一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，包括步骤如下：建立混联式混合动力无人机动力系统关联模型；分别建立飞行动力性函数模型、耦合结构经济性函数模型，混合系统排放性函数模型三个分目标函数模型；确定系统约束条件；推导出混联式混合动力无人机动力系统多目标优化函数模型；采用多目标优化算法，进行多目标参数优化。本发明专利技术的方法使得固定翼混合动力无人机在具备较高的飞行动力性的同时，提高了经济性，并进一步减少排放。排放。排放。

【技术实现步骤摘要】
一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法


[0001]本专利技术属于无人机动力系统优化
，具体涉及一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法。

技术介绍

[0002]目前，消费级无人机市场趋于饱和，工业级无人机市场则处于快速上升的趋势，固定翼无人机在远距离、长航时工作任务时具有巨大优势。与此同时，为了实现减少排放、降低污染的目标，混合动力无人机开始成为研究热点。
[0003]混合动力无人机动力系统包括：串联式、并联式、混联式，串联式动力系统发动机的能量利用率不高，需要更大功率的发动机和电动机；并联式动力系统油耗和排污指标在一定工况下不如串联式；混联式动力系统能够满足发动机、发电机、电动机在各种工况下的最佳优化匹配，最大化的实现能量回收和节能减排的目的。
[0004]目前，混联式固定翼混合动力无人机鲜有研究；主要问题在于，混联式动力系统的应用虽然能够适应各种不同工况的飞行任务，但也会增加系统结构复杂度，导致动力系统、整机制造成本增加，同时质量的增加也会对飞行动力性造成影响。此外，动力系统的排放性也是需要考虑的因素。
[0005]综上可知，混联式无人机的多目标优化设计，对其综合性能有重要意义。然而，现有研究工作集中在独立的燃油经济性单目标优化，尤其是还没有针对特有的固定翼形式的油电混合动力系统的多目标优化方法，无法从本质上解决混合动力系统性能目标之间的耦合关系对性能的影响，不利于固定翼混合动力无人机的设计应用。

技术实现思路

[0006]针对于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，以克服现有技术中存在的无人机混合动力系统优化目标单一的问题，本专利技术的方法使得固定翼混合动力无人机在具备较高的飞行动力性的同时，提高了经济性，并进一步减少排放。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0008]本专利技术的一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，包括步骤如下：
[0009](1)建立混联式混合动力无人机动力系统关联模型；
[0010](2)确定混联式混合动力无人机动力系统优化目标，分别建立飞行动力性函数模型、耦合结构经济性函数模型，混合系统排放性函数模型三个分目标函数模型；
[0011](3)通过对所述系统优化目标进行对比分析，根据系统结构选取特征优化变量，确定系统约束条件；
[0012](4)根据所述分目标函数模型和系统约束条件，推导出混联式混合动力无人机动力系统多目标优化函数模型；
[0013](5)根据步骤(4)得到的混联式混合动力无人机动力系统多目标优化函数模型，采
用多目标优化算法，进行多目标参数优化。
[0014]进一步地，所述步骤(1)中的关联模型包括：机体动力学模型、发动机模型、电动机模型、动力电池组模型。
[0015]进一步地，所述机体动力学模型为：
[0016][0017]所述发动机模型包括为：：
[0018][0019]所述电动机模型为：
[0020][0021]所述动力电池组模型为：
[0022][0023]式中，M为合力矩；i、j、k分别表示机体坐标系中的Ox轴、Oy轴、Oz轴的单位矢量；p、q、r表示旋转角速度在坐标系分量，I
x
、I
y
、I
z
分别为截面对x轴、y轴、z轴的惯性矩，I
xy
、I
xz
分别为截面对坐标轴的惯性积，T
eng
_
act
为发动机实际扭矩，T
eng_loss
为发动机损失扭矩，T
eng_max
为发动机峰值扭矩，T
eng_ind
为发动机控制模块发送的发动机指示扭矩信号，Q为发动机总油耗，P
eng
为发动机功率，ρ为燃油体积质量，b
e
为发动机燃油消耗率，U
m
为电动机电压，I
m
为电动机电流，C
bat
为电池容量，τ为电动机油门量，U
b
为动力电池组输出电压，I
b
为动力电池组放电电流，τ
r
为正常飞行时电动机油门量，ω
m
为电动机转速，K
e
为反电动势常数，R0为电动机内阻，η
d
为电调效率，I
n
为正常飞行时电动机电流，η
b
为电池实际可用容量系数，t
v
和t
c
分别为设计起降和巡航时间。
[0024]进一步地，所述步骤(2)中的优化目标包括：飞行动力性、耦合结构经济性、混合系统排放性。
[0025]进一步地，所述飞行动力性函数模型为：
[0026][0027]式中，Ff
li
为飞行动力性指标，u、v、w分别表示飞行速度在机体坐标系分量；i、j、k分别表示机体坐标系中的Ox轴、Oy轴、Oz轴的单位矢量；p、q、r表示旋转角速度在坐标系分量；m为无人机质量，d
u
/d
t
、d
v
/d
t
、d
w
/d
t
分别为Ox轴、Oy轴、Oz轴上飞行速度分量对时间的导数。
[0028]进一步地，所述耦合结构经济性函数模型为：
[0029]F
eco
＝1229+10.436P
eng
+19.733P
m
+(124.523+6.195PE
ratio
)C
bat
[0030]式中，F
ec
o为耦合结构经济性指标，P
m
表示电动机额定功率，P
eng
为发动机功率，C
bat
为电池容量，PE
rati
o为电池的功率能量比。
[0031]进一步地，所述混合系统排放性函数模型为：
[0032]F
air
＝F
CO
+F
HC
+F
NOx
[0033]式中，F
air
为混合系统排放性指标，F
CO
表示一氧化碳排放量，F
HC
表示碳氢化合物排放量，F
NOx
表示氮氧化合物排放量。
[0034]进一步地，所述步骤(3)中的特征优化变量包括：发动机功率Peng、动力电池组容量C
bat
、发电机峰值功率P
max1
、电动机峰值功率P
max2
、动力电池组SOC上下限S
L
与S
U
、油电功率混合度P
c
。
[0035]进一步地，所述步骤(4)中的混联式混合动力无人机动力系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，其特征在于，包括步骤如下：(1)建立混联式混合动力无人机动力系统关联模型；(2)确定混联式混合动力无人机动力系统优化目标，分别建立飞行动力性函数模型、耦合结构经济性函数模型，混合系统排放性函数模型三个分目标函数模型；(3)根据系统结构选取特征优化变量，确定系统约束条件；(4)根据所述分目标函数模型和系统约束条件，推导出混联式混合动力无人机动力系统多目标优化函数模型；(5)采用多目标优化算法，进行多目标参数优化。2.根据权利要求1所述的混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，其特征在于，所述步骤(1)中的关联模型包括：机体动力学模型、发动机模型、电动机模型、动力电池组模型。3.根据权利要求2所述的混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，其特征在于，所述机体动力学模型为：所述发动机模型包括为：所述电动机模型为：所述动力电池组模型为：式中，M为合力矩；i、j、k分别表示机体坐标系中的Ox轴、Oy轴、Oz轴的单位矢量；p、q、r表示旋转角速度在坐标系分量，I
x
、I
y
、I
z
分别为截面对x轴、y轴、z轴的惯性矩，I
xy
、I
xz
分别
为截面对坐标轴的惯性积，T
eng
_
act
为发动机实际扭矩，T
eng_loss
为发动机损失扭矩，T
eng_max
为发动机峰值扭矩，T
eng_ind
为发动机控制模块发送的发动机指示扭矩信号，Q为发动机总油耗，P
eng
为发动机功率，ρ为燃油体积质量，b
e
为发动机燃油消耗率，U
m
为电动机电压，I
m
为电动机电流，C
bat
为电池容量，τ为电动机油门量，U
b
为动力电池组输出电压，I
b
为动力电池组放电电流，τ
r
为正常飞行时电动机油门量，ω
m
为电动机转速，K
e
为反电动势常数，R0为电动机内阻，η
d
为电调效率，I
n
为正常飞行时电动机电流，η
b
为电池实际可用容量系数，t
v
和t
c
分别为设计起降和巡航时间。4.根据权利要求1所述的混联式混合动力无人机动力系统的优化方法，其特征在于，所述步骤(2)中的优化目标包括：飞行...

【专利技术属性】
技术研发人员：周小川，齐前锦，赵万忠，王春燕，昌诚程，张自宇，薛子宽，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：