張志祥，肖 鐸，王佳斌

(浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江 杭州 310015)

0 引言

電動(dòng)多旋翼無(wú)人機(jī)續(xù)航時(shí)間普遍不足半小時(shí)[1]，續(xù)航時(shí)間短成為制約其發(fā)展的重要因素。新型燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)開(kāi)始逐步取代傳統(tǒng)的單一能源動(dòng)力系統(tǒng)。燃料電池動(dòng)態(tài)性能比較軟，而無(wú)人機(jī)在抗湍流、變換飛行姿態(tài)等工況下需要較大瞬間功率[2]，因此能量管理策略是無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力研究的核心技術(shù)之一，在滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)負(fù)載瞬時(shí)變化的需求下，燃料電池和輔助電源按照能量管理算法實(shí)時(shí)分配功率輸出，提高燃料利用效率，延長(zhǎng)電池使用壽命，使各設(shè)備處于最佳工作狀態(tài)。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)多旋翼無(wú)人機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的能量管理策略研究較少，除了系統(tǒng)模型和工作狀態(tài)有所差別外，無(wú)人機(jī)的能量管理相較于混合動(dòng)力汽車(chē)有很多相似之處，因此，在對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行能量管理時(shí)可以借鑒混合動(dòng)力汽車(chē)已有的經(jīng)驗(yàn)?；旌蟿?dòng)力汽車(chē)的能量管理策略主要分為基于規(guī)則的控制策略和基于優(yōu)化的控制策略[3]，基于規(guī)則的控制策略中邏輯門(mén)限控制策略[4]、功率跟隨控制策略[5]和常規(guī)模糊控制策略[6]應(yīng)用廣泛，這種控制策略主要依賴(lài)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐；而基于優(yōu)化的控制策略需要采集特定工況或循環(huán)工況的全部數(shù)據(jù)，在實(shí)際工程中應(yīng)用難度較高[7]。文獻(xiàn)[8]中采用邏輯門(mén)限控制策略對(duì)油電混合動(dòng)力無(wú)人機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行能量管理，算法仿真和實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明該控制策略能夠滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)飛行需求并有效減少了燃油的消耗，但反復(fù)啟動(dòng)開(kāi)關(guān)會(huì)導(dǎo)致電池壽命大打折扣。李延平[9]等采用功率跟隨控制策略對(duì)無(wú)人機(jī)能量管理進(jìn)行了研究，驗(yàn)證了控制策略的可行性，但不能保證混合動(dòng)力系統(tǒng)能量的最優(yōu)分配。

本文采用模糊控制策略對(duì)多旋翼無(wú)人機(jī)進(jìn)行能量管理，將需求功率誤差信號(hào)、鋰電池荷電狀態(tài)(State of charge, SOC)和燃料電池氫氣壓強(qiáng)作為模糊控制的輸入，對(duì)燃料電池輸出功率和鋰電池輸出功率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配和管理，在算法仿真的基礎(chǔ)上利用STM32F103設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了能量管理控制器，最后在3 kW大疆植保無(wú)人機(jī)上進(jìn)行了改裝和飛行測(cè)試。仿真和測(cè)試結(jié)果表明：模糊能量管理策略在滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)負(fù)載動(dòng)態(tài)變化的前提下，混合動(dòng)力系統(tǒng)的續(xù)航時(shí)間可達(dá)到90 min 以上，整機(jī)效率提高了80%，同時(shí)燃料電池和鋰電池工作在最佳工況。

1 無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

如圖1所示，無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)主要由質(zhì)子交換膜燃料電池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC)系統(tǒng)、蓄電池、DC-DC變換器、無(wú)人機(jī)電調(diào)、無(wú)刷直流電機(jī)、螺旋槳等多種零部件組成。無(wú)人機(jī)在工作過(guò)程中，燃料電池作為主要?jiǎng)恿υ刺峁o(wú)人機(jī)飛行所需功率，但燃料電池特性偏軟，無(wú)法滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)負(fù)載如瞬時(shí)啟動(dòng)、爬升、大風(fēng)等突發(fā)情況下的大功率需求，需要配置輔助蓄電池，輔助動(dòng)力電池能夠在短時(shí)間內(nèi)提供大功率，同時(shí)在無(wú)人機(jī)需求功率不高的情況下由燃料電池對(duì)蓄電池進(jìn)行充電。按照一定的控制策略，對(duì)燃料電池和蓄電池輸出功率進(jìn)行合理的優(yōu)化分配，在滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)飛行需求的基礎(chǔ)上提高燃料經(jīng)濟(jì)性，延長(zhǎng)續(xù)航時(shí)間。

圖1 無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)

電動(dòng)多旋翼無(wú)人機(jī)工作模式主要可分為以下三種：(1)起飛/爬升/應(yīng)急模式：無(wú)人機(jī)需求功率很大，燃料電池輸出恒定功率，不足部分由鋰電池輸出；(2)巡航模式：無(wú)人機(jī)處于正常工作狀態(tài)，燃料電池輸出功率和需求功率大致相當(dāng)，鋰電池作為輔助電源；(3)輕載模式：無(wú)人機(jī)載荷減小、懸停、下降等情況下，需求功率小于燃料電池額定功率，此時(shí)燃料電池為無(wú)人機(jī)提供能量的同時(shí)給鋰電池充電。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)主要技術(shù)參數(shù)及性能指標(biāo)如表1所示。

表1 無(wú)人機(jī)系統(tǒng)主要技術(shù)參數(shù)及性能指標(biāo)

2 能量管理策略

在無(wú)人機(jī)真實(shí)的飛行過(guò)程中，系統(tǒng)的工作狀況受諸多環(huán)境因素的影響，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，模糊控制利用人類(lèi)思維的模糊性編寫(xiě)模糊規(guī)則，完成模糊推理，克服了系統(tǒng)模型不確定的困難[10]?；旌蟿?dòng)力系統(tǒng)能量管理策略示意圖如圖2所示，模糊控制器是燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)能量管理策略的關(guān)鍵模塊。將無(wú)人機(jī)需求功率誤差信號(hào)Pe、鋰電池SOC和燃料電池氫氣壓強(qiáng)PH2作為模糊控制的輸入，燃料電池輸出功率Pfc和鋰電池輸出功率Pli作為模糊的輸出，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙電源的能量分配和管理。

圖2 混合動(dòng)力系統(tǒng)能量管理策略

本文首先根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)模糊控制系統(tǒng)，隸屬度函數(shù)選擇平滑的高斯函數(shù)。模糊系統(tǒng)輸入變量中，功率誤差信號(hào)Pe的基本論域?yàn)閇-8,12] kW，劃分為NB(負(fù)大)、NM(負(fù)中)、MS(負(fù)小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)7個(gè)模糊集合，隸屬度函數(shù)如圖3所示；鋰電池SOC的基本論域?yàn)閇10,100]%，劃分為ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)4個(gè)模糊集合，隸屬度函數(shù)如圖4所示；燃料電池氫氣壓強(qiáng)PH2的基本論域?yàn)閇1,30] Mpa，劃分為ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)4個(gè)模糊集合，隸屬度函數(shù)如圖5所示。模糊系統(tǒng)輸出變量中，燃料電池輸出功率Pfc的基本論域?yàn)閇0,5] kW，劃分為ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)4個(gè)模糊集合，隸屬度函數(shù)如圖6所示；鋰電池輸出功率Pli的基本論域?yàn)閇-3,9] kW，劃分為NB(負(fù)大)、NM(負(fù)中)、MS(負(fù)小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)7個(gè)模糊集合，隸屬度函數(shù)如圖7所示。

圖3 功率誤差信號(hào)Pe的隸屬度函數(shù)

圖4 鋰電池SOC的隸屬度函數(shù)

圖5 燃料電池氫氣壓強(qiáng)PH2的隸屬度函數(shù)

圖6 燃料電池輸出功率Pfc的隸屬度函數(shù)

圖7 鋰電池輸出功率Pli的隸屬度函數(shù)

模糊控制規(guī)則由一系列關(guān)系詞連接而成，最常用的關(guān)鍵詞有if-then，also，or和and，確定各模糊輸入變量和輸出變量的模糊控制規(guī)則如表2所示。

表2 模糊控制規(guī)則表

3 算法仿真

在MATLAB/Simulink仿真系統(tǒng)中建立無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)整體模型，鋰電池為60 Ah/48 V，電池初始荷電狀態(tài)SOC=70%。無(wú)刷直流電機(jī)的基本參數(shù)為：額定功率3 kW，額定轉(zhuǎn)速1 200 r/min，額定輸入電壓為48 V，額定電流為60 A，定子電阻為0.2 Ω，轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為0.05 kg/m2，額定轉(zhuǎn)矩為20 N·m。取仿真時(shí)間為0～90 min，仿真波形如圖8所示。

圖8 無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)仿真曲線(xiàn)

由圖8仿真曲線(xiàn)可知：無(wú)刷電機(jī)啟動(dòng)瞬間需求功率能達(dá)到額定功率的3～4倍，此時(shí)燃料電池和鋰電池共同輸出最大功率以滿(mǎn)足負(fù)載要求；10～20 min時(shí)間內(nèi)，電機(jī)處于平穩(wěn)工作狀態(tài)，此時(shí)電機(jī)需求功率和燃料電池輸出功率相當(dāng)，鋰電池不工作；20～35 min時(shí)間內(nèi)，電機(jī)處于輕載模式，燃料電池同時(shí)對(duì)鋰電池充電；70～85 min時(shí)間內(nèi)，電機(jī)需求功率突然增大，燃料電池輸出額定功率，不足部分由鋰電池快速補(bǔ)充。在整個(gè)90 min仿真時(shí)間內(nèi)，鋰電池SOC始終保持在60%～70%范圍內(nèi)，燃料電池氫氣壓強(qiáng)PH2從初始?jí)簭?qiáng)30 Mpa降為3 Mpa，功率誤差信號(hào)Pe能快速穩(wěn)定在零值范圍內(nèi)，表明混合動(dòng)力系統(tǒng)能夠滿(mǎn)足需求功率快速變化的要求。在整個(gè)仿真結(jié)束后，該燃料電池混合動(dòng)力系統(tǒng)仍然有較充足的能量應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，系統(tǒng)具有較高可靠性，燃料電池和鋰電池同時(shí)工作于最佳狀態(tài)。由此可以看出，本文設(shè)計(jì)的模糊控制能量管理算法可以對(duì)燃料電池輸出功率、鋰電池輸出功率進(jìn)行有效的動(dòng)態(tài)管理，在滿(mǎn)足負(fù)載功率變化的同時(shí)使系統(tǒng)工作在高效區(qū)，能有效提高燃料經(jīng)濟(jì)性，延長(zhǎng)續(xù)航時(shí)間。

4 控制器實(shí)現(xiàn)

本文采用STM32F103作為主芯片設(shè)計(jì)了如圖9所示的能量管理控制器，用于采集燃料電池和鋰電池的電壓、電流，以及氫氣壓強(qiáng)信號(hào)，并結(jié)合飛控系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)計(jì)算出需求功率誤差值和鋰電池SOC，通過(guò)模糊控制算法動(dòng)態(tài)分配燃料電池和鋰電池的輸出功率，LCD模塊將實(shí)時(shí)顯示以上參數(shù)的數(shù)值和無(wú)人機(jī)的工作狀態(tài)。最后對(duì)3 kW大疆多旋翼植保無(wú)人機(jī)進(jìn)行飛行測(cè)試，將原有單一鋰電池動(dòng)力系統(tǒng)改裝成燃料電池/鋰電池混合動(dòng)力系統(tǒng)，重量從原來(lái)的6 kg增加到10 kg，續(xù)航時(shí)間從原來(lái)的30 min增加到90 min，若按照單位質(zhì)量?jī)?nèi)電池所儲(chǔ)存的電量來(lái)計(jì)算，混合動(dòng)力系統(tǒng)的整體效率比原系統(tǒng)提高了80%左右。

圖9 能量管理控制器實(shí)現(xiàn)框圖

5 結(jié)論

本文采用模糊控制算法對(duì)多旋翼無(wú)人機(jī)混合動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行能量管理，相比于邏輯門(mén)限控制策略和功率跟隨策略更加合理高效，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了能量管理控制器，經(jīng)過(guò)仿真分析和無(wú)人機(jī)飛行測(cè)試，結(jié)果表明：該能量管理策略能夠滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)動(dòng)力性能要求，合理調(diào)度燃料電池與鋰電池的輸出功率并使鋰電池與燃料電池工作在最佳狀態(tài)。

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