基于能源优化的飞行策略研究

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1、基于能源优化的飞行策略研究随着推动技术的发展、灵敏的感应器和强人的处理器的出现，飞行控制技术得到了很大的发展。传统的飞行控制策略是在假定无限的能量供给条件下，来考虑任务的路线问题，它侧重于路线的长短选择，而忽略英他因素，诸如当地的天气状况（顺逆风）,地理因素（禁飞区，山脉）等，而这些因素会明显的影响整个任务的能量需求。现在提出一种新的研究方法，通过在以前工作的基础之上整合了数学方法来进行建模仿真，模型考虑到了燃料供给、风向问题、地理学等因素的影响，在完成规定任务的同时，探究起点与终点之间最佳的路径选择。这种方法冇两点好处：（1）在飞机起飞以前，面对所有的可选路线，对无人机系统进行综合性的仿

2、真,以便找到两节点之间能量消耗最少及最冇效率的路径。一旦飞机起飞，先前提出的能量管理解决方案将会发挥重要作用，以便调整两节点之间的航向姿态。（2）关于无人机后勤补给问题可以被提前预知，以便地面控制中心指派其补给站对其加油，以延长无人机的飞行长度。文中所提到的方法是在图论的基础上进行的，通常意义卜，图论G是三维数组（V、E、4））,V表示各个顶点，E表示点与点之间的连线，e表示连接图屮连线的方向。在一次完整的飞行任务屮，可以将无人机所需要通过的各个位置抽象为节点，包括起点，观测点，数据传输点，燃料补给点和终点，然后建立各个点Z间的邻接矩阵A。由于海拔高度，风力风向，可见度等因素的影响，无人机

3、消耗在不同节点Z间的能量是不一样的，在给定了无人机及外界环境的条件下，就需要建立节点之间的能量邻接矩阵，该矩阵屮的元素可以理解为节点连线的权值，也就是无人机在不同线路上消耗能量的数值，输入无人机的控制方式，加入外部因素的影响，通过建立的UAV模型就可以得到两节点Z间的能量需求，该流程可以用下图表/JlOContiolIXVinputsUAVModelsNode-2-nodeEneigxlequucmcnt在UAVModels模块中，会涉及到无人机的倾斜角度（飞机对称面与竖直面的夹角），加速度方向，升力，无人机位置等因素，通过仿真得到的能量分配方案就可以实现对飞行路线的优化。综上所述，我们口

4、J以得到无人机的智能功率管理的流程及结果，它对建立无人机的能量最优路径的解决方案而言，是非常必要的，如下图所示。智能功率模块关键进程的流程图木文的智能功率管理方法在充分考虑了能量需求的基础Z上提出，来寻求最有效的、可实际飞行的路径，具有如下优势：(1)使无人机整个飞行过程屮关于燃料补给的后勤学得到了发展。(2)通过选择能量利用率最高的线路，寻找到了无人机最经济的飞行路线。