CN109733620A - 一种混合动力无人机及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种混合动力无人机及其控制方法。混合动力无人机包含机身、第一机翼、第二机翼、尾翼、主螺旋桨、第一至第四机翼电机、第一至第四机翼螺旋桨、油动发动机、离合器、发电机、电池组、温度传感器、压力传感器、电量监控模块和控制模块。在无人机起飞和降落时油动发动机驱动主螺旋桨、机翼电机驱动机翼螺旋桨共同给无人机提供动力，空中巡航时由机翼两侧的机翼电机驱动机翼螺旋桨为无人机提供动力；油动发动机产生的动力可以通过轴带动发电机工作，并将发电机产生的电能储存于电池组中。本发明提出的混合动力无人机具有载重大、续航里程长、结构简单以及控制精度高、响应速度快等优点。
Description
技术领域
本发明涉及无人机领域，具体涉及一种混合动力无人机及其控制方法。
背景技术
近些年来，随着无人机行业的快速发展，无人机已经被广泛运用于许多行业中。然而目前常见的无人机多以纯电池组提供动力或者纯发动机提供动力。纯电池组提供动力的无人机具有稳定性好、响应速度快、连续功率调节、受高度影响小、易于操控，但是续航里程较短而且动力性较差的特点。而纯发动机提供动力的无人机具有较好的动力性能，但是控制的灵敏度性能较差、效率受飞行高度影响大。此外，在无人机起降时所需要的功率是巡航状态的4倍左右，如果单独由电动机提供动力的话需要配备大功率的电机从而给无人机整机的体积和重量带来不利影响。当无人机处于巡航状态时所需的功率较小，如果由发动机提供提供动力的话会使发动机的效率较低，不利于无人机的经济性以及续航里程的提升。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中所涉及到的缺陷，提供一种混合动力无人机及其控制方法。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种混合动力无人机，包含机身、第一机翼、第二机翼、尾翼、主螺旋桨、第一至第四机翼电机、第一至第四机翼螺旋桨、油动发动机、离合器、发电机、电池组、温度传感器、压力传感器、电量监控模块和控制模块；
所述第一机翼、第二机翼分别设置在机身两侧；所述油动发动机、离合器、发电机、电池组、电量监控模块均设置在所述机身内；
所述第一机翼电机、第二机翼电机设置在所述第一机翼的前缘，输出轴分别和所述第一机翼螺旋桨、第二机翼螺旋桨的转轴固连；
所述第三机翼电机、第四机翼电机设置在所述第二机翼的前缘，输出轴分别和所述第三机翼螺旋桨、第四机翼螺旋桨的转轴固连；
所述尾翼上设有用于控制无人机俯仰转角的升降舵面；
所述主螺旋桨设置在机身尾部，其转轴通过所述离合器和所述油动发动机的输出轴相连；
所述油动发动机的输出轴还通过传动机构和所述发电机的输入轴相连；
所述电池组和所述发电机、电量监控模块电气相连，其中，所述发电机用于发电并将电能存储到电池组内，所述电量监控模块用于感应所述电池组的电量、并将其传递给所述控制模块；
所述温度传感器、压力传感器均设置在所述机身上，其中，所述温度传感器用于感应环境温度并将其传递给所述控制模块；所述压力传感器用于感应大气压并将其传递给所述控制模块；
所述控制模块分别和所述温度传感器、压力传感器、油动发动机、离合器、升降舵面、第一至第四机翼电机电气相连，用于根据温度传感器、压力传感器的感应数据控制油动发动机、离合器、升降舵面、第一至第四机翼电机工作。
本发明还公开了一种该混合动力无人机的控制方法，包含以下步骤：
步骤1.1)，当无人机起飞时，控制模块控制离合器闭合，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，主螺旋桨、第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态；
步骤1.2)，当无人机巡航时，控制模块控制离合器切断，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态；
步骤1.3)，当无人机的飞行高度大于预设的高度阈值且电量监测模块检测到电池组的荷电状态小于预设的电量阈值时，控制模块控制离合器切断、控制油动发动机停止工作，同时控制第一至第四机翼电机工作，此时，第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于非充电状态；
步骤1.4)，当无人机降落时，控制模块控制离合器闭合，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，主螺旋桨、第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态。
作为本发明一种混合动力无人机的控制方法进一步的优化方法，对于第一至第四机翼电机中的每一个机翼电机，控制模块的具体控制方法包含以下步骤：
步骤2.1)，控制模块计算出理想的机翼电机转角，与机翼电机的实际转角进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标转速；
步骤2.2)，以机翼电机的目标转速和机翼电机的实际转速进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标电流；
步骤2.3)，以机翼电机的目标电流和机翼电机的实际电流进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标电压；
步骤2.4)，将目标电压施加给机翼电机驱动机翼电机工作。
作为本发明一种混合动力无人机的控制方法进一步的优化方法，步骤2.1)中机翼电机的实际转角、步骤2.2)中机翼电机的实际转速、步骤2.3)中机翼电机的实际电流都是采用卡尔曼滤波后得到的最优估计值。
作为本发明一种混合动力无人机的控制方法进一步的优化方法，混合动力无人机的高度控制方法如下：
步骤3.1)，控制模块根据压力传感器和温度传感器的数据计算出无人机的高度：
H＝[Tb/(-0.0065)][(Ph/Pb)0.190263-1]+Hb
式中，H为无人机高度，Tb为起飞点的地面温度，Hb为起飞点海拔高度，Pb为起飞点地面空气静压，Ph为当前高度空气静压；
步骤3.2)，控制模块根据目标高度与无人机的实际高度进行闭环H2/H∞混合控制，得到目标俯仰角；
步骤3.3)，控制模块以目标俯仰角与和无人机的实际俯仰角进行闭环自适应模糊PID控制，得到目标俯仰角速率；
步骤3.4)，控制模块以目标俯仰角速率与和无人机的实际俯仰角速率进行闭环自适应模糊PID控制得到升降舵面的控制输入量，进而控制升降舵面使得无人机按照目标高度飞行。
作为本发明一种混合动力无人机的控制方法进一步的优化方法，步骤1.3)中电量监测模块检测电池组的荷电状态的具体步骤如下：
基于二阶RC电路模型，采用扩展卡尔曼滤波算法对电池组的荷电状态进行估计，以电池的荷电状态SOC、电容电压U1、U2为状态变量，端电流I为输入变量，端电压V为输出变量，其离散状态空间模型和观测模型为：
V(k)＝Z(SOC(k))-U1(k)-U2(k)-RiI(k)+v(k)
其中：C1、C2为二阶RC电路的极化容值，R1、R2为二阶RC电路的极化电阻值，Δt为采样时间，v(k)为量测噪声，η为充放电效率，ω(k)为过程噪声，Z(SOC(k))为拟合得到的OCV-SOC关系函数。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
与现有技术相比，本发明中的混合动力无人机及模式切换控制方法既有发动机提供动力使得无人机续航里程长、载重量大的优点；同时又拥有电池组提供动力无人机稳定性好、响应速度快、连续功率调节、受高度影响小、易于操控的优点；此外将三环PID控制与卡尔曼滤波算法运用于机翼电机的控制，使无人机的控制精度与响应速度明显提高，并且可以有效抑制干扰噪声。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种混合动力无人机示意图；
图2是本发明实施例提供的一种混合动力无人机整体控制方法示意图。
图3是本发明实施例提供的一种混合动力无人机机翼电机的控制方法示意图；
图4是本发明实施例提供的自适应模糊PID控制器示意图；
图5是本发明实施例提供的无人机高度控制方法示意图；
图6是本发明实施例提供的二阶RC电路模型示意图；
图中，1-机身，2-机翼，3-发电机，4-油动发动机，5-主螺旋桨，6-离合器，7-传动轴，8-机翼电机，9-机翼螺旋桨，10-电池组，11-尾翼，12-升降舵面。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
本发明可以以许多不同的形式实现，而不应当认为限于这里所述的实施例。相反，提供这些实施例以便使本公开透彻且完整，并且将向本领域技术人员充分表达本发明的范围。在附图中，为了清楚起见放大了组件。
如图1所示，本发明公开了一种混合动力无人机，包含机身、第一机翼、第二机翼、尾翼、主螺旋桨、第一至第四机翼电机、第一至第四机翼螺旋桨、油动发动机、离合器、发电机、电池组、温度传感器、压力传感器、电量监控模块和控制模块；
所述第一机翼、第二机翼分别设置在机身两侧；所述油动发动机、离合器、发电机、电池组、电量监控模块均设置在所述机身内；
所述第一机翼电机、第二机翼电机设置在所述第一机翼的前缘，输出轴分别和所述第一机翼螺旋桨、第二机翼螺旋桨的转轴固连；
所述第三机翼电机、第四机翼电机设置在所述第二机翼的前缘，输出轴分别和所述第三机翼螺旋桨、第四机翼螺旋桨的转轴固连；
所述尾翼上设有用于控制无人机俯仰转角的升降舵面；
所述主螺旋桨设置在机身尾部，其转轴通过所述离合器和所述油动发动机的输出轴相连；
所述油动发动机的输出轴还通过传动机构和所述发电机的输入轴相连；
所述电池组和所述发电机、电量监控模块电气相连，其中，所述发电机用于发电并将电能存储到电池组内，所述电量监控模块用于感应所述电池组的电量、并将其传递给所述控制模块；
所述温度传感器、压力传感器均设置在所述机身上，其中，所述温度传感器用于感应环境温度并将其传递给所述控制模块；所述压力传感器用于感应大气压并将其传递给所述控制模块；
所述控制模块分别和所述温度传感器、压力传感器、油动发动机、离合器、升降舵面、第一至第四机翼电机电气相连，用于根据温度传感器、压力传感器的感应数据控制油动发动机、离合器、升降舵面、第一至第四机翼电机工作。
如图2所示，本发明还公开了一种该混合动力无人机的控制方法，包含以下步骤：
步骤1.1)，当无人机起飞时，控制模块控制离合器闭合，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，主螺旋桨、第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态；
步骤1.2)，当无人机巡航时，控制模块控制离合器切断，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态；
步骤1.3)，当无人机的飞行高度大于预设的高度阈值且电量监测模块检测到电池组的荷电状态小于预设的电量阈值时，控制模块控制离合器切断、控制油动发动机停止工作，同时控制第一至第四机翼电机工作，此时，第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于非充电状态；
步骤1.4)，当无人机降落时，控制模块控制离合器闭合，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，主螺旋桨、第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态。
如图3所示，对于第一至第四机翼电机中的每一个机翼电机，控制模块的具体控制方法包含以下步骤：
步骤2.1)，控制模块计算出理想的机翼电机转角，与机翼电机的实际转角进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标转速；
步骤2.2)，以机翼电机的目标转速和机翼电机的实际转速进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标电流；
步骤2.3)，以机翼电机的目标电流和机翼电机的实际电流进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标电压；
步骤2.4)，将目标电压施加给机翼电机驱动机翼电机工作。
如图4所示为自适应模糊PID控制器的原理，步骤2.1)中机翼电机的实际转角、步骤2.2)中机翼电机的实际转速、步骤2.3)中机翼电机的实际电流都是采用卡尔曼滤波后得到的最优估计值。
卡尔曼滤波分为两个部分：时间更新方程和测量更新方程，其中时间更新方程部分主要起到预测作用，负责推算k时刻状态变量和协方差的估计值，为k时刻状态提供先验估计；测量更新方程部分主要起到校正作用，负责反馈，将先验估计和新的测量变量相结合，为k时刻状态提供改进的后验估计，其步骤为：
步骤A.1)，由k-1时刻的最优值估计值去估计k时刻的***机翼电机的转角、转速、电流的最优值：
x(k|k-1)＝Ax(k-1|k-1)+Bu(k)
式中，x(k-1|k-1)为k-1时刻的最优估计值，x(k|k-1)为利用k-1时刻状态得到的k时刻预测值，u(k)为k时刻的控制量，A、B为***增益矩阵；
步骤A.2)，由k-1时刻的误差协方差和过程噪声预测k时刻的估计误差：
P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)AT+Q；
式中，P(k|k-1)是x(k|k-1)对应的协方差，P(k-1|k-1)是x(k-1|k-1)对应的协方差，AT表示A的转置矩阵，Q是***过程噪声的协方差；
步骤A.3)，计算卡尔曼增益矩阵：
Kk＝P(k|k-1)HT/(HP(k|k-1)HT+R)
式中，Kk为k时刻的卡尔曼增益，R是***测量噪声的协方差；H为***测量矩阵；
步骤A.4)，校正与更新当前机翼电机的转角、转速、电流最优估计值：
x(k|k)＝x(k|k-1)+Kk(Z(k)-Hx(k|k-1))
式中，Z(k)为k时刻的测量值，x(k|k)为k时刻的最优估计值；
步骤A.5)，为下一个采样周期更新最优估计误差：
P(k|k)＝(I-KkH)P(k|k-1)
式中，P(k|k)为k时刻x(k|k)的协方差，I为单位矩阵。
如图5所示，混合动力无人机的高度控制方法如下：
步骤3.1)，控制模块根据压力传感器和温度传感器的数据计算出无人机的高度：
H＝[Tb/(-0.0065)][(Ph/Pb)0.190263-1]+Hb
式中，H为无人机高度，Tb为起飞点的地面温度，Hb为起飞点海拔高度，Pb为起飞点地面空气静压，Ph为当前高度空气静压；
步骤3.2)，控制模块根据目标高度与无人机的实际高度进行闭环H2/H∞混合控制，得到目标俯仰角；
步骤3.3)，控制模块以目标俯仰角与和无人机的实际俯仰角进行闭环自适应模糊PID控制，得到目标俯仰角速率；
步骤3.4)，控制模块以目标俯仰角速率与和无人机的实际俯仰角速率进行闭环自适应模糊PID控制得到升降舵面的控制输入量，进而控制升降舵面使得无人机按照目标高度飞行。
如图6所示，步骤1.3)中电量监测模块检测电池组的荷电状态的具体步骤如下：
基于二阶RC电路模型，采用扩展卡尔曼滤波算法对电池组的荷电状态进行估计，以电池的荷电状态SOC、电容电压U1、U2为状态变量，端电流I为输入变量，端电压V为输出变量，其离散状态空间模型和观测模型为：
V(k)＝Z(SOC(k))-U1(k)-U2(k)-RiI(k)+v(k)
其中：C1、C2为二阶RC电路的极化容值，R1、R2为二阶RC电路的极化电阻值，Δt为采样时间，v(k)为量测噪声，η为充放电效率，ω(k)为过程噪声，Z(SOC(k))为拟合得到的OCV-SOC关系函数。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，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 (6)
1.一种混合动力无人机，其特征在于，包含机身、第一机翼、第二机翼、尾翼、主螺旋桨、第一至第四机翼电机、第一至第四机翼螺旋桨、油动发动机、离合器、发电机、电池组、温度传感器、压力传感器、电量监控模块和控制模块；
所述第一机翼、第二机翼分别设置在机身两侧；所述油动发动机、离合器、发电机、电池组、电量监控模块均设置在所述机身内；
所述第一机翼电机、第二机翼电机设置在所述第一机翼的前缘，输出轴分别和所述第一机翼螺旋桨、第二机翼螺旋桨的转轴固连；
所述第三机翼电机、第四机翼电机设置在所述第二机翼的前缘，输出轴分别和所述第三机翼螺旋桨、第四机翼螺旋桨的转轴固连；
所述尾翼上设有用于控制无人机俯仰转角的升降舵面；
所述主螺旋桨设置在机身尾部，其转轴通过所述离合器和所述油动发动机的输出轴相连；
所述油动发动机的输出轴还通过传动机构和所述发电机的输入轴相连；
所述电池组和所述发电机、电量监控模块电气相连，其中，所述发电机用于发电并将电能存储到电池组内，所述电量监控模块用于感应所述电池组的电量、并将其传递给所述控制模块；
所述温度传感器、压力传感器均设置在所述机身上，其中，所述温度传感器用于感应环境温度并将其传递给所述控制模块；所述压力传感器用于感应大气压并将其传递给所述控制模块；
所述控制模块分别和所述温度传感器、压力传感器、油动发动机、离合器、升降舵面、第一至第四机翼电机电气相连，用于根据温度传感器、压力传感器的感应数据控制油动发动机、离合器、升降舵面、第一至第四机翼电机工作。
2.基于权利要求1所述的混合动力无人机的控制方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤1.1)，当无人机起飞时，控制模块控制离合器闭合，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，主螺旋桨、第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态；
步骤1.2)，当无人机巡航时，控制模块控制离合器切断，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态；
步骤1.3)，当无人机的飞行高度大于预设的高度阈值且电量监测模块检测到电池组的荷电状态小于预设的电量阈值时，控制模块控制离合器切断、控制油动发动机停止工作，同时控制第一至第四机翼电机工作，此时，第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于非充电状态；
步骤1.4)，当无人机降落时，控制模块控制离合器闭合，并控制油动发动机、第一至第四机翼电机工作，此时，主螺旋桨、第一至第四机翼螺旋桨为无人机提供动力，电池组处于充电状态。
3.根据权利要求2所述的混合动力无人机的控制方法，其特征在于，对于第一至第四机翼电机中的每一个机翼电机，控制模块的具体控制方法包含以下步骤：
步骤2.1)，控制模块计算出理想的机翼电机转角，与机翼电机的实际转角进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标转速；
步骤2.2)，以机翼电机的目标转速和机翼电机的实际转速进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标电流；
步骤2.3)，以机翼电机的目标电流和机翼电机的实际电流进行闭环自适应模糊PID控制得到机翼电机的目标电压；
步骤2.4)，将目标电压施加给机翼电机驱动机翼电机工作。
4.根据权利要求3所述的混合动力无人机的控制方法，其特征在于，步骤2.1)中机翼电机的实际转角、步骤2.2)中机翼电机的实际转速、步骤2.3)中机翼电机的实际电流都是采用卡尔曼滤波后得到的最优估计值。
5.根据权利要求2所述的混合动力无人机的控制方法，其特征在于，混合动力无人机的高度控制方法如下：
步骤3.1)，控制模块根据压力传感器和温度传感器的数据计算出无人机的高度：
H＝[Tb/(-0.0065)][(Ph/Pb)0.190263-1]+Hb
式中，H为无人机高度，Tb为起飞点的地面温度，Hb为起飞点海拔高度，Pb为起飞点地面空气静压，Ph为当前高度空气静压；
步骤3.2)，控制模块根据目标高度与无人机的实际高度进行闭环H2/H∞混合控制，得到目标俯仰角；
步骤3.3)，控制模块以目标俯仰角与和无人机的实际俯仰角进行闭环自适应模糊PID控制，得到目标俯仰角速率；
步骤3.4)，控制模块以目标俯仰角速率与和无人机的实际俯仰角速率进行闭环自适应模糊PID控制得到升降舵面的控制输入量，进而控制升降舵面使得无人机按照目标高度飞行。
6.根据权利要求2所述的混合动力无人机的控制方法，其特征在于，步骤1.3)中电量监测模块检测电池组的荷电状态的具体步骤如下：
基于二阶RC电路模型，采用扩展卡尔曼滤波算法对电池组的荷电状态进行估计，以电池的荷电状态SOC、电容电压U1、U2为状态变量，端电流I为输入变量，端电压V为输出变量，其离散状态空间模型和观测模型为：
V(k)＝Z(SOC(k))-U1(k)-U2(k)-RiI(k)+v(k)
其中：C1、C2为二阶RC电路的极化容值，R1、R2为二阶RC电路的极化电阻值，Δt为采样时间，v(k)为量测噪声，η为充放电效率，ω(k)为过程噪声，Z(SOC(k))为拟合得到的OCV-SOC关系函数。
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