兼顾能效与寿命的涡电混合动力垂直起降无人机双层模型预测控制能量管理策略研究

 

摘要：针对涡电混合动力垂直起降无人机能量管理策略难以兼顾燃油经济性、母线电压稳定性与电池寿命的问题，本文构建了包含涡轮发电系统、电池储能系统、三电平整流器及双向DC/DC变换器的混合动力系统部件级仿真模型，提出了一种双层模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的能量管理策略。上层MPC以燃油消耗最小化为目标，综合考虑发电机输出功率约束、电池荷电状态变化及寿命衰减因素，实现多时间尺度下的功率预测与动态分配；下层MPC以直流母线电压稳定为核心，利用双向DC/DC变换器占空比控制实现快速电压调节。在海上飞行环境下进行典型长航时与脉冲负载复合工况仿真验证，结果表明所提策略能够将母线电压波动控制在1%以内，燃油消耗较基于规则的控制方法降低4.5%，电池寿命衰减速率降低5%，在能效提升、电池寿命延长及系统稳定性方面具有显著优势。

一、引言

1.1 涡电混合动力无人机发展需求

我国海岸线漫长、岛屿及垂直起降机场众多，面向海上长距离运输和长航时巡查搜救等任务需求，大载重、长航时电动垂直起降飞行器的需求日益增长。然而，受限于锂离子电池能量密度的物理瓶颈，纯电动无人机的续航能力通常仅为数十分钟，难以胜任高原巡检、长时搜救等高强度任务。

为解决这一瓶颈，混合电推进技术成为关键突破方向。涡电混合动力推进系统通过燃气涡轮发动机驱动发电机为电动机供能，并融合储能系统实现能量智能管理，在继承传统涡轮发动机成熟性的同时结合了电推进的高效性。中国航发预测，未来20年中国电推进系统市场需求量将达3.1万台套，市场总价值近300亿美元，其中混合动力系统占比40%。目前，国内相关技术已取得重要进展：2025年12月60千瓦混合动力电推进系统完成飞发联调测试，2026年1月国内首台涡电混动旋翼无人机成功首飞，全球首款大型混合动力无人运输机彩虹YH-1000S亦完成飞行演示验证。上述进展表明，涡电混合动力已成为突破纯电推进续航瓶颈、推动低空经济发展的核心技术路径之一。

 

1.2 能量管理策略研究现状

能量管理策略是实现涡电混动系统在复杂飞行工况下合理分配不同功率源功率需求、保障动力系统稳定运行以及提高能量利用率的关键技术。目前，混合动力能量管理策略主要分为离线全局优化方法与在线实时优化方法两大类。

动态规划能够在确定条件下获得全局最优解，但计算量庞大，仅能作为离线性能基准；等效燃油消耗最小化策略具备较低的计算复杂度，能够实现功率的瞬时最优分配，但由于缺乏对未来状态的预测能力，无法保证全局最优；模糊逻辑控制在一定程度上实现了工况自适应，但在复杂动态工况下的优化效果仍有局限。

模型预测控制作为优化方法的进一步发展，不仅能够在滚动时域内实现多目标优化，还能显式考虑系统约束和未来动态响应。MPC已在化工、电力和航天等领域得到广泛应用，并逐渐成为混合动力系统能量管理的重要研究方向。已有研究表明，分层MPC方法能够有效改善分布式混合涡轮电推进飞机电力系统的动态能量管理性能。然而，现有能量管理算法大多仅从混动系统顶层出发开展多能量源功率分配，缺乏在多个时间尺度下综合考虑电压波动、电池系统健康状态恶化等影响的系统研究，尤其在长航时与脉冲工况耦合条件下兼顾燃油效率与电池寿命的优化控制方面缺乏深入探讨。

1.3 本文研究内容与创新点

针对上述问题，本文构建了一套适用于涡电混动构型的双层MPC能量管理框架：上层以燃油消耗最小化为核心，综合考虑功率分配与电池荷电状态约束，实现多时间尺度下的功率预测与动态分配；下层以直流母线电压稳定为目标，兼顾电池寿命衰减特性，通过双向DC/DC变换器占空比控制实现快速电压调节。这一框架突破了传统策略中顶层功率分配与底层电压调节相互脱节的局限，实现了多目标、多时间尺度的协同优化。

二、研究对象与模型

2.1 串联混合动力推进架构

本文所研究的分布式电推进垂直起降无人机采用典型的串联混合动力推进架构。涡轮发动机驱动高速发电机，将机械功率转换为交流电，经AC/DC整流后输入高压直流母线，为推进系统提供基础电源。储能电池组通过双向DC/DC变换器接入母线，实现双向能量调节：在起飞和爬升等高功率阶段，电池输出电能辅助推进；在巡航或低负荷阶段，电池吸收多余能量并完成充电，以维持适宜的荷电状态。能量管理系统作为核心控制单元，根据飞行工况实时分配发电机与电池功率比例，在保证负载需求的同时兼顾燃油经济性与电池寿命。

 

2.2 混合动力系统部件级建模

为精确描述涡电混合动力系统的动态行为，本文构建了包含涡轮发电系统、电池储能系统、三电平整流器及双向DC/DC变换器的部件级仿真模型。

涡轮发电系统模型：发电单元由高额定转速的涡轴发动机及其同轴耦合发电机组成，旨在提高系统功重比及发电效率。建模时忽略发电机内部电磁暂态细节，设定发电效率恒为96%，额定转速为51000 r/min。发动机采用简化PI调节转矩输出模型，配合燃油消耗经验公式进行仿真计算；发电机采用三相正弦式永磁同步发电机模块。

电池模型：锂离子电池选用Rint等效电路模型作为基本框架，引入Thevenin等效电路中并联RC网络以有效反映电池的动态电压响应与稳态输出特性。该模型对混合动力系统中电池的瞬态功率分配与能量平衡过程具有较高的拟合精度。

整流器模型：整流器作为发电机与母线电压并网的关键部件，需兼顾系统电压需求与结构复杂性。综合考虑多种多电平变换器拓扑结构的适用性，采用三电平二极管中点钳位型整流器，其电路拓扑结构相对简单且能够满足电压需求。整流器控制策略采用电流内环、电压外环双闭环控制，结构清晰、响应可靠。

双向DC/DC变换器模型：双向DC/DC变换器的主要功能是通过控制占空比实现直流电压的双向变换。为满足系统控制仿真对精度与效率的双重要求，本文采用隔离式DC/DC变换器的平均值模型进行建模，能够有效描述变换器在连续工作模式下的稳态与动态特性。

2.3 飞行工况设计

所研究的混合动力无人机采用“发电机输出为主、电池输出为辅”的工作模式，在全飞行阶段由能量管理系统进行功率需求的动态分配。能量来源完全依靠所携带燃油的化学能和电池组初始状态的电能，能量消耗用于推进机体完成起飞、爬升、巡航和降落的完整任务剖面。

在垂直起降无人机的实际工作环境中，除稳定的长航时任务剖面外，还可能遇到外界带来的短时脉冲式功率冲击。因此，在工况设计中同时考虑了长航时巡航工况与脉冲负载复合工况，以全面评估所提能量管理策略在复杂动态场景下的适应性。长航时任务时长设定为3500秒。

三、双层模型预测控制能量管理策略设计

3.1 模型预测控制基本原理

模型预测控制是一种先进的实时优化策略，其核心思想是利用系统的动态模型实时预测未来一段时域内的状态和输出响应，结合当前系统整体状态和代价需求，在线求解带约束的优化问题，以获得最优控制开环输入序列，并将其中第一个输入应用于控制系统中。该控制作为滚动优化过程重复运行，天然具备处理多输入多输出系统约束和未来动态响应的能力。

为综合考虑多个时间尺度下能量管理策略执行时可能造成的电压波动与电池系统健康状态恶化等问题，解决在长航时与脉冲工况耦合条件下兼顾燃油效率与电池寿命的优化控制难题，本文基于MPC原理设计双层模型预测控制系统。其中，顶层MPC实时计算发电系统和电池系统的功率配置设定点，底层MPC通过占空比命令控制双向DC/DC变换器，同时接收顶层传输的动态电流和电压参考值。由此构成完整的联动控制链路。

3.2 上层MPC：功率优化分配

上层MPC作为顶层动力分配层，需在满足负载端功率需求的同时，合理分配动力源的功率输出，使得动力系统的燃油消耗最小化。垂直起降混合动力无人机的发电系统依靠燃气轮机输出能量供给发电机，为减少能量消耗，本文简化燃气轮机燃油消耗过程，以发电机燃油消耗率作为代价函数的核心指标。

同时，飞行过程中电池充放电状态的切换会引起系统明显的电压和电流波动，因此在代价函数中引入针对电池充放电状态切换的惩罚项。此外，由于垂直起降飞行器的动力需求特点，必须确保电池的荷电状态能够满足降落阶段对功率的需要，因此引入电池荷电状态的约束与惩罚机制。系统还需考虑功率传输损耗，保证混合电源输出与负载需求之间的供需平衡：

以保证飞行器在系统故障时具备平稳降落的能力。上层MPC的采样控制时间设定为1秒，与系统功率分配需求的秒级时间尺度相匹配。

3.3 下层MPC：母线电压与电池寿命管理

底层MPC主要用于混合动态电源系统中的储能系统管理。由于电池在充放电过程中其端电压会随荷电状态的变化而波动，双向DC/DC变换器的控制策略需根据电池的能量状态实时调整。决策变量为双向DC/DC变换器的等效占空比信号 D∈(0,1)，控制目标为使电池组输出端电压稳定在母线额定电压。

通过这一机制，储能系统不仅参与系统的能量管理，还在负载功率波动时起到稳定母线电压的作用。底层MPC的约束条件包括对占空比信号的物理限制、对电池放电电流的限制以及系统母线电压的波动范围约束。为了快速响应电压波动和负载冲击，底层MPC的采样控制时间设定为10毫秒，精度显著高于上层控制器，形成了“上层功率规划—下层电压跟随”的多时间尺度协调控制架构。

需要指出的是，在本文的双层MPC结构中，由顶层计算得到的动态电流参考值成为连接上下两层的关键动态连接点，实现了从全局功率优化到局部电压调节的无缝衔接。

3.4 建模与求解方法

基于上述控制策略，定义模型预测控制器的状态向量、输入向量及决策变量，明确优化问题的数学描述与代价函数形式。上层MPC采用序列二次规划求解器处理带约束的非线性优化问题，下层MPC以占空比为调控变量进行线性化求解。两层控制器在仿真中并行运行，其中上层以相对较大的时间步长进行功率调度，底层则以更高的更新频率对母线电压进行实时调节，保证了系统在全任务剖面上的整体最优性和瞬态响应的快速性。

四、仿真验证与结果分析

为验证所提双层MPC策略的有效性，基于海工环境下进行了长航时任务与脉冲负载复合工况的仿真验证，并与规则的经典能量管理策略进行了对比分析。

4.1 功率分配性能

在整个飞行任务剖面中，发电机作为主要能量供给源在各阶段均承担了主要的功率输出需求。在起飞与爬升高功率阶段，发电机工作在接近额定功率区间；进入巡航阶段后，发电机维持在较稳定的输出水平，保证系统处于高效运行点。储能电池在功率需求的动态波动中发挥了调节作用——任务剖面中出现的峰值负载由电池提供额外功率补偿，而在负载功率较低时，发电机对电池进行充电补能，实现了能量的“削峰填谷”与动态调度。

与基于规则的策略相比，MPC策略在能量分配上更为灵活，使发电机输出功率始终保持在较高效率区间，系统整体能效更优。具体而言，基于MPC的能量管理策略在长航时工况下较确定规则策略可减少4.5%的燃油消耗，且该优势随任务时间延长而进一步凸显。

4.2 母线电压稳定性

基于MPC的能量管理策略在长航时任务条件下能够有效维持直流母线电压的稳定性，波动幅度始终控制在1%范围内。当系统受到瞬态功率冲击时，基于确定规则的能量管理方法电压超调幅值显著大于MPC策略，表现出较强的波动性。而MPC策略能够提前预测并对负载扰动进行补偿，有效抑制电压超调和跌落现象，使母线电压保持在更为平稳的范围内。这一结果表明，MPC控制在动态快速响应与稳态电压保持方面均优于基于规则的控制方法，更加适用于复杂动态工况下的混合动力系统能量管理。

4.3 电池寿命衰减抑制

在能量管理策略中引入电池健康状态优化因子后，电池寿命衰减速率得到有效抑制。仿真结果显示，相比未考虑健康状态优化的策略，所提方法使电池整体衰减幅度减小5%。这一结果充分说明，提出的优化方法在满足实时功率需求和母线电压稳定的同时，兼顾了长期使用过程中的寿命约束，从而在延长电池使用周期与降低全寿命周期成本方面展现出突出优势。

4.4 综合对比与讨论

从对比分析来看，所提双层MPC策略在三个核心性能指标上均表现出明显优势：燃油经济性提升4.5%、母线电压波动控制在1%以内、电池寿命衰减降低5%。这一效果源于MPC对功率分配和母线电压的动态滚动优化控制，使系统在保持稳定性的同时实现整体能量效率的最大化。

值得指出的是，策略优势在长航时与脉冲负载复合工况下尤为突出。长航时任务对燃油经济性提出严苛要求，而脉冲负载则对母线电压稳定性和电池健康管理构成挑战——这正是传统单一时间尺度策略难以兼顾的复杂耦合场景，而双层MPC结构通过上层规划与下层跟随的分工实现了有效协同。

五、结论与展望

本文以涡电混合动力垂直起降无人机为研究对象，围绕混合动力推进系统的能量管理问题，在系统建模与多工况仿真的基础上，提出了一种兼顾燃油经济性、电压稳定性与电池寿命管理的双层模型预测控制策略。通过海上飞行环境下的典型长航时与脉冲负载复合工况仿真验证，得出以下主要结论：

1）所提双层MPC策略能够有效协调发电机与电池之间的功率分配，在满足负载需求的同时使发电机输出功率维持在高效区间，燃油消耗较基于规则的控制方法降低4.5%；

2）双层MPC策略通过上层功率规划与下层电压调节的协同作用，将直流母线电压波动控制在1%以内，在脉冲负载冲击下的电压超调抑制能力显著优于基于规则的策略；

3）通过在能量管理策略中引入电池健康状态优化因子，电池寿命衰减速率降低5%，实现了实时功率满足与长期使用寿命之间的有效平衡。

从长远发展来看，涡电混合动力推进技术作为低空经济领域的核心动力方案之一，正处于从技术验证迈向产业化应用的关键阶段。未来研究可在以下几个方面进一步深入：首先，将更多实际飞行工况数据纳入预测模型，提高MPC对未来负载变化的自适应能力；其次，结合深度学习等方法提升工况预测精度，降低MPC对精确模型参数的依赖；最后，在硬件在环平台上开展更全面的半实物仿真验证，为工程化应用奠定基础。随着混合动力无人机在物流运输、应急救援、空中巡检等领域的规模化应用，能量管理策略的性能将持续成为决定系统经济性与可靠性的关键因素。

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