[发明专利]一种智能飞行器动力自主管理方法及系统在审
申请号: | 202111242029.7 | 申请日: | 2021-10-25 |
公开(公告)号: | CN113867397A | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 孙学明 | 申请(专利权)人: | 孙学明 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人: | 兰小平 |
地址: | 100061 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 飞行器 动力 自主 管理 方法 系统 | ||
本发明提出了一种智能飞行器动力自主管理方法及系统,涉及无人机控制领域。一种智能飞行器动力自主管理方法包括:获取智能飞行器动力系统中的至少一个飞行螺旋桨通道控制量;根据各通道控制量建立智能飞行器的网格监控模型,对动力系统以及动力电池系统的状态进行实时监测;通过网格监控模型对动力系统进行修正,以生成动力系统的飞行螺旋桨通道修正控制量;其能够根据任务需求自主调节输出功率,根据电池组耗电情况实时自主充电,确保电池组始终满电,还可以实时监测动力系统健康状态,并妥善处置异常情况。此外本发明还提出了一种智能飞行器动力自主管理系统。
技术领域
本发明涉及无人机控制领域,具体而言,涉及一种智能飞行器动力自主管理方法及系统。
背景技术
无人机以其本身飞行高度高、可携带外接设备等一系列优点和高性价比等巨大的优势,在军事、农业、运输、勘探、灾难救援等方面持续发挥着巨大的作用。并且随着无人机在各个领域优势逐渐显现,对于飞行时间长、航程更远、滞空时间更长的无人机的需求正在持续扩大。目前主流的无人机动力主要有三种:内燃发动机、纯电力驱动和油电混合驱动。
动力系统是无人机的重要系统,动力系统如果工作不正常,推力下降,在起飞阶段会导致无人机起飞滑跑距离过长,冲出跑道或爬升缓慢;在飞行阶段可能导致无人机不能完成飞行任务,甚至无人机坠机。
动力系统工作状态影响因素包括维护保养、外部环境(如风沙)、螺旋桨桨距角、燃油品质、桨发匹配等因素会导致很难第一时间发现动力系统实际状态。无人机通常采用测静态推力的方法判断动力系统工作状态,但通常在外场试验时没有测力装置,只能通过观察发动机转速间接分析判断,由于多种因素耦合,发动机转速不能完全反应动力系统的实际状态。另一种方法是在起飞前进行无人机大油门滑跑试验,但该方法非实时,不系统,且需离线分析,增加试验时间和成本。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能飞行器动力自主管理方法,其能够根据任务需求自主调节输出功率,根据电池组耗电情况实时自主充电,确保电池组始终满电,还可以实时监测动力系统健康状态,并妥善处置异常情况。
本发明的另一目的在于提供一种智能飞行器动力自主管理系统,其能够运行一种智能飞行器动力自主管理方法。
本发明的实施例是这样实现的:
第一方面,本申请实施例提供一种智能飞行器动力自主管理方法,其包括获取智能飞行器动力系统中的至少一个飞行螺旋桨通道控制量;根据各通道控制量建立智能飞行器的网格监控模型,对动力系统以及动力电池系统的状态进行实时监测;通过网格监控模型对动力系统进行修正,以生成动力系统的飞行螺旋桨通道修正控制量;结合飞行螺旋桨通道修正控制量和动力电池系统的状态以及该工况下对电能的需求,重新分配控制路径使整个控制阶段所消耗的总能量达到最小值。
在本发明的一些实施例中,上述获取智能飞行器动力系统中的至少一个飞行螺旋桨通道控制量包括:获取飞行螺旋桨推进方式-时间的函数关系参数和智能飞行器性能参数。
在本发明的一些实施例中,上述还包括:根据函数关系参数和智能飞行器性能参数,计算在不同工况下智能飞行器动力系统对飞行螺旋桨通道控制量。
在本发明的一些实施例中,上述根据各通道控制量建立智能飞行器的网格监控模型,对动力系统以及动力电池系统的状态进行实时监测包括:对各通道控制量进行预处理得到预处理信息,预处理信息包括每一飞行螺旋桨可接收的最大控制量以及最小控制量和几何参数信息,根据预处理信息分别对网格监控模型进行监控处理,构建监控交换索引信息。
在本发明的一些实施例中,上述还包括:根据监控交换索引信息的发送信息,发送气动力计算结果至网格监控模型。
在本发明的一些实施例中,上述通过网格监控模型对动力系统进行修正,以生成动力系统的飞行螺旋桨通道修正控制量包括:将动力系统中控制余量的最小值与动力系统的原始控制量的绝对值进行对比,以确定动力系统中的每一个行螺旋桨通道修正控制量。
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