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摘要：为解决电动固定翼四旋翼复合布局无人机（ｅＨＡＶ）动力系统设计选择缺乏相应理论方法的问题，提出了一套动力系统的建模和优化设计方法。通过推质比计算提出了动力系统需求，利用螺旋桨和旋翼理论建立了螺旋桨的设计和性能计算模型，通过统计分析和１阶电动机模型建立了无刷直流电动机的计算模型，通过电动机与电池电压、电流之间的关系建立了电池选择方法，在经过电压修正的放电特性经验公式基础上建立了无人机航时计算方法。根据动力系统匹配方法，建立了动力系统优化设计流程。对某电动固旋翼无人机动力系统进行了优化设计和选择，结果表明：所建螺旋桨和旋翼模型计算结果与ＣＦＤ结果的误差在１０％以内，电池放电模型与试验数据的拟合度在０．９７以上，飞行测试结果表明所提方法选择的动力系统使得无人机航时测试值与设计值误差小于４％，证明了该方法有较高的准确性和可行性。
关键词：电动固旋翼无人机（ｅＨＡＶ）；动力系统建模；系统效率
引言
电动固定翼四旋翼无人机是集合多项现代高新科技的成果，无人机行业的蓬勃发展是中国崛起、中国航空产业崛起的重要体现，电动固定翼四旋翼无人机具有系统安全性好、可靠性高、负载能力强等特点，具有非常广阔的应用前景。电动固定翼四旋翼无人机的作业方式相比于传统的人工作业方式，大大提高了作业效率、降低作业成本与风险。在无线通信技术与图像处理技术快速发展的背景下，电动固定翼四旋翼无人机逐渐向智能化的方向发展，另外，独特的机械结构使电动固定翼四旋翼无人机更加灵活。随着无人机在人们生活中的进一步普及，无人机故障的影响也会越来越大，在大多数故障中，主要是控制器故障后果最为严重，所以飞行控制器的结构健康管理始终受到人们高度重视。
1无人机技术的概述
如今人们的生活水平在不断提高，对于电能的依赖性越来越强，人们的日常生活无法离开电能。规模扩大的同时，导致一些线路处于一些偏远的山区，而这些地区人力无法到达，这就给后期的巡检工作到来了一定的阻碍。巡检工作人员的工作量增大，在巡检的过程中安全问题也得不到有效的保证。因此传统的巡检模式时刻威胁着工作人员的生命安全。但在巡检过程中采用无人机技术，能够有效避免出现危险事故。如今无人机技术已经被广泛的应用在社会各个领域，有效的减轻了工作人员的工作压力，同时还能够保证工作人员的人身安全。利用无人机进行巡检是一种安全可靠的方式，既可以保障路线的安全，同时还能够实现最大化的经济效益。
2动力系统特点分析
电动固旋翼无人机任务剖面主要分为垂直起降、过渡转换和水平飞行三个阶段。垂直起降阶段只有四旋翼动力系统起动，过渡转换阶段固定翼推进动力系统起动并逐渐增大电动机转速用以无人机的水平加速，四旋翼动力系统维持无人机的姿态稳定且电动机转速逐渐降低，当无人机水平速度达到巡航速度时，四旋翼电动机彻底关闭，进入水平飞行阶段。根据电动固旋翼无人机任务剖面的分析可知，垂直起降阶段和水平飞行阶段电动固旋翼无人机两套动力系统的工作阶段相互独立，在过渡阶段两套动力系统同时工作，通常过渡阶段时间很短。如图１所示，为了防止旋翼和推进桨的转动受到干扰，在设计过程中电动机系统通常布置较为分散，旋翼和固定翼桨盘范围不发生重叠，同时为了避免机体结构对螺旋桨的升力造成干扰，旋翼桨盘圆柱面所在范围通常与机翼等机体结构不发生重叠。电动固旋翼无人机的设计方法、布局形式以及动力系统控制方式保证了旋翼－推进桨的干扰以及旋翼－机体结构的干扰很小，可以忽略不计。因此，电动固旋翼无人机的动力系统设计过程中，可将旋翼动力系统和固定翼动力系统视为相对独立的两套系统。因为无人机通常采用一组电池系统，旋翼动力系统和固定翼动力系统功耗的差异会导致电池放电特性发生很大变化，因此在对电池放电特性建模时需要考虑输出功率变化的影响。
3动力系统优化设计流程
动力系统匹配中，螺旋桨和无刷直流电动机之间的匹配实质是两者力矩关系的匹配，在额定情况下电动机驱动力矩与螺旋桨气动力矩相等，对应的转速为螺旋桨和电动机的额定转速。两者的匹配选择主要有两种方法：①根据要求设计或选择螺旋桨，确定螺旋桨额定工作点下的转速和力矩，以此为输入条件优化设计或选择电动机；②根据已知电动机的额定转速和力矩，优化设计或选择螺旋桨［２４］。当前电子调速器兼容性较好，选择电子调速器的最大容许电流不小于电动机最大工作电流即可实现两者的较好匹配。电动固旋翼无人机电池的选择需要根据续航以及电动机所需电压来确定。根据上述第①种螺旋桨和电动机之间的匹配方法，利用上文中建立的动力系统优化设计模型，以动力系统总效率为目标，利用全局优化算法对桨和电动机进行优化设计，最终确定最佳的系统组合。最后建立所选电池的放电特性曲线，利用上文提出无人机航时评估方法计算航时。具体的电动固旋翼无人机动力系统优化设计流程如图2所示。动力系统总效率由螺旋桨效率、电动机效率和电调效率的乘积组成。对于电动固旋翼无人机，两套动力系统相对独立，因此可分别进行优化设计，同时根据耗电量的多少取不同权重将问题设置为单目标优化问题。为了确保所选电池电压能够满足电动机需用电压，又不至过大而导致电池质量过大，可使电动机最大需用电压不大于电池额定电压，同时约束电池最大需用电压不小于电池额定电压值的８０％。为了预留一定的动力余量，正常飞行时固定翼和旋翼电动机的油门量均不大于７０％。同时，根据式（２６）设定电动机峰值输出功率不小于最大巡航功率的１．９倍，以保证所选电动机输出功率能满足要求。
4电动固定翼四旋翼无人机飞行控制系统总体架构设计
4.1飞控系统硬件平台设计
当前的飞行控制系统控制芯片多采用ARM、DSP等高速处理器，单处理器的使用会抑制控制系统的进一步拓展，在运算负荷加重的情况下回影响控制的稳定性。本文选用STM32F407+STM32F103双ARM架构的控制系统硬件平台。飞控硬件平台由机载部分与地面部分组成，机载部分由主控制器STM32F407、从控制器STM32F103、传感器以及无线数传共同组成。传感器由六轴陀螺仪与三轴磁阻传感器组成，能够对电动固定翼四旋翼无人机的飞行姿态数据进行测量。GPS定位系统能够掌握无人机的飞行位置信息，通过超声波传感器来对高速信息进行测量。多种信息通过不同的通信接口发送到控制其，实现与地面之间的信息交互。主控制器会结合不同的任务来执行相应的控制律，解算出的控制指令通过I2C接口传递到控制器。EEPROM、气压传感器通过I2C总线与主控制器连接，存储无人机相关飞行参数。从控制器主要对六轴陀螺仪和三轴磁阻传感器的数据进行收集，同时对遥控器信号进行读取，生成电机控制信号，输出到执行机构模块。
4.2OS/II移植
OS/II移植的主要作用在于确保处理器与内核之间相连接，从而完成内核所下达的任务。在对OS/II内核代码的编写过程中，主要应用C语言对部分有关代码进行编写，确保处理器能够对编写语言进行识别。OS/II移植主要是以硬件作为前提条件，所以会受到一定条件的限制，所以在对编译器设计的过程中，必须确保编译器能够重复性输入。另外，处理器在运行的过程中要能够定时性中断，通过C语言来完成自身的启动与关闭操作。在软件开发过程中，处理器要满足全部限制条件，为OS/II移植奠定基础。
4.3姿态控制
姿态控制是电动固定翼四旋翼无人机飞控系统中的核心技术，通过姿态控制来调整外回路轨迹，一般情况下通过PID和IB控制来实现姿态的调整，PID控制是对期望的角速度值进行计算从而完成对航姿的控制。在系统正常状态下，这两种控制手段基本没有差别，但是一旦系统出现故障，只能通过IB控制来确保飞行姿态的稳定性，IB控制主要是对控制所需的各项参数进行掌握，根据控制器的表达状况来对输出进行控制。
4.4自动返航控制
通过自动返航软件系统，能够实现电动固定翼四旋翼无人机在GPS的辅助下降落到起飞点，一般情况下，无人机的工作环境比较复杂，工作性质存在一定的不可预知性，所以必须对返航策略进行设定，通过遥控器对返航策略进行激活，实现无人机沿设定的路线进行返航。
4.5飞行控制模块
专业电动固定翼四旋翼无人机的头脑是其飞行控制模块，飞行控制模块包括飞行控制软件算法、各种姿态传感器和控制器局域网络（CAN）。优秀的电动固定翼四旋翼无人机飞行控制软件算法需要优秀的软件设计师基于长时间的实际飞行经验积累不断完善不断改进才有可能开发出来。专业电动固定翼四旋翼无人机的飞行控制软件来说也如此，它在设计时必须针对特定的姿态传感器特性、特定的旋翼空气动力特性、特定的电机动力输出特性。如果把电动固定翼四旋翼无人机控制软件算法比作人的大脑，各种姿态传感器就是人的五官。电动固定翼四旋翼无人机要在空中准确判断自己的姿态，必须通过三轴加速度计判断自己的位移、通过三轴陀螺仪判断自己的角度、通过GPS定位仪判断自己的位置、通过磁力计判断自己的方向、通过气压计判断自己的高度，还需要通过温度计和湿度计对前述各种传感器的数据进行修正判断。随着消费电子技术的发展，航模级别的电动固定翼四旋翼飞行器都采用智能手机上使用的消费级姿态传感器来降低成本，专业级的电动固定翼四旋翼无人机则采用航空专业级的姿态传感器。专业级的飞行控制软件是根据采用的元器件专门设计的，元器件变化即会带来版本做相应的更改，而不可能一种飞行控制软件版本同时针对千差万别的不同硬件版本。
结语
本文基于电动固旋翼无人机动力系统的特点，提出了一套动力系统的建模和优化设计方法。通过对电动固旋翼无人机垂直起降和巡航推质比建模提出动力系统需求，利用螺旋桨设计理论和效率计算方法建立了旋翼和推进桨的设计计算模型，通过统计分析和１阶电动机模型建立了无刷直流电动机的计算模型，通过电动机需用电压、电流与电池电压、电流之间的关系建立了电池选择方法，考虑电池内阻在输出功率／电流发生大的变化时对电池电压的影响，在已有放电特性经验公式的基础上予以电压修正，建立了无人机航时评估方法。根据动力系统匹配方法，以动力系统效率为目标建立优化设计模型，通过优化设计确定了最佳动力系统和电池组合，最后完成了航时评估。
参考文献
[1]卢杰祥．锂离子电池特性建模与ＳＯＣ估算研究［Ｄ］．广州：华南理工大学，２０１２．
[2]陈曦.电动固定翼四旋翼无人机在输电线路巡检中的应用[J].科学技术创新,2018(36):45-46.
论文作者:叶盛欢
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第12期
论文发表时间:2019/10/30
标签：无人机论文; 旋翼论文; 系统论文; 动力论文; 电动机论文; 螺旋桨论文; 电池论文; 《当代电力文化》2019年第12期论文;