邵嘉琪，張曉輝，席涵宇，劉子榮

北京理工大學(xué) 宇航學(xué)院，北京 100081

太陽能電動力是航空領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“雙碳”戰(zhàn)略的重要技術(shù)途徑之一，太陽能無人機(jī)具有零排放、低噪聲等特點(diǎn)，是電動無人機(jī)長時滯空的有效方案，也是當(dāng)前國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)［1-4］。由于太陽能本身的不連續(xù)性，通常采用鋰電池作為輔助能源以滿足儲能和補(bǔ)能需求［5-7］。鋰電池的引入，不可避免地帶來2個問題：① 太陽能電池與鋰電池2種電源如何合理地實現(xiàn)電力匹配；② 受鋰電池電壓鉗位，如何讓太陽能電池充分發(fā)揮最佳能效。因此，太陽能/鋰電池混合系統(tǒng)需要高效可靠的能源管理與控制［8］，以確保太陽能無人機(jī)能源系統(tǒng)高效穩(wěn)定運(yùn)行。

太陽能無人機(jī)能源系統(tǒng)管理的目標(biāo)是提升能源系統(tǒng)利用效率，同時保證能源系統(tǒng)安全性和穩(wěn)定性，為太陽能無人機(jī)高能效長航時飛行提供必要支撐。為使太陽能電池以最大可用功率輸出，最大功率點(diǎn)跟蹤（Maximum Power Point Tracking， MPPT）技術(shù)是能源管理系統(tǒng)的核心關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤方法有擾動觀測法、增量電導(dǎo)法和爬坡法等［9-11］，近年興起了一些智能優(yōu)化的方法，如模糊邏輯控制方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、以及粒子群優(yōu)化方法等［12-15］。然而，以上方法僅以開環(huán)形式獲得太陽能電池最大功率點(diǎn)的參考電壓，要實現(xiàn)該參考電壓的實際調(diào)整，還需要反饋補(bǔ)償控制，從而構(gòu)成最大功率點(diǎn)跟蹤的閉環(huán)控制，其典型控制架構(gòu)如圖1所示［16］。傳統(tǒng)補(bǔ)償器控制方法有PID方法，它是一種基于實驗抑制擾動的控制方法，在不掌握系統(tǒng)模型條件下，對比例、積分、微分這3個參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，就可以使被控系統(tǒng)獲得較為滿意的控制性能，但PID方法只能被動地基于誤差反饋消除誤差，滯后于擾動的影響，易引起超調(diào)［17-19］。因此，有學(xué)者開始研究更穩(wěn)定的補(bǔ)償器，Islam等［20］設(shè)計了一種雙環(huán)路3p3z型補(bǔ)償器，該補(bǔ)償器較PID更適合跟蹤參考電流和控制諧振，但該方法需要調(diào)整的參數(shù)較多，難以判定不同參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響趨勢，參數(shù)調(diào)節(jié)困難。Avila等［21］采用滑?？刂疲⊿MC）方法對補(bǔ)償器進(jìn)行控制，SMC具有較強(qiáng)的抗擾動能力且易于硬件實現(xiàn)，但SMC中出現(xiàn)的高頻抖振易導(dǎo)致開關(guān)元件出現(xiàn)較大損耗。

圖1 典型太陽能發(fā)電控制系統(tǒng)拓?fù)洌?6］Fig.1 Topology of solar power generation control system［16］

此外，為了匹配鋰電池的電壓和電流，能源管理控制器除了進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT模式），還要具備一定穩(wěn)壓和限流功能（DC/DC模式），而單個穩(wěn)壓或限流控制回路均無法滿足對鋰電池的管理需求。因此，邵陽等［22］在進(jìn)行空間太陽能發(fā)電站能源管理時，采用了輸出電壓/電流串級雙閉環(huán)控制方法對母線進(jìn)行穩(wěn)壓和限流控制，并通過仿真驗證了方法的可行性，但其對MPPT模式與DC/DC模式如何平穩(wěn)切換未給出具體方案，動態(tài)條件下該方法的實際應(yīng)用效果也有待進(jìn)一步驗證。由于最大功率點(diǎn)跟蹤控制易受傳感器采樣誤差及輻照動態(tài)改變等外部擾動影響，控制器會在不同工作模式之間頻繁跳變。為了避免工作模式在分界點(diǎn)反復(fù)切換振蕩，通常采用狀態(tài)回滯控制方法進(jìn)行區(qū)間慣性控制［23-24］，然而該方法難以適應(yīng)輻照擾動較大的太陽能無人機(jī)。

作為一種抗擾動能力較強(qiáng)的方法，線性自抗擾控制（Linear Active Disturbance Rejection Control，LADRC）能夠在系統(tǒng)被明顯擾動之前提取擾動信息，并主動消除擾動，從而降低擾動對被控量的影響［25］，在控制系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性方面優(yōu)勢突出。此外，LADRC僅有4個主要控制參數(shù)，各參數(shù)之間具有一定耦合關(guān)系，實際需要調(diào)節(jié)的參數(shù)僅有一個，調(diào)參方便，適合工程應(yīng)用［26］，為太陽能無人機(jī)能源管理的抗擾動控制提供了一種解決思路。

本文針對太陽能/鋰電池混合動力無人機(jī)能源系統(tǒng)的高能效控制問題，開展線性自抗擾多環(huán)路能源控制方法研究?？紤]補(bǔ)償控制的抗擾動性，采用LADRC方法替代傳統(tǒng)PID方法，以提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速響應(yīng)能力。針對最大功率點(diǎn)跟蹤、太陽能/鋰電池電力匹配及鋰電池管理問題，提出MPPT環(huán)路、穩(wěn)壓環(huán)路和限流環(huán)路聯(lián)合控制方法，實現(xiàn)多狀態(tài)量控制。針對工作模式頻繁跳變問題，引入競爭機(jī)制，實現(xiàn)工作模式平滑切換。最后，搭建了太陽能機(jī)翼所受輻照與飛行姿態(tài)耦合的太陽能/鋰電池混合能源試驗平臺，基于自主研發(fā)的能源管理控制器，驗證了所提控制方法的可行性和有效性。

1 自抗擾控制器模型建立

1.1 等效二階線性自抗擾控制器

太陽能電池配置的能源管理控制器采用降壓型DC/DC拓?fù)?，如圖2所示，該拓?fù)渚哂?個工作狀態(tài)，功率開關(guān)S在脈寬調(diào)制（PWM）信號控制下交替導(dǎo)通和關(guān)斷。當(dāng)開關(guān)S導(dǎo)通時，如圖2（a）所示，電源的輸出電流經(jīng)過電感后，一部分為電容充電，另一部分為負(fù)載供電，此時電感的電動勢方向為左“+”右“-”。當(dāng)開關(guān)S斷開時，如圖2（b）所示，由于電感電流不能發(fā)生突變，電感上的感應(yīng)電壓方向為左“-”右“+”，以抑制其原狀態(tài)的改變。續(xù)流二極管此時產(chǎn)生正向偏置，為電感的續(xù)流提供了返回路徑，此時電感和電容同時為負(fù)載供電。降壓型控制器可實現(xiàn)輸入電壓到輸出電壓的線性變換，通過閉環(huán)調(diào)節(jié)功率開關(guān)的占空比維持恒定的輸出電壓。

圖2 降壓型DC/DC變換器Fig.2 Topology of buck DC/DC converter

降壓型拓?fù)鋸目刂频捷敵龅膫鬟f函數(shù)［27］如式（1）所示：

式中：Vi是輸入電壓；Vr是載波信號的幅值；R是負(fù)載電阻；C是輸出電容；L是濾波電感。

以降壓型拓?fù)渥鳛楸豢貙ο?，建立控制器模型，LADRC的控制回路如圖3所示，包括線性狀態(tài)誤差反饋控制率（Linear State Error Feedback，LSEF）、線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測器（Linear Extended State Observer，LESO）和被控對象Gp(s)。

圖3 LADRC控制回路Fig.3 Control structure of LADRC

被控對象的微分方程可表示為

式中：y是輸出；u是控制量；b是增益，b的線性部分是b0；ω為擾動，是未知量；f是包含了外擾和內(nèi)擾的總擾動。

選取狀態(tài)向量x=[?f]T，式（2）可轉(zhuǎn)換為連續(xù)的擴(kuò)張狀態(tài)空間方程，即：

式中：

為提高系統(tǒng)的抗干擾性能，采用閉環(huán)控制實現(xiàn)狀態(tài)估計，根據(jù)輸出誤差控制狀態(tài)誤差，使得估計狀態(tài)和真實狀態(tài)之間的誤差逐步減小，對應(yīng)連續(xù)線性擴(kuò)張狀態(tài)觀測器為

式中：z→x，z是觀測器的狀態(tài)向量；L是觀測器誤差反饋增益矩陣。由于?可通過校正項可以估計出來，因而式（3）忽略求得L為

式中：ωo是狀態(tài)觀測器的帶寬。

由于，z1→y，z2→?，z3→f，那么由圖3可得：

聯(lián)立式（2）和式（6）可得：

二階LADRC本質(zhì)上是雙積分器構(gòu)成的串聯(lián)系統(tǒng)，采用全階LESO的LSEF控制器形式為

式中：r是給定值；z1和z2取自LESO的觀測器狀態(tài)；kp0、kd分別為比例與微分的放大系數(shù)。

因此可使得閉環(huán)傳遞函數(shù)成為一個無零點(diǎn)的二階系統(tǒng)，即：

經(jīng)過參數(shù)化［27］，取kp0=ωc2，kd=2ωc，ωc是控制器的帶寬。因此，LSEF控制器只與唯一參數(shù)帶寬相聯(lián)系，簡化了控制器設(shè)計。

1.2 LADRC離散化與參數(shù)設(shè)計

為了實現(xiàn)LADRC的數(shù)字化控制，需要將LESO離散化，采用歐拉法，即：

將式（10）代入式（3），有

式中：

為離散時間。

構(gòu)造離散擴(kuò)張狀態(tài)觀測器方程如下：

式中：Lc為離散擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的增益矩陣。離散觀測器極點(diǎn)與連續(xù)觀測器極點(diǎn)之間滿足：

b0由模型進(jìn)行估計，由式（1）可得：

由式（2）和式（18）可得：

從圖3可知，LSEO可由式（12）實現(xiàn)，存在β、h、b0這3個參數(shù)，β可由式（17）計算，b0可由式（19）計算，h是離散時間。LSEF可由式（9）實現(xiàn)，僅存在未知量ωc，對于大部分工程對象，ωo約為ωc的3～5倍［28］，故需要調(diào)節(jié)的參數(shù)只有控制器的帶寬ωc。

2 基于LADRC的多環(huán)路控制方法

太陽能無人機(jī)能源管理系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)是既要實現(xiàn)太陽能電池高效發(fā)電，又要滿足鋰電池健康管理需求，為此本文設(shè)計了一種基于LADRC的多環(huán)路控制方法，其控制架構(gòu)如圖4所示。該方法包括3個控制環(huán)路，即MPPT環(huán)路、穩(wěn)壓環(huán)路和限流環(huán)路。MPPT環(huán)路用于實現(xiàn)太陽能電池的最大功率點(diǎn)跟蹤；穩(wěn)壓環(huán)路實現(xiàn)輸出電壓的恒壓控制，防止無人機(jī)輕載時鋰電池過度充電；限流環(huán)路實現(xiàn)輸出電流的恒流控制，防止控制器過載及鋰電池充電倍率過大，3個環(huán)路可根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)協(xié)同工作。本文所采用的MPPT算法是增量電導(dǎo)法（Incremental Conductivity，INC），INC算法復(fù)雜度低、精度較高、穩(wěn)定性好，是當(dāng)前工程化常用方法［29］。

圖4 多環(huán)路控制結(jié)構(gòu)Fig.4 Multi-loop control structure

2.1 多環(huán)路及運(yùn)行機(jī)制

本文所提多環(huán)路控制方法如圖4所示，具體描述如下：

1） 在MPPT環(huán)路中，INC算法根據(jù)太陽能電池的電壓和電流給出光伏陣列目標(biāo)工作點(diǎn)的電壓Vpv_fbd，作為該環(huán)路的參考量。Vpv和Vpv_fbd的誤差信號err1作為環(huán)路補(bǔ)償器Gv1(s)的輸入，產(chǎn)生MPPT環(huán)路控制量u1。

2） 在穩(wěn)壓環(huán)路中，參考電壓Vref與反饋環(huán)節(jié)Hv(s)產(chǎn)生的誤差信號err2輸入補(bǔ)償器Gv2(s)后，產(chǎn)生穩(wěn)壓環(huán)路控制量u2。

3）u1、u2經(jīng)比較函數(shù)minf(u1，u2)得輸入量的最小值u，經(jīng)限幅后產(chǎn)生電流環(huán)參考信號Iref。在限流電路中，參考電流Iref與輸出電流的反饋環(huán)節(jié)Hc(s)產(chǎn)生誤差信號err3，輸入電流環(huán)補(bǔ)償器Gc(s)后，產(chǎn)生占空比D，經(jīng)限幅后的PWM信號作用于控制對象。

多環(huán)路運(yùn)行機(jī)制如下：

1） 上電啟動及空載時，Vpv_fbd的初值取為0.98Vpv，MPPT環(huán)路的誤差err1為正值，控制信號u1將正向飽和，穩(wěn)壓環(huán)路取得控制權(quán)限，控制器工作在DC/DC模式。

2） 小于光伏最大功率加載時，環(huán)路運(yùn)行機(jī)制將保持上一個狀態(tài)，仍然處于DC/DC模式。

3） 大于等于光伏最大功率加載時，輸出電壓被拉低，誤差變大，u2飽和，MPPT環(huán)路取得控制權(quán)限，控制器工作在MPPT模式。

4） 只要MPPT環(huán)路有一次競爭優(yōu)勢，輸出電壓和電流將發(fā)生明顯變化，使得u2上限飽和，Vpv_fbd與Vpv幾乎完全一致，MPPT環(huán)路依然具備競爭優(yōu)勢。當(dāng)輸出電流達(dá)到上限值Imax時，整個環(huán)路將變?yōu)閱蝹€電流環(huán)路，控制器為恒流輸出模式。

多環(huán)路控制方法實現(xiàn)既定目標(biāo)的前提是電壓電流采樣頻率、INC調(diào)用頻率、各補(bǔ)償器調(diào)用頻率的合理匹配，本文設(shè)計采樣頻率為50 kHz；電流環(huán)作為整個環(huán)路的內(nèi)環(huán)，運(yùn)行頻率設(shè)計為20 kHz；MPPT環(huán)路和穩(wěn)壓環(huán)路作為外環(huán)，運(yùn)行頻率設(shè)計為10 kHz。

2.2 單環(huán)路動態(tài)響應(yīng)測試

為了測試LADRC方法和PI方法在不同工作模式下的控制效果，分別對LADRC方法和PI方法的單環(huán)路進(jìn)行動態(tài)響應(yīng)測試，所獲得的測試結(jié)果和控制參數(shù)可為多環(huán)路測試方案設(shè)計和調(diào)參提供參考。

MPPT環(huán)路測試時，控制器實現(xiàn)最大功率點(diǎn)跟蹤。測試工況如表1所示，表中Voc為太陽能電池開路電壓；Isc為短路電流；Vm為最大功率點(diǎn)電壓；Im為最大功率點(diǎn)電流。按照LADRC控制器的參數(shù)整定方案，確定ωo=5ωc，由式（19）可確定b0=0.8×1010/3.3；ωc為唯一需要調(diào)整的參數(shù)，經(jīng)調(diào)試選取最優(yōu)的ωc=1.5×103。穩(wěn)壓環(huán)路測試時，控制器工作在DC/DC模式，實現(xiàn)穩(wěn)壓，測試工況如表1所示，經(jīng)調(diào)試選取最優(yōu)的ωc=1.5×103。

表1 動態(tài)響應(yīng)測試工況參數(shù)Table 1 Parameters of dynamic response test

采用表2所示的控制參數(shù)，對不同方法控制的單環(huán)路進(jìn)行動態(tài)響應(yīng)測試，結(jié)果如圖5所示。其中，單個MPPT環(huán)路測試結(jié)果如圖5（a）所示，LADRC方法和PI方法控制的最大功率點(diǎn)跟蹤時間分別為1.6 s和2.8 s， 相比PI方法，LADRC方法使最大功率點(diǎn)跟蹤速度提升了約43%。在上電的瞬間，PI方法控制的輸出電壓略有震蕩，且響應(yīng)速度較慢，而LADRC方法控制的輸出電壓無震蕩，且響應(yīng)速度較快。單個穩(wěn)壓環(huán)路測試結(jié)果如圖5（b）所示，LADRC方法和PI方法的動態(tài)響應(yīng)效果無明顯差別。

表2 單控制環(huán)路參數(shù)Table 2 Parameters of single-control loop

圖5 單環(huán)路動態(tài)響應(yīng)測試Fig.5 Dynamic response test of single-control loop

2.3 多環(huán)路動態(tài)響應(yīng)測試

在太陽能無人機(jī)實際飛行中，能源管理控制器既要實現(xiàn)最大功率點(diǎn)跟蹤，又要實現(xiàn)穩(wěn)壓功能以匹配儲能鋰電池，避免其過度充電。因此，要同時運(yùn)行MPPT環(huán)路和穩(wěn)壓環(huán)路，為了測試所提LADRC多環(huán)路控制方法的有效性，以及相對于PI方法的優(yōu)勢，本節(jié)對不同方法的多環(huán)路進(jìn)行動態(tài)響應(yīng)測試。

由單環(huán)路測試結(jié)果可知，LADRC方法在最大功率點(diǎn)跟蹤時有顯著優(yōu)勢，輸出穩(wěn)壓控制效果與PI方法無明顯差異，因此設(shè)計2種控制方案，方案1用LADRC方法控制MPPT環(huán)路，用 PI方法控制穩(wěn)壓環(huán)路；方案2MPPT環(huán)路和穩(wěn)壓環(huán)路均用PI方法控制。對兩種方案進(jìn)行對比測試，同樣采用表1所示測試工況。

控制器的工作模式標(biāo)志通過CAN通信傳輸?shù)缴衔粰C(jī)，工作模式為1時，控制器工作在DC/DC模式，工作模式為2時，控制器工作在MPPT模式。加載時，控制器輸出電壓低于參考電壓，控制器進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤，在降載瞬間，輸出電壓高于參考電壓，控制器執(zhí)行降壓功能，將輸出電壓穩(wěn)定在參考電壓。采用表3的控制參數(shù)，對兩種控制方案進(jìn)行測試，所得測試結(jié)果如圖6所示。

表3 雙控制環(huán)路參數(shù)Table 3 Parameters of dual-control loop

圖6 雙環(huán)路動態(tài)響應(yīng)測試Fig.6 Dynamic response test of dual-control loop

如圖6（a）所示，方案1和方案2的最大功率點(diǎn)跟蹤時間分別為0.5 s和1.7 s， 相比方案2，方案1的最大功率點(diǎn)跟蹤速度提升了70%。由此可見LADRC方法明顯地提升了MPPT環(huán)路的最大功率點(diǎn)跟蹤效果。如圖6（b）所示，在加載瞬間，方案2的輸出電壓超調(diào)量較大，而方案1的輸出電壓波動幅度明顯減小。在降載瞬間，2種方案均出現(xiàn)較大的超調(diào)量，因此在下文中引入限流環(huán)路進(jìn)行改善。

引入限流環(huán)路后，對于不同控制方法的三環(huán)路進(jìn)行測試。同樣設(shè)計2種控制方案，方案1用LADRC方法控制MPPT環(huán)路，用PI方法控制穩(wěn)壓環(huán)路和限流環(huán)路；方案2中MPPT環(huán)路，穩(wěn)壓環(huán)路和限流環(huán)路均采用PI方法。

由于系統(tǒng)的傳遞函數(shù)改變，重新計算b0=0.006×1010/3.3，經(jīng)調(diào)試LADRC控制參數(shù)選取最優(yōu)的ωc=1.35×103，穩(wěn)壓環(huán)路采用PI方法，主要控制參數(shù)如表4所示，測試結(jié)果如圖7所示。

表4 三控制環(huán)路參數(shù)Table 4 Parameters of three-control loop

圖7 三環(huán)路動態(tài)響應(yīng)測試Fig.7 Dynamic response test of three-control loop

由圖7（a）可見，方案1和方案2的最大功率點(diǎn)跟蹤時間分別為0.7 s和1.9 s，相比方案2，方案1的最大功率點(diǎn)跟蹤速度提升了60%，最大功率點(diǎn)跟蹤能力依舊較強(qiáng)。由圖7（b）可見，在加載瞬間，方案1輸出電壓的超調(diào)量遠(yuǎn)小于方案2，在降載瞬間，方案1輸出電壓的超調(diào)量遠(yuǎn)小于雙環(huán)路。因此，限流環(huán)路的引入不僅可以對輸出的電流進(jìn)行限制，防止充放電倍率過大對鋰電池造成損傷，從動態(tài)響應(yīng)測試結(jié)果來看，還能夠改善控制器動態(tài)響應(yīng)特性，提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性，保證快速的最大功率點(diǎn)跟蹤。

3 太陽能無人機(jī)八邊形航線飛行模擬試驗

為了驗證所提LADRC多環(huán)路控制方法在飛行過程中的適應(yīng)性、穩(wěn)定性和有效性，本文搭建了太陽能/鋰電池混合能源試驗平臺模擬太陽能無人機(jī)八邊形航線飛行過程的動態(tài)輻照和載荷變化，開展能源管理控制效果試驗。

本文設(shè)計了如圖8所示的試驗平臺方案，基于該方案搭建了如圖9所示的試驗平臺，主要包括：太陽能模擬器，鋰電池，能源管理控制器、數(shù)據(jù)采集器（STM32）、動態(tài)載荷模擬器、電流傳感器以及上位機(jī)等?；趯θA東電子測量儀器研究所的DC176301型號太陽能電池陣列模擬器進(jìn)行二次開發(fā)，將太陽能無人姿態(tài)變化導(dǎo)致的機(jī)翼所受輻照變化引入到光伏發(fā)電控制之中，上位機(jī)2與模擬器采用TCP/IP通信協(xié)議進(jìn)行通信，動態(tài)在線設(shè)定不同飛行方位機(jī)翼所受輻照度對應(yīng)的太陽能電池工程參數(shù)，實現(xiàn)八邊形航線中8個方向上的太陽能機(jī)翼發(fā)電狀態(tài)模擬。鋰電池采用ACE Lipo電池，滿電電壓為25.2 V。能源管理控制器為實驗室自主研制的200 W級控制器，其性能參數(shù)如表5所示。數(shù)據(jù)采集采用STM32F7 67控制器，用于記錄電流電壓數(shù)據(jù)以及能源管理控制器的工作狀態(tài)，并傳輸?shù)缴衔粰C(jī)2。動態(tài)載荷模擬器采用中鷹可編程電子負(fù)載ZY8715，通過上位機(jī)1模擬飛行過程載荷需求，將電力載荷信息發(fā)送至電子負(fù)載，生成實際電力載荷。光伏模擬器通過能源管理控制器與鋰電池并聯(lián)為負(fù)載提供能量，能源管理控制器采用LADRC方法控制MPPT環(huán)路，PI方法控制穩(wěn)壓環(huán)路和限流環(huán)路。

表5 能源管理控制器性能參數(shù)Table 5 Parameters of energy management controller

圖8 試驗平臺框圖Fig.8 Block diagram of test platform

圖9 太陽能/鋰電池混合能源試驗平臺Fig.9 Solar cell/lithium battery hybrid energy test platform

本文設(shè)計了一種太陽能無人機(jī)典型任務(wù)剖面，如圖10所示，主要包括：爬升、巡航及下降階段，其中巡航段為等邊八邊形航線，以體現(xiàn)不同航向姿態(tài)下的輻照變化。整個飛行剖面分為10個狀態(tài)，其中0狀態(tài)表示爬升階段，俯仰角為15°，1～8狀態(tài)分別對應(yīng)平飛階段八邊形航線的不同方位，俯仰角為5°，平飛高度為500 m，9狀態(tài)表示無動力滑翔下降階段，假定此時俯仰角不發(fā)生變化。

圖10 太陽能無人機(jī)八邊形飛行航線方案Fig.10 Flight route scheme of solar-powered UAV

上位機(jī)通過設(shè)定機(jī)翼所受輻照對應(yīng)的太陽能電池的工程參數(shù)來控制太陽能模擬器，任意輻照和環(huán)境溫度下太陽能電池4個工程參數(shù)可由式（20）～式（23）計算得到［30］。

式中：補(bǔ)償系數(shù)取典型推薦值a=0.002 5(℃)-1，m=0.000 5(W/m2)-1，c=0.002 88(℃)-1，參考輻照強(qiáng)度取Sref=1 000 W/m2，參考溫度Tref=25 ℃，標(biāo)準(zhǔn)工況下光伏系統(tǒng)4個工程參數(shù)Isc、Im、Voc、Vm取值見表1。

參考北京緯度39.9°，選取一年中第172天上午10：00的日照情況，計算出無人機(jī)在不同方位的輻照度，如表6所示，表中Pm為不同輻照度下太陽能機(jī)翼的理論最大功率，即Im′與Vm′的乘積；Pmout為能源管理控制器最大功率點(diǎn)跟蹤后的實際輸出功率，跟蹤效率為Pmout與Pm的比值。

表6 不同飛行狀態(tài)輻照度及功率Table 6 Irradiance and power in different flight states

飛行過程的需求功率剖面如圖11所示，每個飛行階段的描述如下：①爬升階段：需求功率最大為557 W，光照充足；②巡航階段：飛行航線為正八邊形，平飛時需求功率為100 W，飛行方向改變需求功率增大為150 W；③降落階段：此時需求功率為0 W，無人機(jī)勢能轉(zhuǎn)化為動能，進(jìn)行無動力滑翔。

圖11 負(fù)載功率剖面Fig.11 Power profile of load

太陽能無人機(jī)八邊形航線飛行模擬試驗結(jié)果如圖12～圖14所示。其中，圖12為飛行過程太陽能/鋰電池混合功率分配曲線，在大功率爬升階段，太陽能電池通過能源管理控制器以最大功率144.3 W輸出，鋰電池補(bǔ)充剩余需求功率；在小功率巡航階段，太陽能電池提供主要能量，平飛時負(fù)載功率小于Pmout，太陽能電池剩余功率為鋰電池充電。轉(zhuǎn)向時負(fù)載功率增大，當(dāng)Pmout＜150 W時，鋰電池為補(bǔ)充負(fù)載需求，會有短暫放電，巡航階段結(jié)束后鋰電池電壓接近滿電截止電壓25.2 V，幾乎充滿。在降落階段，飛行需求功率降為0 W，太陽能電池可用充電功率進(jìn)一步增大，而為了防止鋰電池過充，能源管理控制器通過預(yù)設(shè)模式競爭機(jī)制，及時將工作模式調(diào)整為DC/DC穩(wěn)壓模式，將輸出電壓穩(wěn)定在鋰電池滿電截止電壓。整個工況優(yōu)先使用太陽能電池，鋰電池起到能量補(bǔ)充和應(yīng)對短時大功率波動的作用，實現(xiàn)了兩種電源優(yōu)勢互補(bǔ)和能量高效利用的目標(biāo)。

圖12 控制器及鋰電池功率Fig.12 Power of controller and lithium battery

圖13為鋰電池在整個過程中的電壓變化曲線，起飛時鋰電池初始電壓為25.2 V，處于滿電狀態(tài)，爬升階段鋰電池大功率輸出后電壓降到22.8 V，在巡航階段鋰電池充電完成，電壓回到25.2 V。當(dāng)負(fù)載功率為0 W時，鋰電池接近滿電，達(dá)到輸出限制電壓，能源管理控制器切換至DC/DC模式，以鋰電池的滿電截止電壓輸出，防止鋰電池過充。

圖13 鋰電池電壓Fig.13 Voltage of lithium battery

圖14為整個過程中的電流曲線，也可以看出鋰電池的充放電情況，放電時電流為正，充電時電流為負(fù)，當(dāng)鋰電池充滿后電流逐漸減小到0 A，從而有效地避免了鋰電池過充。

圖14 控制器及鋰電池電流Fig.14 Current of controller and lithium battery

整個動態(tài)飛行模擬過程中，跟蹤最大功率點(diǎn)的時間為0.8 s，控制器最大功率點(diǎn)跟蹤效率超過95%，控制器能迅速響應(yīng)輻照度變化，能源管理過程無明顯震蕩，控制器工作模式切換平滑，由此可見，所提出的控制方法有效且實用。

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于LADRC方法的太陽能無人機(jī)多環(huán)路能源控制方法，并開展了理論和實驗研究，所得結(jié)論如下：

1） 與傳統(tǒng)PI方法相比，LADRC方法調(diào)節(jié)參數(shù)只有一個，簡化了控制器的調(diào)試過程，與傳統(tǒng)PI方法相比，采用LADRC方法的控制器瞬態(tài)響應(yīng)超調(diào)量較小且響應(yīng)迅速。

2） 在引入LADRC方法控制MPPT環(huán)路后，單環(huán)路、雙環(huán)路和三環(huán)路控制的最大功率點(diǎn)跟蹤速度分別提升了43%、70%和60%。另外，三環(huán)路控制中，增加限流環(huán)路可明顯提升控制器的魯棒性和穩(wěn)定性。

3） 在飛行模擬測試過程中，能源管理控制器采用三環(huán)路控制，其中，MPPT環(huán)路采用LADRC方法，在所設(shè)計的飛行功率剖面下，太陽能始終以最佳能效輸出，鋰電池可進(jìn)行合理充電并動態(tài)補(bǔ)償需求功率，實現(xiàn)了太陽能/鋰電池混合能源的高效利用，保證了整個能源系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。試驗過程中，能源管理控制器動態(tài)響應(yīng)效果良好，最大功率點(diǎn)跟蹤效率達(dá)95%以上，并且能夠根據(jù)飛行載荷和電池電量狀態(tài)平滑切換工作模式。