自适应时序凸规划算法

飞行节能最优解

通过轨迹与能量管理耦合优化，在飞行中最大化太阳能利用并降低氢耗。

Tian, Weiyong · 刘莉 · 张晓辉 · Jiaqi, Shao

Applied Energy 2024

参数信息

太阳能利用提升率

9.3 %

太阳能利用提升率

24.1 %

氢气节省率

13.5 %

氢气节省率

18.3 %

氢气节省率

22.2 %

技术优势

能效显著提升

通过耦合轨迹与能量管理，算法同时最大化太阳能利用并优化氢气消耗，仿真和实验均验证能效提升。

求解更快更优

自适应离散化、基于模糊逻辑的信任域更新和两阶段求解策略提升了最优性和收敛性，使算法更适合工程应用。

直接用于实时控制

优化出的飞行轨迹和全局最优电池SOC轨迹可直接作为轨迹跟踪控制和在线能量管理的参考。

应用场景

• 混合动力无人机：提供高效飞行方案，减少氢燃料消耗。
• 无人机轨迹规划：生成优化飞行轨迹，提升太阳能利用。
• 无人机能量管理：输出电池SOC参考，指导在线能量分配。
• 无人机太阳能利用：最大化太阳能捕获，降低对氢燃料依赖。