1.本发明涉及电动飞行器领域，特别是涉及一种电动飞行器轨迹优化方法及系统。
背景技术：
2.随着新材料和储能电池技术的不断进步，电动飞行器因其清洁环保，维护简单，开始逐渐受到人们的喜爱和重视，尤其是小型无人机，很多都是采用的电动方案。电动飞行器的航程航时是制约其任务能力的关键因素。
3.自然界中，很多鸟类可以长途迁徙，跨越大洋，这种非凡的本领早就引起了众多科学家的注意。比如信天翁，其采用一种被称为动态滑翔的飞行方式，在贴近海面的梯度风场里飞行，几乎不消耗或者说是很少消耗能量。为了减少能量消耗，人们已经开始模仿信天翁的飞行方式，飞行器采用动态滑翔的模式在梯度风场中飞行，不仅可以不消耗能量，当梯度风场足够强时，也意味着能从风场中获取更多额外的能量。目前获取能量的方式以机械能为主，飞行器通过在梯度风场中采用动态滑翔模式沿闭环航迹飞行，但是并不能直接提高飞行器的航程航时，因此，现在的电动飞行器的巡航时间普遍较短，远远无法与传统的燃油飞行器相比，所以，电动飞行器的航程航时拓展问题亟待解决。
技术实现要素：
4.本发明的目的是提供一种电动飞行器轨迹优化方法及系统，能够拓展电动飞行器的航程航时。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种电动飞行器轨迹优化方法，包括：
7.获取电动飞行器的固有参数；所述固有参数包括：重量、升力系数、阻力系数、参考翼面积以及飞行速度；
8.根据所述固有参数计算动态滑翔最小风梯度；
9.根据所述固有参数和所述动态滑翔最小风梯度确定风力发电系统的参数；所述风力发电系统设置在所述电动飞行器的背部；所述风力发电系统的参数包括：桨盘面积、功率系数和充电效率；
10.根据所述固有参数、所述动态滑翔最小风梯度以及风力发电系统的参数，采用高斯伪谱方法进行动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹的优化。
11.可选地，所述根据所述固有参数计算动态滑翔最小风梯度，具体包括：
12.利用公式确定动态滑翔最小风梯度；
13.其中，c
l
为升力系数，c
d
为阻力系数，v为飞行速度，g为重力加速度，β为动态滑翔最小风梯度。
14.可选地，所述根据所述固有参数和所述动态滑翔最小风梯度确定风力发电系统的参数，具体包括：
15.利用公式确定风力发电系统的参数；
16.其中，a为风力发电系统的桨盘面积，c
p
为功率系数，μ为阻力增益系数，η为充电效率，ρ为当地大气密度，m为重量，s为参考翼面积。
17.可选地，所述根据所述固有参数、所述动态滑翔最小风梯度以及风力发电系统的参数，采用高斯伪谱方法进行动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹的优化，具体包括：
18.利用公式max j(x)＝e
b
确定获取的电能最大的轨迹；
19.动态滑翔的边界条件为以下公式；
[0020][0021][0022][0023]
以获取的电能最大的轨迹为风梯度动态滑翔目标函数，以动态滑翔的边界条件为约束条件，采用高斯伪谱方法对动态滑翔运动特征进行分析，确定优化后的动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹；
[0024]
其中，t0为初始时刻，t
f
为终端时刻，ψ为航向角，φ为滚转角，γ为俯仰角，h为高度，n为过载。
[0025]
一种电动飞行器轨迹优化系统，包括：
[0026]
固有参数获取模块，用于获取电动飞行器的固有参数；所述固有参数包括：重量、升力系数、阻力系数、参考翼面积以及飞行速度；
[0027]
动态滑翔最小风梯度计算模块，用于根据所述固有参数计算动态滑翔最小风梯度；
[0028]
风力发电系统的参数确定模块，用于根据所述固有参数和所述动态滑翔最小风梯度确定风力发电系统的参数；所述风力发电系统设置在所述电动飞行器的背部；所述风力发电系统的参数包括：桨盘面积、功率系数和充电效率；
[0029]
航迹优化模块，用于根据所述固有参数、所述动态滑翔最小风梯度以及风力发电系统的参数，采用高斯伪谱方法进行动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹的优化。
[0030]
可选地，所述动态滑翔最小风梯度计算模块具体包括：
[0031]
动态滑翔最小风梯度计算单元，用于利用公式确定动态滑翔最小风梯度；
[0032]
其中，c
l
为升力系数，c
d
为阻力系数，v为飞行速度，g为重力加速度，β为动态滑翔最小风梯度。
[0033]
可选地，所述风力发电系统的参数确定模块具体包括：
[0034]
风力发电系统的参数确定单元，用于利用公式确定风力发电系统的参数；
[0035]
其中，a为风力发电系统的桨盘面积，c
p
为功率系数，μ为阻力增益系数，η为充电效率，ρ为当地大气密度，m为重量，s为参考翼面积。
[0036]
可选地，所述航迹优化模块具体包括：
[0037]
目标函数确定单元，用于利用公式max j(x)＝e
b
确定获取的电能最大的轨迹；
[0038]
边界条件确定单元，用于动态滑翔的边界条件为以下公式；
[0039][0040][0041][0042]
航迹优化单元，用于以获取的电能最大的轨迹为风梯度动态滑翔目标函数，以动态滑翔的边界条件为约束条件，采用高斯伪谱方法对动态滑翔运动特征进行分析，确定优化后的动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹；
[0043]
其中，t0为初始时刻，t
f
为终端时刻，ψ为航向角，φ为滚转角，γ为俯仰角，h为高度，n为过载。
[0044]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0045]
本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化方法及系统，根据所述固有参数计算出维持其动态滑翔的梯度风场的最小风梯度，同时可以计算出需安装的小型风力发电系统的参数，然后根据上述参数，利用高斯伪谱法优化出闭环航迹和开环航迹，交由飞行员或者是自动驾驶仪执行。在电动飞行器背部安装小型风力发电系统，在合适的梯度风场中以动态滑翔的模式飞行，能够获取并存储额外的电能的方法，进而能够拓展电动飞行器的航程航时。并且可广泛应用于各种载人电动飞行器，以储能电池储存能量的电动飞行器，具有延长电动飞行器飞行时间，拓展其航程的作用。
附图说明
[0046]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]
图1为本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化方法流程示意图；
[0048]
图2为固定风梯度的梯度风场图；
[0049]
图3为发电系统收进飞行器的示意图；
[0050]
图4为动态滑翔闭环航迹图；
[0051]
图5为动态滑翔开环航迹图；
[0052]
图6为本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化系统结构示意图。
具体实施方式
[0053]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0054]
本发明的目的是提供一种电动飞行器轨迹优化方法及系统，能够拓展电动飞行器的航程航时。
[0055]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0056]
图1为本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化方法流程示意图，如图1所示，本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化方法，包括：
[0057]
s101，获取电动飞行器的固有参数；所述固有参数包括：重量、升力系数、阻力系数、参考翼面积以及飞行速度；
[0058]
s102，根据所述固有参数计算动态滑翔最小风梯度；
[0059]
s102具体包括：
[0060]
利用公式确定动态滑翔最小风梯度；
[0061]
其中，c
l
为升力系数，c
d
为阻力系数，v为飞行速度，g为重力加速度，β为动态滑翔最小风梯度。
[0062]
图2为β＝0.1时固定风梯度的梯度风场图。实际计算时，v取飞行器平均实际飞行速度，c
d
/c
l
取平均升阻比的倒数。
[0063]
s103，根据所述固有参数和所述动态滑翔最小风梯度确定风力发电系统的参数；所述风力发电系统设置在所述电动飞行器的背部；所述风力发电系统的参数包括：桨盘面积、功率系数和充电效率；风力发电系统为可收放的小型风力发电系统。
[0064]
s103具体包括：
[0065]
利用公式确定风力发电系统的参数；
[0066]
其中，a为风力发电系统的桨盘面积，c
p
为功率系数，μ为阻力增益系数，η为充电效率，ρ为当地大气密度，m为重量，s为参考翼面积。
[0067]
当选取动率系数c
p
＝0.5，μ＝1.5，η＝0.8时：
[0068]
[0069]
根据桨盘面积、功率系数和充电效率等，选择合适的风力发电系统，以上选择的参数，大部分风力发电系统均可以满足，图3为发电系统收进飞行器的示意图。实际计算时，阻力系数c
d
按照下列公式选取，k为平均升阻比。
[0070][0071]
s104，根据所述固有参数、所述动态滑翔最小风梯度以及风力发电系统的参数，采用高斯伪谱方法进行动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹的优化。
[0072]
s104具体包括：
[0073]
利用公式v
w
(h)＝βh确定风场函数；
[0074]
设置动力学方程：
[0075][0076][0077][0078]
其中，l代表升力，d代表阻力，φ表示滚转角，γ为俯仰角，ψ为航向角。
[0079]
设置质心运动学方程：
[0080][0081]
其中，x、y代表平面坐标系上的位置，h代表高度。
[0082]
升力l和阻力d的值按照如下公式计算：
[0083][0084]
其中ρ为当地大气密度，s为飞行器的参考翼面积，c
l
和c
d
分别为升力系数和阻力系数。阻力系数可以表示成依赖升力系数变化的关系，即：
[0085][0086]
其中，c
d0
和k均为方程拟合系数。
[0087]
本发明考虑到在发电时，背负式的风力发电机会带来额外的阻力，新的阻力公式可以表示为气动阻力与发电阻力相加的形式：
[0088][0089]
其中，μ＞1，具体数值由气动计算或实验可以得到。
[0090]
设置风力发电方程：
[0091]
远端来流单位面积的功率
[0092]
发电机螺旋桨旋转平面截获的总功率
[0093]
发电机捕获的功率
[0094]
其中，a为风力发电系统桨盘面积。
[0095]
最后，设置优化的目标函数。这里将风梯度动态滑翔发电的最优轨迹定义为在经过一个风梯度滑翔周期后机械能保持不变的前提下，所获取的电能最大的轨迹。
[0096]
利用公式max j(x)＝e
b
确定获取的电能最大的轨迹；
[0097]
在经过一个动态滑翔周期后，要使飞行器机械能保持不变，一种是椭圆形闭环轨迹，飞行器回到初始位置，状态量保持和初始状态一直，即位置、空速、航向角和俯仰角都保持不变，t0表示初始时刻，t
f
表示终端时刻，则动态滑翔的边界条件可表示为：
[0098][0099]
由于在对飞行器终点的平面位置不加约束的情况下，即弯曲型开环航迹也可以保持飞行器机械能不变，因此动态滑翔的边界条件也可以表示为：
[0100][0101]
在前述动力学方程中，控制变量为升力系数和滚转角。在飞行过程中，控制变量必须满足以下约束：
[0102][0103]
同时，由于梯度风动态滑翔过程中需要足够大的机动以产生相应的加速度，这将在飞行器的结构上施加过载，而大的过载有可能对飞行器结构产生破坏，因此必须对其加以限制，即还需要增加一个约束条件：
[0104][0105]
n为飞行器所受过载，n
max
为飞行器所能承受的最大过载。
[0106]
即动态滑翔的边界条件为以下公式；
[0107][0108][0109][0110]
以获取的电能最大的轨迹为风梯度动态滑翔目标函数，以动态滑翔的边界条件为约束条件，采用高斯伪谱方法对动态滑翔运动特征进行分析，确定优化后的动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹；
[0111]
其中，t0为初始时刻，t
f
为终端时刻，ψ为航向角，φ为滚转角，γ为俯仰角，h为高度，n为过载。
[0112]
在满足动力学约束的条件下，求解满足极小值必要性条件的控制变量的问题，是一个典型的两点边值最优控制问题。采用高斯伪谱方法对动态滑翔运动特征进行分析。图4为动态滑翔闭环航迹图；图5为动态滑翔开环航迹图。
[0113]
进而，飞行员或者自动驾驶员根据优化出的航迹，执行飞行任务。
[0114]
图6为本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化系统结构示意图，如图6所示，本发明所提供的一种电动飞行器轨迹优化系统，包括：
[0115]
固有参数获取模块601，用于获取电动飞行器的固有参数；所述固有参数包括：重量、升力系数、阻力系数、参考翼面积以及飞行速度；
[0116]
动态滑翔最小风梯度计算模块602，用于根据所述固有参数计算动态滑翔最小风梯度；
[0117]
风力发电系统的参数确定模块603，用于根据所述固有参数和所述动态滑翔最小风梯度确定风力发电系统的参数；所述风力发电系统设置在所述电动飞行器的背部；所述风力发电系统的参数包括：桨盘面积、功率系数和充电效率；
[0118]
航迹优化模块604，用于根据所述固有参数、所述动态滑翔最小风梯度以及风力发电系统的参数，采用高斯伪谱方法进行动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹的优化。
[0119]
所述动态滑翔最小风梯度计算模块602具体包括：
[0120]
动态滑翔最小风梯度计算单元，用于利用公式确定动态滑翔最小风梯度；
[0121]
其中，c
l
为升力系数，c
d
为阻力系数，v为飞行速度，g为重力加速度，β为动态滑翔最小风梯度。
[0122]
所述风力发电系统的参数确定模块603具体包括：
[0123]
风力发电系统的参数确定单元，用于利用公式确定风力
发电系统的参数；
[0124]
其中，a为风力发电系统的桨盘面积，c
p
为功率系数，μ为阻力增益系数，η为充电效率，ρ为当地大气密度，m为重量，s为参考翼面积。
[0125]
所述航迹优化模块604具体包括：
[0126]
目标函数确定单元，用于利用公式max j(x)＝e
b
确定获取的电能最大的轨迹；
[0127]
边界条件确定单元，用于动态滑翔的边界条件为以下公式；
[0128][0129][0130][0131]
航迹优化单元，用于以获取的电能最大的轨迹为风梯度动态滑翔目标函数，以动态滑翔的边界条件为约束条件，采用高斯伪谱方法对动态滑翔运动特征进行分析，确定优化后的动态滑翔闭环航迹和动态滑翔开环航迹；
[0132]
其中，t0为初始时刻，t
f
为终端时刻，ψ为航向角，φ为滚转角，γ为俯仰角，h为高度，n为过载。
[0133]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0134]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。