南京航空航天大学学报

作者：杨明堂，胡春明，徐胤泽，杜春媛

单位：天津大学机械工程学院，天津 300072;天津大学内燃机研究所，天津 300072；,天津大学机械工程学院，天津 300072;天津大学内燃机研究所，天津 300072；,天津大学机械工程学院，天津 300072；,天津大学内燃机研究所，天津 300072；

关键词：多旋翼无人机;混合动力;BP神经网络;自适应最小消耗能量管理策略;能量管理

基金：国家自然科学基金（51476112）。

为提高多旋翼混合动力无人机的运行稳定性、输出动力性和能量利用率，利用GT-Power和Simulink进行模型联合搭建，对比基于规则的能量管理策略及等效燃油最小消耗能量管理策略（Equivalent consumption minimization strategy， ECMS），设计开发了基于BP（Back propagation）神经网络优化的自适应ECMS（Adaptive-ECMS，A-ECMS）。仿真研究表明：A-ECMS在运行稳定性上，整体工况转速波动率为7.74%，较基于规则策略和ECMS都有明显降低；A-ECMS在复合扰动下和随机紊流下转速波动率分别为8.32%、7.18%，与基于规则策略和ECMS相比在突发工况下运行更为稳定。A-ECMS能有效提高混合动力系统动力性能，使发动机处于经济工况10 kW；可根据荷电状态（State of charge， SOC）变化实时对电池功率进行调整。A-ECMS平均燃油消耗率为297.585 g/（kW?h），整体燃油消耗量为3 755.31 g，与基于规则策略和ECMS相比明显较低，在各工况下运行时发动机工况点集中于燃油经济区，有效提高了系统经济性。

来源：2023年第6期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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