[发明专利]一种基于油电混合的无人机控制方法

权利要求书

1.一种基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，流程为：

S1：无人机接收操作员的指令，采用指令量化的方式对进油量进行控制，不同的指令分别对应不同的进油量；

S2：利用操作员指令、电机当前的转速以及无人机的当前载荷，构建多维特征空间样本库；采用基于神经网络训练学习方法，建立与上述信息与进油量之间的映射关系；

S3：进油量根据神经网络的输出值，分为两个以上的油量等级，输出后进行控制。

2.根据权利要求1所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，在上述步骤S2中，利用操作员指令、电机当前的转速、无人机的当前载荷以及电池电量信息，构建多维特征空间样本库；采用基于神经网络训练学习方法，建立与上述信息与进油量之间的映射关系。

3.根据权利要求2所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，在上述步骤S2中，根据指令集的响应速度、任务方式排序，构建不同级别的指令集与进油量之间的关系。

4.根据权利要求1或2或3所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，在上述步骤S3中，采用低油量、中油量以及高油量三种油量等级，其中低油量维持无人机低载荷低速飞行，高油量可以为无人机提供高速和高载荷飞行。

5.根据权利要求1或2或3所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，所述无人机是多旋翼机无人机或固定翼无人机。

6.根据权利要求1或2或3所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，所述神经网络为神经网络神经元节点描述多层前向神经网络，所述多层前向神经网络由一层一层的神经元节点组成；第一层被称为输入层，最后一层被称为输出层，输入层和输出层之间的为隐含层。

7.根据权利要求6所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，在所述多层前向神经网络中，首先采集多组静态形式下指令、电机转速、载荷，然后利用多层前向神经网络进行训练，设定网络层数，接着构建相应的神经网络识别，最后用于动态的无人机控制中。

8.根据权利要求1或2或3所述的基于油电混合的无人机控制方法，其特征在于，当电量低、转速慢时，通过加大发电机输入端动力设备的进油量以提高系统对无人机任务的响应速度。