基于模糊邏輯的增程式無人機(jī)能量管理策略研究

陳 偉,劉建宏,任 毅,涂 釧,閆志偉

(1. 重慶交通大學(xué) 航空學(xué)院,重慶 400074; 2. 南京航空航天大學(xué) 能源與動(dòng)力學(xué)院,江蘇 南京 210016;3. 綠色航空能源動(dòng)力重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 401130)

0 引 言

近年來,具有垂直起降特性的多旋翼無人機(jī)在應(yīng)急救援、物資運(yùn)送等領(lǐng)域表現(xiàn)出巨大優(yōu)勢(shì)[1],獲得了快速發(fā)展。但目前動(dòng)力電池能量密度受限,純電多旋翼無人機(jī)無法實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間空中停留[2]。增程式混合動(dòng)力系統(tǒng)的出現(xiàn)打破了這種限制,它不僅能有效提高多旋翼無人機(jī)的續(xù)航能力,且具備綠色低碳優(yōu)勢(shì)。增程式混合動(dòng)力系統(tǒng)通常由發(fā)動(dòng)機(jī)和動(dòng)力電池兩個(gè)動(dòng)力源組成,其燃油經(jīng)濟(jì)性與能量管理策略直接相關(guān),可以說能量管理策略就是油電混合動(dòng)力系統(tǒng)的“大腦”[3-4]。

增程式混合動(dòng)力系統(tǒng)的能量管理策略主要分為優(yōu)化型和規(guī)則型[5]。優(yōu)化型能量管理策略方面,牛禮民等[6]提出了一種基于全局優(yōu)化算法的能量管理策略,取得了一定的省油效果。但優(yōu)化型能量管理策略計(jì)算量大,對(duì)硬件配置要求高,很難投入到實(shí)際應(yīng)用中。規(guī)則型能量管理策略主要分為主要恒溫器式、功率跟隨型、多工作點(diǎn)和復(fù)合型(恒溫器與功率跟隨型相結(jié)合)能量管理策略,其優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算量低、實(shí)用性強(qiáng),缺點(diǎn)在于魯棒性和自適應(yīng)性相對(duì)較差[5-7]。劉小涵等[8]提出了一種規(guī)則型的功率跟隨能量管理控制策略,提高了無人機(jī)的續(xù)航能力;鄧智輝等[9]提出一種多工作點(diǎn)能量管理策略,并在不同行駛工況下分別對(duì)多工作點(diǎn)、恒溫器、混合多工作點(diǎn)控制策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證,證明了其策略具有省油性;趙勇等[10]根據(jù)推土機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)最佳燃油消耗功率曲線,提出了一種復(fù)合型控制策略,提高了推土機(jī)的燃油經(jīng)濟(jì)性。

對(duì)于規(guī)則型策略的研究較多,但仍然存在能量管理策略優(yōu)化的不足、電池充放電狀態(tài)考慮不足等問題。模糊邏輯算法具有很強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)性[11],可改善發(fā)動(dòng)機(jī)的燃油經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性;復(fù)合型能量管理策略兼具恒溫器式和功率跟隨型能量管理策略的優(yōu)點(diǎn)[12],適合增程式無人機(jī)能量管理。筆者針對(duì)增程式無人機(jī)混合電推進(jìn)系統(tǒng),以提高穩(wěn)定性和燃油經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),建立增程式無人機(jī)仿真模型,提出了一種模糊復(fù)合型控制策略,并將其與復(fù)合型能量管理策略、純油驅(qū)動(dòng)在相同的工況下作對(duì)比,驗(yàn)證其燃油經(jīng)濟(jì)性和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

筆者的增程式混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如圖1。

圖1 增程式混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig. 1 Structure of the extended range hybrid power system

從圖1可看出,該增程式無人機(jī)有動(dòng)力電池和發(fā)動(dòng)機(jī)兩個(gè)能量源,動(dòng)力電池的電能輸出通過電流/電壓計(jì)模塊后輸入到電機(jī),電機(jī)與螺旋槳機(jī)械連接;電流電壓計(jì)將電流電壓信號(hào)傳遞給增程式混合動(dòng)力系統(tǒng)電控系統(tǒng),經(jīng)其策略運(yùn)算后將發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門信號(hào)傳遞給發(fā)動(dòng)機(jī),發(fā)動(dòng)機(jī)與發(fā)電機(jī)機(jī)械連接產(chǎn)生電能;同時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)與冷卻風(fēng)扇機(jī)械連接,降低發(fā)動(dòng)機(jī)溫度;發(fā)電機(jī)輸出的交流電通過整流器整流后輸出給電機(jī)。筆者的能量管理策略是通過監(jiān)視動(dòng)力電池輸出、工況和無人機(jī)控制信號(hào)的改變來控制發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出,從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)力源的分配與控制。

2 系統(tǒng)建模

2.1 發(fā)動(dòng)機(jī)建模

發(fā)動(dòng)機(jī)建模方法主要有理論建模法和試驗(yàn)建模法。理論建模法是建立一系列高階的線性方程與非線性方程組成數(shù)學(xué)模型,但其參數(shù)難以獲取且建模周期過長(zhǎng),不適用筆者系統(tǒng)。筆者采用試驗(yàn)建模法(查表法),采用數(shù)據(jù)擬合的方法建立發(fā)動(dòng)機(jī)輸入輸出關(guān)系,模擬發(fā)動(dòng)機(jī)工作過程。利用MATLAB/ Simulink中的Lookup Table模塊建立發(fā)動(dòng)機(jī)模型,試驗(yàn)數(shù)據(jù)(如轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門與轉(zhuǎn)矩之間的關(guān)系等)通過發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)得。通過臺(tái)架實(shí)驗(yàn)獲得發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特效曲線,如圖2。

圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)萬有特性曲線Fig. 2 Engine universal characteristic curve

通過發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架實(shí)驗(yàn)可以得到發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩、節(jié)氣門開度與轉(zhuǎn)速的關(guān)系如式(1):

Te=f(n,α)

(1)

式中:Te為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩;n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速;α為節(jié)氣門開度。

臺(tái)架實(shí)驗(yàn)可獲得發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率與當(dāng)前轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系如式(2):

be=f(n,Te)

(2)

式中:be為發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率。

2.2 發(fā)電機(jī)建模

發(fā)電機(jī)能將發(fā)動(dòng)機(jī)的機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能,選用的是永磁同步電機(jī),其既可作電機(jī)也可作發(fā)電機(jī)使用,筆者只選其作發(fā)電機(jī)使用。發(fā)電機(jī)建模同樣采用試驗(yàn)建模法,發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的交流電通過整流器整流后輸出給負(fù)載,負(fù)載需求電為直流電。筆者忽略發(fā)電機(jī)輸出的交流電部分,直接測(cè)量整流后的直流電相關(guān)數(shù)據(jù),將發(fā)電機(jī)、整流器做為整體建模,其轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速與輸出功率之間關(guān)系如式(3):

Pa/(1 000η)=Ta·Na/9 549

(3)

式中:Pa為發(fā)電機(jī)輸出功率;η為發(fā)電機(jī)工作效率;Ta為發(fā)電機(jī)輸入轉(zhuǎn)矩;Na為發(fā)電機(jī)輸入轉(zhuǎn)速。

發(fā)電機(jī)與發(fā)動(dòng)機(jī)間為純機(jī)械連接,其轉(zhuǎn)矩平衡方程如式(4):

Te-Ta-Tf=Ja·dNa/dt

(4)

式中:Tf為冷卻風(fēng)扇輸入轉(zhuǎn)矩;Ja為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;t為工作時(shí)間。

2.3 發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻風(fēng)扇建模

冷卻風(fēng)扇與發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械連接,采用試驗(yàn)建模方法建模,其主要作用是在無人機(jī)飛行時(shí)通過發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩帶動(dòng)風(fēng)扇旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生氣流降低發(fā)動(dòng)機(jī)缸頭溫度。臺(tái)架實(shí)驗(yàn)中冷卻風(fēng)扇的轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速關(guān)系如圖3。

圖3 冷卻風(fēng)扇轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速曲線Fig. 3 Torque-speed curve of cooling fan

2.4 動(dòng)力電池建模

動(dòng)力電池的等效電路模型主要有戴維寧模型、一階阻容模型、PNGV模型等。通過綜合分析后,筆者系統(tǒng)采用忽略溫度影響二階戴維寧模型,其等效電路如圖4。此模型采用兩個(gè)RC并聯(lián)回路,其中一個(gè)RC電路模擬電化學(xué)極化,另一個(gè)模擬濃差極化,能夠使電池電化學(xué)回路更加貼近實(shí)際。

圖4 二階戴維寧等效電路模型Fig. 4 Second-order Thevenin equivalent circuit model

圖4中:U0為電池電壓;C0為電池容量;R1為電池內(nèi)阻;R2和C1為模擬電化學(xué)極化的電阻和電容;R3和C2為模擬濃差極化的電阻和電容;Ut為輸出電壓。

由圖4可知,Ut的表達(dá)如式(5):

Ut=U0-IR1-U1-U2

(5)

式中:I為電路電流;U1為R2、C1電路上的電壓;U2為R3、C2電路上的電壓。

電池的SOC值計(jì)算如式(6):

Soc/dt=-ηbI/C0

(6)

式中:ηb為電池充放電效率;Soc為動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)。

將電池SOC值限制在50%～80%工作區(qū)間內(nèi),以對(duì)減小電池工作效率和工作壽命的影響。預(yù)留50%的電量,是為保證混動(dòng)系統(tǒng)因故障停止工作時(shí)無人機(jī)能安全降落。

2.5 負(fù)載電阻建模

筆者模型的負(fù)載以等效負(fù)載電阻來代替,將6個(gè)并聯(lián)運(yùn)行的電機(jī)等效為一個(gè)負(fù)載電阻,分別以不同的阻值來模擬不同工況。

負(fù)載電阻的阻值可通過飛機(jī)實(shí)際試飛得到,步驟為將滿載荷的混合動(dòng)力無人機(jī)以動(dòng)力電池作為單一動(dòng)力源進(jìn)行驅(qū)動(dòng),飛行工況為:怠速、爬升、懸停、巡航和降落共5個(gè),記錄動(dòng)力電池輸出的電流和電壓,得到無人機(jī)在各工況下的等效阻值,如表1。

表1 工況-等效阻值關(guān)系Table 1 Relationship between working conditions and equivalent resistance values

3 能量管理策略

無人機(jī)飛行工況中,怠速工況下所消耗的功率最低,而爬升時(shí)所消耗的功率最高的功率。由于混合動(dòng)力無人機(jī)功率需求大,為了減少發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)頻率,筆者設(shè)計(jì)的模糊復(fù)合型能量管理策略沒有純電驅(qū)動(dòng)的工作模式,主要工作模式有:混合輸出模式和行車充電模式。

除了動(dòng)力電池預(yù)先儲(chǔ)備的電能,無人機(jī)所需的其余能量全部來自增程器,因此有效控制無人機(jī)的節(jié)氣門開度就能實(shí)現(xiàn)筆者的能量管理策略目標(biāo)。采用模糊復(fù)合型能量管理策略仔細(xì)分配了無人機(jī)在不同工況、SOC值下的動(dòng)力電池的充放電模式,通過與純油驅(qū)動(dòng)、復(fù)合型能量管理策略驅(qū)動(dòng)作對(duì)比驗(yàn)證其有效性。

3.1 純油驅(qū)動(dòng)

在純油驅(qū)動(dòng)下,無人機(jī)所有的能連來源都來自發(fā)動(dòng)機(jī),電池只在發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)時(shí)提供能量。純油驅(qū)動(dòng)的基本思想是:時(shí)實(shí)監(jiān)測(cè)整個(gè)系統(tǒng)總的電流、電壓,計(jì)算出系統(tǒng)負(fù)載的阻值,再通過電阻轉(zhuǎn)速換算得出系統(tǒng)需求的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速,通過PID控制算法控制節(jié)氣門開度,反饋量為系統(tǒng)轉(zhuǎn)速。

3.2 復(fù)合型能量管理策略

復(fù)合型能量管理策略結(jié)合了恒溫器式與功率跟隨型兩種能量管理策略的優(yōu)點(diǎn),減少油耗的同時(shí)也減少了動(dòng)力電池大功率充放電時(shí)間。此策略需要對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行區(qū)間進(jìn)行限制,以保證其燃油經(jīng)濟(jì)性。筆者使用如圖2的發(fā)動(dòng)機(jī)的萬有特性曲線,可根據(jù)萬有特性曲線結(jié)合飛行工況限制發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行區(qū)間,使發(fā)動(dòng)機(jī)工作在燃油消耗率小的區(qū)間,增程式無人機(jī)有發(fā)動(dòng)機(jī)和動(dòng)力電池兩個(gè)動(dòng)力源,合理分配動(dòng)力源的輸出,需要對(duì)工況也就是需求的功率Preq進(jìn)行分類,各工況下的Preq如表2。

表2 工況-功率關(guān)系Table 2 Relationship between working conditions and power

以表2為依據(jù),將需求功率分為3類:①Preq>1.5 kW,功率需求為高功率Ph;②Preq<1.3 kW時(shí),功率需求為低功率Pl;1.3 kW≤Preq≤1.5 kW,功率需求為中功率Pm。

復(fù)合型能量管理策略結(jié)構(gòu)圖如圖5,由PID算法控制發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率。

圖5 復(fù)合型能量管理策略結(jié)構(gòu)Fig. 5 Composite energy management strategy structure

在限制發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率和SOC值大小的情況下,考慮串聯(lián)混動(dòng)無人機(jī)的每個(gè)工況,根據(jù)不同的需求功率、SOC值,動(dòng)力電池與發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出情況也不同,其基本思路是:SOC充足時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)盡量工作在高燃油經(jīng)濟(jì)區(qū)間,SOC不足時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)作為單獨(dú)的能量源為無人機(jī)與動(dòng)力電池提供能量。能量管理策略被分為兩種狀態(tài),對(duì)應(yīng)的兩種工作模式:行車充電模式和混合輸出模式,狀態(tài)轉(zhuǎn)換的條件是SOC值,復(fù)合型能量管理策略規(guī)則如圖6。

圖6 能量管理策略流程Fig. 6 Flow chart of energy management strategy

1)能量管理策略剛啟動(dòng)時(shí)處于混合輸出模式,在此模式下循環(huán)判定:若Preq=Ph且Soc>0.5時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)與動(dòng)力電池共同為增程式無人機(jī)提供能量;若Preq=Ph且Soc<0.5時(shí),轉(zhuǎn)至行車充電模式;若Preq=Pl且Soc>0.5時(shí),主要由發(fā)動(dòng)機(jī)作為能量源輸出,動(dòng)力電池提供功率改變較大時(shí)功率的差額補(bǔ)償Pb;若Preq=Pl且Soc<0.5時(shí),轉(zhuǎn)至行車充電模式;若Preq=Pm且Soc>0.5時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)與動(dòng)力電池共同為增程式無人機(jī)提供能量;若Preq=Pm且Soc<0.5時(shí),轉(zhuǎn)至行車充電模式。其流程如圖6(a)。

2)能量管理策略進(jìn)入行車充電模式后進(jìn)行循環(huán)判定:若Preq=Ph且Soc>0.8時(shí),轉(zhuǎn)至混合輸出模式;若Preq=Ph且Soc<0.8時(shí),主要由發(fā)動(dòng)機(jī)作為能量源輸出,動(dòng)力電池起差額補(bǔ)償作用;若Preq=Pl且Soc>0.8時(shí),轉(zhuǎn)至混合輸出模式;若Preq=Pl且Soc<0.8時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)作為單動(dòng)力源為無人機(jī)與動(dòng)力電池提供能量;若Preq=Pm且Soc>0.8時(shí),轉(zhuǎn)至混合輸出模式;若Preq=Pm且Soc<0.8時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)作為單動(dòng)力源為無人機(jī)與動(dòng)力電池提供能量。其流程如圖6(b)。

3.3 模糊復(fù)合型能量管理策略

3.1、 3.2節(jié)都是基于確定模型來制定的相應(yīng)規(guī)則,無人機(jī)實(shí)際飛行環(huán)境復(fù)雜多變,與仿真環(huán)境存在一定的差異。模仿人類思考方式的模糊邏輯算法更適合復(fù)雜環(huán)境,模糊邏輯對(duì)仿真模型精度要求不高且對(duì)外接干擾抗性更強(qiáng)。且利用模糊邏輯算法可進(jìn)一步優(yōu)化復(fù)合型能量管理策略燃油經(jīng)濟(jì)性和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

將3.2節(jié)中的兩種狀態(tài)(混合輸出模式和行車充電模式)改為兩種并聯(lián)的模糊邏輯算法,分別是模糊控制1、2。兩個(gè)算法輸入分別是負(fù)載內(nèi)阻R和ΔSoc1以及負(fù)載內(nèi)阻R和ΔSoc2,其中ΔSoc1為Soc與下限值的50%的差,ΔSoc2為上限值的80%與Soc的差。輸出為動(dòng)力電池的充放電模式,其結(jié)構(gòu)如圖7。

圖7 模糊復(fù)合型能量管理策略結(jié)構(gòu)Fig. 7 Fuzzy composite energy management strategy structure

無人機(jī)在飛行過程中會(huì)受到各種擾動(dòng),飛控為對(duì)抗這種擾動(dòng)會(huì)調(diào)整各個(gè)電機(jī)的轉(zhuǎn)速,在模型中表現(xiàn)為負(fù)載阻值會(huì)受到無規(guī)則干擾。為了減少外界擾動(dòng)的影響,筆者將發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率運(yùn)算的輸入改為了無人機(jī)油門信號(hào)與動(dòng)力電池充放電模式,兩個(gè)輸入都處于一種較為穩(wěn)定的狀態(tài),這樣可以使發(fā)動(dòng)機(jī)工作在更穩(wěn)定狀態(tài)。

模糊控制1、2有兩個(gè)輸入和一個(gè)輸出,都被分為了5個(gè)模糊狀態(tài)。輸入R和ΔSoc1、ΔSoc2的模糊子集為L(zhǎng)B(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取最低值)、LS(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取較低值)、Z(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取適中值)、HS(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取較高值)和HB(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取最高值);輸出動(dòng)力電池充放電模式的模糊子集為HD(高倍率放電)、LD(低倍率放電)、N(空閑狀態(tài))、LC(低倍率充電)和HC(高倍率充電)。

隸屬度函數(shù)決定控制的靈敏度,是精確量與模糊量之間的關(guān)鍵。模糊控制1、2有同一個(gè)輸入變量R,采用同一個(gè)隸屬度函數(shù)。如圖8(a),中間3個(gè)模糊子集采用三角形隸屬度函數(shù),兩邊的子集采用梯形隸屬度函數(shù)。為保證動(dòng)力電池狀態(tài),將SOC控制在一定范圍內(nèi),能量管理策略將會(huì)在兩個(gè)模糊控制間相互轉(zhuǎn)換,ΔSOC1是屬于放電模式下的模糊變量,其范圍在0～50,以梯形隸屬度函數(shù)均分此變量,得到如圖8(b)的隸屬度函數(shù)。輸出動(dòng)力電池充放電模式范圍為0～5,均分此輸出變量,因?yàn)槌潆娔Ｊ较聞?dòng)力電池充放電狀態(tài)主要在0～3,因此此區(qū)間采用梯形隸屬度函數(shù),剩余變量區(qū)間采用三角隸屬度函數(shù),如圖8(c)。

圖8 模糊控制1輸入/輸出隸屬度函數(shù)Fig. 8 Fuzzy control 1 input/output membership function

完成模糊控制1輸入/輸出的隸屬度函數(shù)選擇后,需要進(jìn)行模糊規(guī)則制定。“mamdani”作為一種模糊推理方法,與人類適應(yīng)的語言表達(dá)意圖更為接近,因此選擇“mamdani”推理[13],同時(shí)選擇重心法為解模糊方法。模糊控制1的模糊規(guī)則庫如表3。

表3 模糊控制1的模糊規(guī)則庫Table 3 Fuzzy rule library for fuzzy control 1

模糊控制1、2有一個(gè)共同的輸入變量R,且模糊子集以及隸屬度函數(shù)也是相同的。ΔSoc2的隸屬度函數(shù)采用梯形隸屬度函數(shù),如圖9(a)。輸出子集與模糊控制1輸出子集相同,隸屬度函數(shù)不同,HD、LD采用三角隸屬度函數(shù),其余采用梯形隸屬度函數(shù),如圖9(b)。

圖9 模糊控制2輸入/輸出隸屬度函數(shù)Fig. 9 Fuzzy control 2 input/output membership function

圖10 增程式無人機(jī)仿真系統(tǒng)模型Fig. 10 Model of the simulation system for the extended range UAV

隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)完成之后,需要對(duì)制定模糊控制2的模糊規(guī)則,推理方法與解模糊方法與同樣采用“mamdani”推理與重心法解模糊,具體規(guī)則如表4。

表4 模糊控制2的模糊規(guī)則庫Table 4 Fuzzy rule library for fuzzy control 2

4 仿真與分析

完成了建模與能量管理策略的設(shè)計(jì),需要對(duì)其進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證?；贛ATLAB/Simulink搭建的仿真平臺(tái)如圖13,動(dòng)力電池容量為6.6 Ah,Ib、Vb為電池輸出的電流、電壓;Ia、Va為發(fā)電機(jī)輸出的電流、電壓;Te、Tf和Ta分別表示發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩、冷卻風(fēng)扇轉(zhuǎn)矩和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)矩;Th表示節(jié)氣門開度;Speed表示系統(tǒng)轉(zhuǎn)速。

4.1 工況與干擾設(shè)置

由表1可知,增程式無人機(jī)的飛行工況主要有:怠速、爬升、懸停、巡航和降落,筆者取仿真總時(shí)長(zhǎng)3 000 s,設(shè)置運(yùn)行工況為:怠速(200 s)→爬升(200 s)→懸停(800 s)→巡航(500 s)→懸停(100 s)→爬升(100 s)→懸停(800 s)→降落(250 s)→怠速(50 s),如圖11。

圖11 仿真工況設(shè)置Fig. 11 Setting of simulation working condition

除了要考慮各種飛行工況外,還需要考慮無人機(jī)在低空飛行時(shí)遇到的各種氣流干擾。額外設(shè)定一組工況來模擬無人機(jī)巡航階段受到氣流擾動(dòng)時(shí)的情況,此工況仿真時(shí)長(zhǎng)200 s,如圖12。根據(jù)飛行動(dòng)力學(xué)和空氣動(dòng)力學(xué)相關(guān)理論,將氣流擾動(dòng)設(shè)置為多種氣流相互疊加形成的擾動(dòng),這個(gè)擾動(dòng)在模型上體現(xiàn)為正弦波與隨機(jī)擾動(dòng)相互疊加[11]。

圖12 氣流擾動(dòng)工況設(shè)置Fig. 12 Setting of airflow disturbance conditions

4.2 仿真及其結(jié)果分析

通過仿真后的的數(shù)據(jù)得出發(fā)動(dòng)機(jī)不同策略下的燃油消耗率的平均值,如表5。

表5 不同策略下平均燃油消耗率對(duì)比Table 5 Comparison of average fuel consumption rates under different strategies

從表5可以看出,純油驅(qū)動(dòng)平均燃油消耗率最高,模糊復(fù)合型能量管理策略平均燃油消耗率比純油驅(qū)動(dòng)和復(fù)合型能量管理策略分別低了3.5%和1.5%,由此可知,在相同的飛行工況下,發(fā)動(dòng)機(jī)在模糊復(fù)合型能量管理策略驅(qū)動(dòng)下平均負(fù)載得到了有效的降低。

3種能量管理策略燃油消耗量的對(duì)比如圖13,其燃油消耗量分別是:純油驅(qū)動(dòng):708.6 g;復(fù)合型能量管理策略:666.7 g;模糊復(fù)合型能量管理策略:651.4 g。由此可知,在3 000 s的相同飛行工況下,模糊復(fù)合型控制策略要比純油驅(qū)動(dòng)節(jié)油8.1%,比復(fù)合型能量管理策略節(jié)油2.2%,整機(jī)燃油經(jīng)濟(jì)性得到提升。

圖13 3種能量管理策略燃油消耗量對(duì)比Fig. 13 Comparison of fuel consumption among three kinds of energy management strategies

復(fù)合型能量管理策略與模糊復(fù)合型能量管理策略電池SOC值對(duì)比如圖14。復(fù)合型能量管理策略剩余SOC值為59%,對(duì)比模糊復(fù)合型能量管理策略剩余的60%,電池使用量少1%,可見模糊復(fù)合型能量管理策略有更高的能量利用率。

圖14 SOC值對(duì)比Fig. 14 Comparison of SOC values

無人機(jī)受氣流干擾時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化如圖15。

圖15 氣流干擾下轉(zhuǎn)速對(duì)比Fig. 15 Speed comparison under airflow interference

由圖15可見,因復(fù)合型能量管理策略驅(qū)動(dòng)與純油驅(qū)動(dòng)波動(dòng)相同,因此,只顯示了模糊復(fù)合型能量管理策略的波動(dòng)。復(fù)合型能量管理策略轉(zhuǎn)速波動(dòng)約130 r/min,而模糊復(fù)合型能量管理策略轉(zhuǎn)速波動(dòng)約為80 r/min,比起復(fù)合型能量管理策略要少50 r/min。除此之外,其波動(dòng)頻率也低于復(fù)合型控制策略。由此可知,在模糊復(fù)合型能量管理策略控制下的混動(dòng)系統(tǒng)具有更高的穩(wěn)定性。

5 結(jié) 論

1)筆者以增程式混合動(dòng)力無人機(jī)結(jié)構(gòu)為原型,通過實(shí)驗(yàn)與理論相結(jié)合的方法搭建了增程式無人機(jī)仿真模型。

2)提出了模糊控制結(jié)合復(fù)合型能量管理策略的方法,設(shè)計(jì)了純油、復(fù)合型能量管理策略和模糊復(fù)合型能量管理策略,選取時(shí)長(zhǎng)3 000 s的典型工況,以MATLAB/ Simulink為整機(jī)仿真平臺(tái)為基礎(chǔ)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

3)仿真結(jié)果表明,模糊復(fù)合型能量管理策略的平均燃油消耗率比純油驅(qū)動(dòng)、復(fù)合型能量管理策略低了3.5%和1.5%,發(fā)動(dòng)機(jī)的平均負(fù)載得到了降低。同時(shí),模糊復(fù)合型能量管理策略的燃油消耗量比純油驅(qū)動(dòng)、復(fù)合型能量管理策略低了8.1%和2.2%,整機(jī)燃油經(jīng)濟(jì)性得到了改善。

4)在提高面對(duì)擾動(dòng)的穩(wěn)定性方面,模糊復(fù)合型能量管理策略同樣具有優(yōu)勢(shì),仿真結(jié)果表明,在相同擾動(dòng)的情況下,模糊復(fù)合型能量管理策略系統(tǒng)轉(zhuǎn)速波動(dòng)比復(fù)合型能量管理策略系統(tǒng)轉(zhuǎn)速波動(dòng)要少50 r/min,系統(tǒng)穩(wěn)定性得到了不少的提升。