无人机燃料电池混合动力系统人工神经网络控制策略

目前,全球有200多项在研电推进飞机项目,包含传统固定翼飞机改造、新构型设计、全电推进系统和混合电推进等。近年来,电推进飞机的发展方向可分为纯电动固定翼、电动垂直起降和混合电推进3类。本文针对某小型无人机燃料电池和锂电池组成的混合动力系统,建立了由质子交换膜燃料电池混合动力系统、6自由度飞行器模型和基于神经网络控制器组成的整个系统仿真模型。为了满足无人机不同飞行阶段的电力需求,控制器控制电池电流和充放电速率。在燃料电池作为无人机主要动力源的情况下,对混合动力系统的性能进行验证和评估。对人工神经网络控制器和模糊逻辑控制器性能进行了比较,结果表明,人工神经网络控制器的性能明显提高,增强了无人机混合动力系统的整体稳定性。人工神经网络控制器在效率和油耗方面比模糊逻辑控制器略有提高,约为1%。这说明在这类系统中,所设计的神经网络控制器比经典控制器具有更强的鲁棒性,更好的响应能力、可靠性,可满足无人机燃料电池混合动力系统运行在最优水平和最优效率上。