率。
能源消耗系统由机载系统功率Pas和螺旋桨/转子吸收功率PR/P组成。机载系统功率Pas由有效载荷和航空电子设备两部分固定功率构成，螺旋桨/转子吸收功率PR/P分为旋翼模式下为螺旋桨PR提供动力驱动功率和固定翼模式下为螺旋桨PP提供动力驱动功率两种类型。当螺旋桨向旋翼转换时，太阳能电池供电的低功率水平飞行转化为锂电池放电的高功率垂直飞行。反之，当旋翼向螺旋桨转换时，大功率的放电转化为小功率放电，同时太阳能电池能量能够储能在锂电池中，为下次旋翼模式任务充电。通过能量和功率的多次循环切换，实现小型太阳能无人机的悬停和长航时飞行。因此，多次旋翼的旋翼模式消耗和长航时的固定翼模式的整体功率输出的表达式如(8)所示。
式中，Thov为单次悬停时间，即旋翼模式下锂电池的放电量；Nhov为任务悬停次数；σexc为确保无人机安全的锂电池容量，取值确保无人机大功率安全放电；σbat,i为太阳能电池给锂电池充电的状态量，即下一次悬停任务前的锂电池安全容量状态值。
步骤三：通过翼载荷M/S、锂电池质量mbat和展现比AR三个参数变量，计算无人机无人机的结构质量mstruct和能量流系统质量，求解出在起飞总质量mTo下剩余有效载荷的质量以及此时的悬停次数Nhov、单次悬停时间Thov和巡航时长Tendurance。
步骤四：采用三个性能指标对标称条件下的参数计算结果进行鲁棒性分析，得到无人机的鲁棒计算参数。所述三个性能指标为任务时间Ttask、最低锂电池电荷量SOCmin以及裕度时间Tmargin，任务时间Ttask为应对太阳能倾转旋翼无人机随一年中的日期和垂起时间导致太阳能电池输入能量的变化，最低锂电池电荷量SOCmin用以保证无人机整个飞行剖面的动态安全，裕度时间Tmargin为应对中低空大气的复杂环境所带来的任务时间和输出功率的增加。
所述任务时间Ttask随一年中飞行日期和垂起飞行时间的变化而变化，采用式(9)表示。
式中，
为标称任务时间，
为一年中的天数δ时间差引起的输入功率变化，
为一天中垂起时间差引起的输入功率变化。
所述最低锂电池电荷量SOCmin用以确保太阳能倾转旋翼无人机的三种模式和多种工况中的动态安全，其表达式如(10)所示。
式中，
为最小电荷状态值，
为飞行剖面中实时的最小锂电池容量，
为无人机的最大锂电池容量。
所述裕度时间Tmargin用以应对中低空领域的云遮天气带来的任务时间增加和阵风天气所带来的无人机输出功率增加，如式(11)所示。
式中，Tendurance为总的任务航时，
为飞行任务中应对云遮所带来的额外任务时间，
为无人机输出功率增加的时间。
步骤五：将步骤一至步骤四所述的基于能量流的鲁棒参数分析，得到满足无人机任务需求、性能需求的最优太阳能倾转旋翼无人机参数。所述最优太阳能倾转旋翼无人机参数包括太阳能倾转旋翼无人机的外形参数、多模式下能量流部件的最大运行功率、各部件质量分布和飞行鲁棒参数。
步骤六：根据步骤五优化得到最优太阳能倾转旋翼无人机参数，进行太阳能倾转旋翼无人机样机开发或控制使用，提高太阳能倾转旋翼无人机应对复杂垂直起降条件和环境的鲁棒飞行能力，解决太阳能倾转旋翼无人机应用相关工程技术问题，实现太阳能无人机的多次悬停和长航时飞行任务、执行任务多样化的优势，增加无人机的工程实用性。
有益效果：
1.本发明公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，采取能量流分析方法对太阳能倾转旋翼无人机的参数变量进行迭代优化，计算无人机设计参数下的能量和功率的输入和输出变化，确定无人机能源需求量和能量部件的最大运行功率。所述能量流分析方法，包括太阳能电池/锂电池混合能源策略和拓扑结构；基于所述能量流分析方法能够准确地描述无人机从能源供应系统、能源管理系统到能源消耗系统的能量和功率变化，从而精确、快速优化无人机在参数变量情况下各部件的最大运行功率和质量分布，从而高效确定基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数，提高太阳能倾转旋翼无人机鲁棒飞行能力，解决太阳能倾转旋翼无人机应用相关工程技术问题，增加无人机的工程实用性。
2.本发明公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，采用太阳能倾转旋翼无人机鲁棒特性分析方法，通过提出任务时间Ttask、最低锂电池电荷量SOCmin以及裕度时间Tmargin三个性能指标对无人机在标称条件下的参数计算结果进行鲁棒性分析，提高太阳能倾转旋翼无人机鲁棒飞行能力，增加无人机的工程实用性。
3.本发明公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，采用一种太阳能倾转旋翼无人机多次悬停和长航时飞行的太阳能电池和锂电池能量互补策略，通过对无人机垂直起降、平飞和悬停过程进行太阳能电池和锂电池混合能量进行供能管理，实现太阳能倾转旋翼无人机的垂直起降、多次悬停和长航时飞行能力。
附图说明
图1为本发明公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法的流程图；
图2为太阳能倾转旋翼无人机的任务剖面图；
图3为太阳能倾转旋翼无人机布局选取图；
图4为太阳能/锂电池混合能源供应拓扑结构图；
图5为太阳能/锂电池混合能源供应的能量和功率流图。
具体实施方式
为了更好地说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实施例对本发明内容作进一步说明。
为了更好的说明本发明的目的与工程实用性，下面以一架6.5kg的太阳能倾转旋翼无人机参数计算为例，结合附图和表格对本发明进行清楚、详细地描述。
如图1所示，本实施例公开的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，全面、准确和高效地确定无人机的需求参数，解决太阳能倾转旋翼无人机优化问题。本实施例具体实现步骤如下：
步骤一：确定太阳能倾转旋翼无人机参数计算的初始条件，所需的初始条件包括任务需求、任务剖面、性能需求、布局形式、飞行条件和参数变量，用作无人机参数计算的输入条件。
所述无人机的任务剖面图2所示。当无人机飞行在多次悬停剖面下，长航时太阳能锂电池混合无人机的任务剖面包括垂直起飞、旋翼到固定翼平移、多次巡航飞行、多点悬停、固定翼到旋翼平移和垂直降落。当无人机在恶劣条件下飞行(即天空阴天)，任务剖面为垂直起降、过渡、固定翼模式巡航2小时。所述任务需求如表1所示，初步选取有效载荷大于0.5kg，悬停次数为10次，悬停次数为150秒。所需性能需求如表2所示。所述布局形式如图3所示，太阳能倾转旋翼无人机采用结构简单易于控制、具有良好稳定性的常规布局形式；机翼采用上单翼，便于太阳能电池辐射；动力系统采用后三点式三旋翼布局，实现垂直起降同时减少动力冗余；水平尾翼采用上置尾翼布局，用于控制纵向稳定性，垂直尾翼采用无舵面的双腹鳍代替垂直安定面，航向力矩采用尾部电机控制代替垂尾舵面，减少控制冗余。所述无人机的飞行条件包括技术参数、时间。此无人机的技术参数见表3，将以6月21日为中心的左右各3个月窗口(3月21日-9月21日)在北纬
进行多次悬停和长航时飞行的复杂任务。所述参数变量选取无人机的翼载荷M/S、锂电池质量mbat和展现比AR。所述翼载荷M/S的变量可行域采用无人机多模式约束分析确定，所述多模式约束分析包括旋翼模式、固定翼模式和倾转模式三种模式的翼载荷与功重比的约束关系。所述锂电池mbat∈[1.0kg,3.0kg]，展现比AR＝8。
表1无人机任务需求
表2无人机性能需求
表3输入参数和其它技术参数
固定翼模式下巡航、爬升、最大巡航速度和升限工况情况下的翼载荷与功重比之间的关系如式(12)所示。
式中，q为给定高度和空速下的动压，ηp为当前飞行状态下的螺旋桨效率，K＝1/(πe·AR)为诱导阻力，d(h+V2/2g)/dt为可用的剩余动力。
固定翼模式下的翼载荷最大值由失速速度决定，采用式(13)确定
W/S≤qstallCLmax (13)
在旋翼模式下，垂起、悬停和垂降的翼载荷与功重比的约束关系基于动量理论计算，如式(14)所示。
式中，旋翼效率FM＝0.4742(T/NR)0.0793,NR是旋翼数目；T/W为推重比；空气诱导速度vi＝(T/(2ρNRSR))0.5，其中
为单螺旋桨盘面积，可由翼展b、翼展面积S和转子几何因子γR计算求得。其中，T/W具体表达式如式(15)所示。
式中，ξT为飞行状态因子(垂直上升:ξT＝1，悬停:ξT＝0，垂直下降:ξT＝-1)；CD,V为转子模态阻力系数；对于倾转旋翼无人机，CD,V可假设为平板阻力，具体表示为CD,V＝2sin3α，其中α为倾转角。
倾转模式的约束要求无人机在短时间内完成旋翼模式和固定翼模式之间的切换，且倾转过程不掉高度。因此，通过式(16)计算倾转模式下的翼载荷与功重比的约束关系。
根据表2所述的性能需求，计算出固定翼模式中巡航、爬升、最大巡航速度以及失速情况下的翼载荷和功重比求解展示结果，翼载荷M/S的可行域范围为3.2～4.6kg/m2，该值用作求解最优翼载荷的参数变量。式(14)和式(16)直接计算旋翼模式和倾转模式的翼载荷和功重比的性能值。
步骤二：采取能量流分析方法对太阳能倾转旋翼无人机的参数变量进行迭代优化，计算无人机设计参数下的能量和功率的输入和输出变化，确定无人机能源需求量和能量部件的最大运行功率。
为了完成太阳能倾转旋翼无人机的垂直起降、多次悬停、长航时任务需求，构建一种太阳能电池和锂电池混合能源供应拓扑结构，所述拓扑方案用于无人机多模式下的输入功率、输出功率和动力系统内部间的能量和功率传递，如图4所示。具体来说，Eq.(1)和Eq.(8)分别计算太阳能输入功率和飞行输出功率；式(2)计算能量流的内部功率，Eq.(3)和Eq.(4)计算飞行过程中的剩余功率。Eq.(5)和Eq.(6)分别计算锂电池充放电中的实时限制功率。此外，根据多模式下能量流中的最大功率，可用Eq.(7)计算出锂电池组件的串并联设计方式。通过式(1)至式(8)进行多模式的操作功率计算，结果如表4所示。
表4无人机在多模式的操作功率
步骤三：通过翼载荷M/S、锂电池质量mbat和展现比AR三个参数变量，计算无人机无人机的结构质量mstruct和能量流系统质量，求解出在起飞总质量mTo下剩余有效载荷的质量以及此时的悬停次数Nhov、单次悬停时间Thov和巡航时长Tendurance。
所述能量流系统质量包括太阳能电池质量msc、MPPT质量mMPPT、能量管理系统质量mEMS、电力驱动质量mED、螺旋桨/转子质量mP/R、机载系统质量mAE(包括航空电子设备质量mav和有效载荷质量mpld)，根据步骤二中的各个部件的最大运行功率和变量参数即可求解所述能量流系统中各个部件质量。所述结构质量根据太阳能倾转旋翼无人机的机翼面积S进行计算，太阳能飞机的大多数机体质量集中在机翼上，本例进行近似计算。此外，根据起飞总质量mTo输入即可求解有效载荷质量mpld。计算公式如式(17)所示。
mpld＝mTo-(mbat+msc+mMPPT+mEMS+mED+mP/R+mstruct+mav+mL) (17)
根据式(1)-式(8)和式(17)，对参数变量mbat和M/S在AR＝8、最小电荷状态SOCmin＝0.4条件下的计算迭代，计算出可求得式(17)中有效载荷质量mpld＝0.53kg、M/S＝4.5kg/m2和锂电池质量mbat＝1.96kg的最优初始值。此时，所设计无人机在6月21日(上午11点)的标称任务时间为
步骤四：采用三个性能指标对标称条件下的参数计算结果进行鲁棒性分析，得到无人机的鲁棒计算参数。所述三个性能指标为任务时间Ttask、最低锂电池电荷量SOCmin以及裕度时间Tmargin，任务时间Ttask为应对太阳能倾转旋翼无人机随一年中的日期和垂起时间导致太阳能电池输入能量的变化，最低锂电池电荷量SOCmin用以保证无人机整个飞行剖面的动态安全，裕度时间Tmargin为应对中低空大气的复杂环境所带来的任务时间和输出功率的增加。
为了确保安全倾转和充分利用锂电池能量，选取了整个飞行剖面中的SOCmin值为0.4，所选值不仅可以保证锂电池在多模式下的能量供应，还保证了倾转完成后悬停和垂降的锂电池安全容量。此外通过选取了6月21和9月21日两个飞行日期下，无人机从8.5h到12h起飞时间差导致的任务时间差值为
而两天同一起飞时间导致的任务时间差为
因此可计算得到鲁棒任务时间为
采用裕度时间Tmargin作为输入功率和输出功率的函数，来描述由局部和经常不可预测的气象效应引起变化量。选取了输入功率减少量为
面对云遮、雾引起的太阳能输入功率变化。同样地选取输出功率增加量为
来应对环境中的下降气流和阵风所引起的输出功率变化。综上，可计算出总的裕度时间值Tmargin＝0.94h。因此，通过鲁棒性能分析初步确定了无人机的总飞行航时为Tendurance＝Ttask+Tmargin＝5.75h。
步骤五：将步骤一至步骤四所述的基于能量流的鲁棒参数分析，得到满足无人机任务需求、性能需求的最优太阳能倾转旋翼无人机参数。所述最优太阳能倾转旋翼无人机参数包括太阳能倾转旋翼无人机的外形参数、多模式下能量流部件的最大运行功率、各部件质量分布和飞行鲁棒参数。
综上所述，在AR＝8，mbat＝1.9kg，M/S＝4.5kg/m2情况下，实施例无人机的固定翼、旋翼和倾转模式下多个工况的最大运行功率计算结果如表4。根据能量和功率流中的最大运行功率，采用式(7)计算了锂电池单元串并联数，此时的锂电池mbat＝1.9kg在14S3P设计下的最大工作功率为
锂电池下的能量为
最后，图5展示了实施例无人机整个航时内的能量和功率流图，表5展示了实施例无人机通过迭代设计的主要参数结果。
表5无人机具体的设计参数值
步骤六：根据步骤五优化得到最优太阳能倾转旋翼无人机参数，进行太阳能倾转旋翼无人机样机开发或控制使用，提高太阳能倾转旋翼无人机应对复杂垂直起降条件和环境的鲁棒飞行能力，解决太阳能倾转旋翼无人机应用相关工程技术问题，实现太阳能无人机的多次悬停和长航时飞行任务、执行任务多样化的优势，增加无人机的工程实用性。
以上的具体描述，是对发明的目的、技术方案和有益效果的进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施实例，仅用于解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：确定太阳能倾转旋翼无人机参数计算的初始条件，所需的初始条件包括任务需求、任务剖面、性能需求、布局形式、飞行条件和参数变量，用作无人机参数计算的输入条件；所述任务需求包括有效载荷mpld、悬停次数Nhov、单次悬停时间Thov和巡航时长Tendurance，所述任务剖面包括多次悬停和长航时飞行的混合能源供应剖面、纯锂电池供电的长航时飞行剖面，所述性能需求为旋翼模式、倾转模式和固定翼模式多种模式的性能需求，布局形式为常规、翼身融合、飞翼布局根据任务选取，所述飞行条件包括无人机技术参数、技术效率损失、飞行经纬度、飞行日期和飞行高度，所述参数变量选取无人机的翼载荷M/S、锂电池质量mbat和展现比AR；
步骤二：采取能量流分析方法对太阳能倾转旋翼无人机的参数变量进行迭代优化，计算无人机设计参数下的能量和功率的输入和输出变化，确定无人机能源需求量和能量部件的最大运行功率；所述能量流分析方法，包括太阳能电池/锂电池混合能源策略和拓扑结构；所述太阳能电池/锂电池混合能源策略为太阳能倾转无人机在飞行剖面下的一种能量供应策略，所述拓扑结构为能源动力系统，采用能量流来描述从能源供应系统、能源管理系统到能源消耗系统的太阳能、化学储能和电能之间的能量和功率转化；
所述混合能源策略为一种太阳能电池和锂电池能量互补策略，在垂直起降的过程中，由锂电池供电；在平飞过程之中，由太阳能供电，并有多余的能量为锂电池充电；无人机悬停阶段由锂电池供电；多次循环以上能量交互过程，进而实现太阳能倾转旋翼无人机的垂直起降+多次悬停+长航时飞行；
所述太阳能/锂电池混合能源供应拓扑结构，采用能量流来描述从能源供应系统、能源管理系统到能源消耗系统的太阳能、化学储能和电能之间的能量转化；能量流的具体形式采用功率来间接地描述不同的运行工况和飞行模式的变化；所述拓扑结构的功率，主要包括机载系统功率Pas、螺旋桨/转子吸收功率PR/P、太阳能模块输入功率Psc、MPPT功率Pmppt、电池充放电功率Pbat和电驱动器功率Ped；
步骤三：通过翼载荷M/S、锂电池质量mbat和展现比AR三个参数变量，计算无人机无人机的结构质量mstruct和能量流系统质量，求解出在起飞总质量mTo下剩余有效载荷的质量以及此时的悬停次数Nhov、单次悬停时间Thov和巡航时长Tendurance；
步骤四：采用三个性能指标对标称条件下的参数计算结果进行鲁棒性分析，得到无人机的鲁棒计算参数；所述三个性能指标为任务时间Ttask、最低锂电池电荷量SOCmin以及裕度时间Tmargin，任务时间Ttask为应对太阳能倾转旋翼无人机随一年中的飞行日期和垂起时间导致太阳能电池输入能量的变化，最低锂电池电荷量SOCmin用以保证无人机整个飞行剖面的动态安全，裕度时间Tmargin为应对中低空大气的复杂环境所带来的任务时间和输出功率的增加；
步骤五：将步骤一至步骤四所述的基于能量流的鲁棒参数分析，得到满足无人机任务需求、性能需求的最优太阳能倾转旋翼无人机参数；所述最优太阳能倾转旋翼无人机参数包括太阳能倾转旋翼无人机的外形参数、多模式下能量流部件的最大运行功率、各部件质量分布和飞行鲁棒参数。
2.如权利要求1所述的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，其特征在于：还包括步骤六，根据步骤五优化得到最优太阳能倾转旋翼无人机参数，进行太阳能倾转旋翼无人机制作或控制，提高太阳能倾转旋翼无人机鲁棒飞行能力。
3.如权利要求1或2所述的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，其特征在于：步骤二中，
通过太阳能电池和锂电池混合能源来提供输入能量；所述锂电池的能量根据参数变量mbat确定；所述太阳能电池的能量输入与太阳能电池阵列面积Ssc、一年中所处天数δ、纬度
一天的时间t、海拔h、太阳能组件法向量
太阳能转换效率ηsc和太阳散射强度c1有关系，具体表达式如式(1)所示；
式中，ηsc是太阳能电池在标准测试条件下单位面积上的效率；太阳能电池阵列面积Ssc＝S·ηco，根据翼面积S和太阳能电池阵列固定系数ηco计算得到；
采用能源管理系统进行无人机系统中间能量流动的管理，表示飞行过程中的能源供应关系，即输入功率Pinput到输出功率Pout之间的功率损失关系；采用功率传递方程来描述中间过程太阳能电池功率Psc、MPPT功率Pmppt、电池充放电功率Pbat和电力驱动功率Ped的功率变化，如表达式(2)所示；
式中，ηmppt、ηEM、ηED和μbat表示功率传递效率；
能量和功率的流动是动能流动过程，无人机流动过程的安全裕度与锂电池的状态和剩余电量有关，使用式(3)和式(4)分别表示；
式中，μbat是锂电池充放电效率；
锂电池充电时，电池受材料性能的限制而限制充电功率，采用式(5)的指数递减功率来表示锂电池整个充电过程；
式中，c2是期望最终电荷功率的常数；σbat为电池充电状态，其中
为σbat的指数电荷极限；绝对最大电荷功率
其中fmrc为最大相对电荷因数；
锂电池放电功率的表达式如(6)所示；
式中，电驱动器功率Ped所需的最大锂电池放电功率
在过渡模式下；锂电池的放电功率会受到电池本身的性能限制，采用电池组中单体电池的串并联排列布局；电池组的串联数Ns由电池总额定电压Ubat和单体电池额定电压Ucell决定，用Ns＝Ubat/Ucell表示；电池组的并联数Np与锂电池最大设计功率
锂电池最大能量
电池单体放电功率
和单体电池最大能量
有关，采用式(7)表示；
无人机多模式的能量消耗系统，主要由PR/P和PAS两部分组成；PAS由有效载荷和航空电子设备两部分固定功率构成；而螺旋桨功率PR/P能够根据不同的任务要求在旋翼和固定翼模式下切换飞行，其中倾转模式的输出功率近似在旋翼模式中计算，根据锂电池的容量用式(8)表示无人机多模式下的输出功率；
能源消耗系统由机载系统功率Pas和螺旋桨/转子吸收功率PR/P组成；机载系统功率Pas由有效载荷和航空电子设备两部分固定功率构成，螺旋桨/转子吸收功率PR/P分为旋翼模式下为螺旋桨PR提供动力驱动功率和固定翼模式下为螺旋桨PP提供动力驱动功率两种类型；当螺旋桨向旋翼转换时，太阳能电池供电的低功率水平飞行转化为锂电池放电的高功率垂直飞行；反之，当旋翼向螺旋桨转换时，大功率的放电转化为小功率放电，同时太阳能电池能量能够储能在锂电池中，为下次旋翼模式任务充电；通过能量和功率的多次循环切换，实现小型太阳能无人机的悬停和长航时飞行；因此，多次旋翼的旋翼模式消耗和长航时的固定翼模式的整体功率输出的表达式如(8)所示；
式中，Thov为单次悬停时间，即旋翼模式下锂电池的放电量；Nhov为任务悬停次数；σexc为确保无人机安全的锂电池容量，取值确保无人机大功率安全放电；σbat,i为太阳能电池给锂电池充电的状态量，即下一次悬停任务前的锂电池安全容量状态值。
4.如权利要求3所述的一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法，其特征在于：步骤四中，
所述任务时间Ttask随一年中飞行日期和垂起飞行时间的变化而变化，采用式(9)表示；
式中，
为标称任务时间，
为一年中的天数δ时间差引起的输入功率变化，
为一天中垂起时间差引起的输入功率变化；
所述最低锂电池电荷量SOCmin用以确保太阳能倾转旋翼无人机的三种模式和多种工况中的动态安全，其表达式如(10)所示；
式中，
为最小电荷状态值，
为飞行剖面中实时的最小锂电池容量，
为无人机的最大锂电池容量；
所述裕度时间Tmargin用以应对中低空领域的云遮天气带来的任务时间增加和阵风天气所带来的无人机输出功率增加，如式(11)所示；
式中，Tendurance为总的任务航时，
为飞行任务中应对云遮所带来的额外任务时间，
为无人机输出功率增加的时间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210584900.XA CN115027684A (zh) | 2022-05-26 | 2022-05-26 | 一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210584900.XA CN115027684A (zh) | 2022-05-26 | 2022-05-26 | 一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115027684A true CN115027684A (zh) | 2022-09-09 |
Family
ID=83121683
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210584900.XA Pending CN115027684A (zh) | 2022-05-26 | 2022-05-26 | 一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115027684A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120056040A1 (en) * | 2009-03-20 | 2012-03-08 | Geola Technologies, Ltd. | Electric VTOL Aircraft |
| CN103847970A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-06-11 | 北京理工大学 | 一种基于功率跟随的混合动力无人机能源控制方法 |
| US20200290742A1 (en) * | 2017-03-19 | 2020-09-17 | Zunum Aero, Inc. | Hybrid-electric aircraft, and methods, apparatus and systems for facilitating same |
| CN114398721A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-26 | 北京航空航天大学 | 基于自调节搜索鸽群智能的太阳能旋翼无人机设计方法 |
-
2022
- 2022-05-26 CN CN202210584900.XA patent/CN115027684A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120056040A1 (en) * | 2009-03-20 | 2012-03-08 | Geola Technologies, Ltd. | Electric VTOL Aircraft |
| CN103847970A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-06-11 | 北京理工大学 | 一种基于功率跟随的混合动力无人机能源控制方法 |
| US20200290742A1 (en) * | 2017-03-19 | 2020-09-17 | Zunum Aero, Inc. | Hybrid-electric aircraft, and methods, apparatus and systems for facilitating same |
| CN114398721A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-26 | 北京航空航天大学 | 基于自调节搜索鸽群智能的太阳能旋翼无人机设计方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 焦黎明;徐伟强;: "太阳能/氢能长航时无人机重量能量耦合分析", 太阳能学报, no. 02, 28 February 2020 (2020-02-28) * |
| 陶于金;: "临近空间超长航时太阳能无人机发展及关键技术", 航空制造技术, no. 18, 15 September 2016 (2016-09-15) * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103847970B (zh) | 一种基于功率跟随的混合动力无人机能源控制方法 | |
| Gao et al. | The equivalence of gravitational potential and rechargeable battery for high-altitude long-endurance solar-powered aircraft on energy storage | |
| CN107745819A (zh) | 一种固定翼太阳能飞机 | |
| Yang et al. | Hybrid system for powering unmanned aerial vehicles: Demonstration and study cases | |
| Ng et al. | Hydrogen fuel cell and battery hybrid architecture for range extension of electric VTOL (eVTOL) aircraft | |
| Montgomery et al. | Design of a 5 kilogram solar-powered unmanned airplane for perpetual solar endurance flight | |
| Trainelli et al. | A general preliminary sizing procedure for pure-electric and hybrid-electric airplanes | |
| Stroman et al. | The hybrid tiger: A long endurance solar/fuel cell/soaring unmanned aerial vehicle | |
| CN110481768A (zh) | 四轴旋翼倾转旋翼太阳能无人机 | |
| CN108280267B (zh) | 一种手抛式不间断飞行无人机的参数优化方法 | |
| Clarke et al. | Evaluating the Performance and Acoustic Footprint of Aircraft for Regional and Urban Air Mobility | |
| Phillips | Some design considerations for solar-powered aircraft | |
| CN115027684A (zh) | 一种基于能量流的太阳能倾转旋翼无人机参数优化方法 | |
| CN214190103U (zh) | 一种长续航复合翼无人机 | |
| Marzougui et al. | Optimal sizing of hybrid electric propulsion system for eVTOL | |
| Rajendran et al. | Sensitivity analysis of design parameters of a small solar-powered electric unmanned aerial vehicle | |
| Verstraete et al. | Preliminary design of a fuel-cell-based hybrid-electrical UAV | |
| Avera et al. | Scalability of Hybrid-Electric Propulsion for VTOL UAS | |
| Wilson et al. | Aerodynamic and structural design of a solar-powered micro unmanned air vehicle | |
| Yolcu et al. | Conceptual design of a cargo UAV that can take-off and land vertically | |
| Wilkins et al. | Critical design parameters for a low altitude long endurance solar powered UAV | |
| Grano-Romero et al. | Modeling and control of a fixed-wing UAV powered by solar energy: An electric array reconfiguration approach | |
| Scheiman et al. | Solar technology comparison for wing integration in unmanned aerial vehicles | |
| Peciak et al. | Impact Analysis of Solar Cells on Vertical Take-Off and Landing (VTOL) Fixed-Wing UAV. Aerospace 2023, 10, 247 | |
| Xu et al. | Energy-optimal path planning based on lithium battery status for solar-powered aircraft |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |