朱炳杰，楊希祥，宗建安，鄧小龍

國防科技大學(xué) 空天科學(xué)學(xué)院，長沙 410073

隨著全球航空業(yè)的飛速發(fā)展，越來越多的航空研發(fā)單位和制造商將目光聚焦于航空節(jié)能、環(huán)保及可持續(xù)性，動力系統(tǒng)革新尤為受關(guān)注。在眾多創(chuàng)新概念中，分布式混合推進(jìn)系統(tǒng)技術(shù)展現(xiàn)出了明顯的發(fā)展?jié)摿Α７植际交旌想娡七M(jìn)系統(tǒng)，是指通過傳統(tǒng)發(fā)動機帶動發(fā)電機發(fā)電，為分布在機翼或機身的多個電機/螺旋槳提供電力，并由電機驅(qū)動螺旋槳提供絕大多數(shù)或全部推力(發(fā)動機可部分提供或不提供推力)的一種新型推進(jìn)系統(tǒng)概念。

與傳統(tǒng)的動力推進(jìn)相比，分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)改善了原有飛機氣動結(jié)構(gòu)、大幅提高等效涵道比、降低油耗及減少噪聲和排放。這不僅是商用飛機的福音，低阻力的氣動外形、高能效的推進(jìn)系統(tǒng)對于軍用小型無人飛行器或大型運輸機來說更具應(yīng)用價值，因此吸引了世界各大航空研發(fā)機構(gòu)的重視。

混合電推進(jìn)系統(tǒng)通過油動和電動組合在一起并發(fā)揮能源高效利用的復(fù)合動力系統(tǒng)。此系統(tǒng)的設(shè)計可以提升飛行器單種動力在寬工況下的效率，因而能夠大大提高飛行器的續(xù)航時間，進(jìn)而滿足實際工作中長航時的需要，具有重要的現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有技術(shù)條件下，油電混合電推進(jìn)能量密度優(yōu)勢明顯，在包含發(fā)動機、發(fā)電機、儲能電池等系統(tǒng)設(shè)計前提下，其能量密度約是純電池的3倍以上，且混合電推進(jìn)工作時，燃油不斷消耗的情況下，混合電推進(jìn)系統(tǒng)的綜合能量密度還會進(jìn)一步的提高，而電池的重量則不會隨著電量的減少而減少。電池能量密度如果可以提升到現(xiàn)有技術(shù)的3倍以上，在發(fā)動機、發(fā)電機效率無提升的情況下，純電動能量密度才有望與混合電推進(jìn)匹敵。

受限于電池能量密度，純電推進(jìn)飛行器的航時問題短時間無法實現(xiàn)本質(zhì)上飛躍。而若能解決混合電推進(jìn)系統(tǒng)的機械可靠性、穩(wěn)定性以及優(yōu)化其能源動態(tài)特性，提高其能量利用效率，混合電推進(jìn)系統(tǒng)較純電池動力系統(tǒng)具有非?？捎^的應(yīng)用優(yōu)勢，能夠顯著提高飛行器的綜合性能。美、英等國家均將分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)視為有潛力在2030年后投入使用的、極有前景的航空動力解決方案，并正在組織飛機系統(tǒng)集成機構(gòu)和動力研發(fā)機構(gòu)積極開展探索和預(yù)研。

1 當(dāng)前電動飛機類型

當(dāng)前主要有2類飛行器采用電動機驅(qū)動，一類是采用電機螺旋槳驅(qū)動的固定翼飛機，如圖1所示，為美國安飛電動飛機公司在塞斯納337“天空大師”基礎(chǔ)上，采用電動機取代了機身后部的活塞發(fā)動機改裝的輕型固定翼飛機，于2019年6月完成首飛，目標(biāo)是在2021年完成適航認(rèn)證；另一類是可實現(xiàn)垂直起降的旋翼飛機，如圖2所示，為法國Aquinea公司和法國國家民用航空學(xué)院共同研發(fā)的Volta電動直升機，設(shè)計最大起飛重量520 kg，最長航時40 min，于2016年12月完成了首飛。

圖1 賽斯納固定翼電動飛機[10]Fig.1 Cessna fixed wing electric aircraft[10]

圖2 Volta電動直升機[10]Fig.2 Volta electric helicopter[10]

這2類電動飛機的用途都極為廣泛，特別是在當(dāng)前考慮節(jié)能環(huán)保的通用航空時代。固定翼飛機主要用于滿足起飛重量大、航程遠(yuǎn)的需求，直升機主要是用于垂直起降、實現(xiàn)空中懸停，但是起飛重量和飛行速度都不及固定翼飛機。綜合上述2款飛機的優(yōu)點，設(shè)計一款可實現(xiàn)垂直起降的固定翼飛機，可極大促進(jìn)通用航空技術(shù)的發(fā)展，發(fā)展分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)技術(shù)則是實現(xiàn)這一目標(biāo)的重要途徑。

2 分布式電推進(jìn)飛行器的發(fā)展

電推進(jìn)飛行器以發(fā)電機結(jié)合儲能裝置(蓄電池、燃料電池等)給電動機供電，驅(qū)動螺旋槳、涵道風(fēng)扇或其他裝置產(chǎn)生飛行動力的新型飛行器。與現(xiàn)有飛機主要依靠燃油動力不同，通過對二次能源系統(tǒng)的優(yōu)化，從飛機綠色環(huán)保、高效節(jié)能的理念出發(fā)，優(yōu)化整個飛機動力系統(tǒng)的設(shè)計，極大地提高了飛機的環(huán)保性、舒適性、維修性和經(jīng)濟性。在現(xiàn)有儲能電池技術(shù)發(fā)展的瓶頸階段，分布式混合電推進(jìn)技術(shù)代表了先進(jìn)飛機技術(shù)的發(fā)展方向。

在分布式電推進(jìn)飛機的發(fā)展方面，小型固定翼飛機取得了一定的進(jìn)展，以電動滑翔機/超輕型/輕型運動飛機產(chǎn)品為主，如圖3所示，其中有代表性的有2011年鉆石飛行器公司推出的DA36 e-Star、2012年空客公司推出的E-Fan等。

圖3 通用電推進(jìn)飛機發(fā)展歷程[12]Fig.3 Development process of generalelectric propulsion aircraft[12]

近年來，在分布式電推進(jìn)技術(shù)的工程應(yīng)用方面，美國喬比航空公司已經(jīng)對其全尺寸eVTOL--2座的S2進(jìn)行了1年左右的試飛。喬比航空最初在2015年推出的2座級S2飛機采用了12個傾轉(zhuǎn)/折疊旋翼提供升力(部分旋翼在巡航階段可以折疊以降低阻力)，如圖4所示，在機翼和尾翼梢部再增加4個推進(jìn)槳提供推力。而最新推出的5座級S4采用了6傾轉(zhuǎn)旋翼。S4能夠單次充電飛行240 km，最大起飛重量為1 815 kg。

圖4 喬比航空公布的S2飛機[13]Fig.4 Joby Aviation S2 aircraft[13]

谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇投資的Kitty Hawk公司開發(fā)了2座的Cora空中出租車。如圖5所示，Cora于2018年3月發(fā)布，該機采用12旋翼復(fù)合推進(jìn)構(gòu)型，最大速度約為180 km/h，航程約100 km，飛行高度為150～910 m，飛行時間約20 min。

圖5 Kitty Hawk公司Cora空中出租車[14]Fig.5 Kitty Hawk Cora sky taxi[14]

波音公司旗下極光科學(xué)公司開發(fā)了2座自主客運飛機(Personal Air Vehicle, PAV)。該公司在其位于弗吉尼亞州馬納薩斯的總部進(jìn)行了全面的eVTOL測試。如圖6所示，該機由電推進(jìn)系統(tǒng)提供動力，設(shè)計目標(biāo)是具備從起飛到著該陸的全自主飛行能力，最大起飛重量800 kg，巡航速度180 km/h，航程80 km。2017年4月，完成1/4縮比驗證機首飛；2019年1月，完成全尺寸原型機首飛。其他代表性的機型還有美國NASA的X-57、GL-10、德國Songbird、CS-23等。

圖6 極光自主客運飛機首飛場景[15]Fig.6 Aurora flight sciences PAV first flight[15]

當(dāng)前，中國在商用分布式電推進(jìn)飛機研發(fā)方面出現(xiàn)了一些成果。深圳億航公司研發(fā)的億航184/216單/雙座多旋翼載人無人駕駛飛機也已經(jīng)開始進(jìn)行演示飛行，續(xù)航能力約半小時，最大載客量約117 kg。2019年7月，中國航空工業(yè)國際控股有限公司持有的大陸航空科技聯(lián)合美國佛羅里達(dá)州的VerdeGoAero Inc公司共同開發(fā)混合動力電動航空動力總成，近期計劃推出的IDEP TM混合動力系統(tǒng)，可用于最大起飛重量可達(dá)7 500磅(3 400 kg)的垂直起降(VTOL)飛機。

總體上看，中國電推進(jìn)飛機研發(fā)力量相對薄弱、研發(fā)項目少、研究的系統(tǒng)性和深度不夠、以我為主的創(chuàng)新性研究較少，基本上還處于跟蹤研究階段。

3 分布式混合電推進(jìn)飛機關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀

分布式混合電推進(jìn)技術(shù)是未來航空發(fā)展的主流。綜合來看，需要從整體上處理設(shè)計問題，重點在于使全局系統(tǒng)中協(xié)同作用最大化，協(xié)同作用是一種以跨學(xué)科的方式改善和優(yōu)化運載系統(tǒng)的系統(tǒng)概念。分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)的協(xié)同涵蓋：系統(tǒng)分布式布局技術(shù)；電能的產(chǎn)生/存儲，包括與機身的協(xié)同作用；電源管理和控制(包括執(zhí)行和飛行控制系統(tǒng))的協(xié)同集成；實用集成，即飛行工況與能源優(yōu)化協(xié)同集成?；谙到y(tǒng)協(xié)同的概念，相關(guān)研究人員和機構(gòu)主要開展了以下幾個方面的研究。

3.1 推進(jìn)系統(tǒng)分布式布局技術(shù)

分布式推進(jìn)主要是為了獲得更高效率的推力系統(tǒng)，同時降低飛機的噪聲，使飛機具備短距離起降甚至垂直起降的能力?？偟膩碚f，分布式推進(jìn)具有以下優(yōu)勢：

1) 通過將發(fā)動機噴流填充到機身形成的尾跡流中，并且發(fā)動機能夠吸除較厚的邊界層流動，從而降低了燃料消耗。

2) 通過在大展弦比后緣布置的推力矢量噴管提供動力升力、邊界層控制以及圍繞機翼形成超級環(huán)流，從而確保短距離起降能力。

3) 通過給機身遮擋發(fā)動機使飛機對周圍的噪聲降低。

4) 通過冗余的推力系統(tǒng)提高安全性能。

5) 通過進(jìn)氣道/噴管/機翼結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計，減小飛機推進(jìn)系統(tǒng)安裝重量。

6) 通過推力矢量和推理差動，實現(xiàn)飛機俯仰、滾轉(zhuǎn)、偏航力矩，從而減少飛機的控制面。

7) 小而輕的發(fā)動機可以實現(xiàn)動力系統(tǒng)更高效的生產(chǎn)與更換。

針對分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計，美國NASA的研究人員Kim等，通過渦輪軸發(fā)動機帶動高速發(fā)電機發(fā)電，為整機提供電能。設(shè)計了12臺小型電動馬達(dá)，根據(jù)機翼、機身的基線布局，采用進(jìn)氣道/噴管/機翼結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計，形成分布式布局的推進(jìn)系統(tǒng)，如圖7所示，該設(shè)計能夠有效減輕飛機的重量，降低了飛行噪聲，具備短程起降的能力，并在2014年推出了新的設(shè)計機型N3-X，是NASA下一步亞聲速電推進(jìn)飛機的發(fā)展重點。

圖7 基于進(jìn)氣道/噴管/機翼結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計的分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)[19]Fig.7 Distributed hybrid electric propulsion system based on integrated design of inlet/nozzle/wing structure[19]

當(dāng)混合電推進(jìn)系統(tǒng)應(yīng)用于分布式推進(jìn)系統(tǒng)時，飛行器的動力學(xué)建模則成了必不可少的環(huán)節(jié)。2015年，NASA研究中心的Yoon等推出了一種計算大尺度多旋翼氣流的流體計算方法。該計算方法中，分離渦模擬湍流模型與三維非定常Navier-Stokes方程進(jìn)行結(jié)合，用于模擬大尺寸四旋翼飛機，如圖8所示，已成功應(yīng)用于XV-15等飛機的流場計算。Yoon等的多旋翼流場計算也可應(yīng)用于固定翼分布式推進(jìn)系統(tǒng)流場計算。

圖8 大尺度四旋翼飛機流場模擬[22]Fig.8 Flow simulation for a generic quad tilt-rotor in hover[22]

針對分布式電力驅(qū)動系統(tǒng)，Lei等提出了采用決定型評價的方法對系統(tǒng)設(shè)計進(jìn)行優(yōu)化，如圖9所示。應(yīng)用單一優(yōu)化模型和多級優(yōu)化模型在永磁電機控制器的設(shè)計中，有效提高了系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計效率，特別是對于混合電推進(jìn)系統(tǒng)這類高階優(yōu)化問題，融合了多類離散和連續(xù)變量，采用Lei等的方法可獲取理想的優(yōu)化設(shè)計模型。

圖9 復(fù)合模型優(yōu)化框架[23]Fig.9 Optimization framework of compoundmodel[23]

德國宇航中心Diekmann和Hahn結(jié)合飛行器氣動數(shù)據(jù)和六自由度動力學(xué)仿真模型，如圖10所示，對推進(jìn)系統(tǒng)分布式布置的飛行器短距離著陸過程的穩(wěn)定性進(jìn)行了仿真，當(dāng)存在有某個推進(jìn)器失效時，分布式布局的動力系統(tǒng)仍可實現(xiàn)穩(wěn)定可靠飛行。

圖10 分布式推進(jìn)動力學(xué)仿真模塊[24]Fig.10 Dynamic simulation module of distributed propulsion[24]

在混合電推進(jìn)系統(tǒng)應(yīng)用于通用飛機方面，國內(nèi)毛鞠盛等在某型通用飛機的基礎(chǔ)上設(shè)計了一個油電混合電推進(jìn)系統(tǒng)，使用MATLAB軟件編程分別對原型機和該混合電推進(jìn)系統(tǒng)飛機的起飛距離、陸上行駛能量消耗、陸上行駛路程等性能進(jìn)行模擬分析。結(jié)果表明，使用該動力系統(tǒng)的油電混合電推進(jìn)飛機，在上述各項性能中均優(yōu)于原型機，如圖11所示，混合電推進(jìn)系統(tǒng)具有較好的節(jié)能性能。

圖11 不同速度下能量消耗與路程的關(guān)系[25]Fig.11 Relationship between energy consumption and trajectory under different speeds[25]

3.2 混合電推進(jìn)系統(tǒng)的選型設(shè)計

現(xiàn)有混合電推進(jìn)系統(tǒng)技術(shù)按照動力聯(lián)接方式可分為2類：串聯(lián)式和并聯(lián)式，各聯(lián)接方式的原理如圖12所示。

2種聯(lián)接方式的主要區(qū)別是發(fā)動機是否與推進(jìn)系統(tǒng)聯(lián)接。串聯(lián)式混合動力系統(tǒng)：發(fā)動機只為發(fā)電機提供機械能，為動力電池充電。電機驅(qū)動螺旋槳提供動力并控制飛行。利用油轉(zhuǎn)電的方式，能量的運行和管理較為靈活，適用于推進(jìn)電機的分布式布局。

對于并聯(lián)式混合動力系統(tǒng)而言，發(fā)動機驅(qū)動主螺旋槳提供動力，電池輔助飛行，主要為機載用電設(shè)備供電。根據(jù)設(shè)計需求，系統(tǒng)可設(shè)計發(fā)電機將發(fā)動機一部分的機械能轉(zhuǎn)化為電能為電池充電，也可通過外接電源為電池充電。能源管理系統(tǒng)涉及燃油發(fā)動機和電池的雙重管理，系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜，能量利用效率較低。

根據(jù)不同的飛行器設(shè)計要求，可以選擇相應(yīng)的混合電推進(jìn)系統(tǒng)方案。混合電推進(jìn)系統(tǒng)的選型方案涉及混合度比例的大小。

“混合電推進(jìn)”本質(zhì)上是指將電力與至少一個其他電源(通常為燃料動力電源)進(jìn)行組合使用。假定以內(nèi)燃機與儲能電池作為的動力電源組合，第1步是確定它們是串聯(lián)還是并聯(lián)組合。這種區(qū)別主要與分系統(tǒng)組成之間功率傳遞的性質(zhì)有關(guān)：在串聯(lián)混合電推進(jìn)裝置中，功率是用電傳遞，而在并聯(lián)混合電推進(jìn)裝置中，它是機械傳遞。

在這樣一個復(fù)雜系統(tǒng)中，德國科學(xué)家Lorenz等采用功率混合度和能量混合度描述混合電推進(jìn)系統(tǒng)組成。

(1)

式中：對于混合電推進(jìn)系統(tǒng)方案，為設(shè)計的最大(或有用)電功率；為系統(tǒng)的設(shè)計總功率；為存儲的總電能；為整個系統(tǒng)的總存儲能量。因此，根據(jù)動力系統(tǒng)組成，可以把現(xiàn)有動力系統(tǒng)分為：① 常規(guī)的基于燃油動力的燃?xì)廨啓C,=0、=0；② 純串聯(lián)混合電推進(jìn)體系結(jié)構(gòu)，依靠發(fā)動機提供電能供給推進(jìn)裝置，多余電量僅用于過渡性存儲，=1、=0；③ 通 用純電動飛機，其能量存儲僅基于電池，=1、=1。

德國科學(xué)家Isikveren等在描述功率混合度和能量混合度時，通過建立基礎(chǔ)代數(shù)模型，將轉(zhuǎn)換為與供電功率比(表示能量載體的可用功率與總功率之比)相關(guān)的函數(shù)，則是與和活化率(表示動力系統(tǒng)的功率對隨時間的變化率)的函數(shù)，為并形成了Ragone曲線圖，如圖13所示，通過圖中所示可以看出混合電推進(jìn)系統(tǒng)各功率單元對系統(tǒng)整體性能的影響。

圖12 混合電推進(jìn)系統(tǒng)2種模式Fig.12 Two modes of hybrid electric propulsion

圖13 混動系統(tǒng)概念設(shè)計的Ragone曲線圖[28]Fig.13 Presentation of hybrid electric system conceptual design Ragone diagrams[28]

2015年，英國劍橋大學(xué)Friedrich和Robertson針對不同的起飛重量的飛機，包括20 kg～50 t級別的飛機，提出了混合電推進(jìn)系統(tǒng)的拓?fù)湓O(shè)計方法，如圖14所示，以建模和仿真的手段，對飛機的混合電推進(jìn)拓?fù)浼軜?gòu)及尺寸進(jìn)行了分析。結(jié)合4種不同拓?fù)浼軜?gòu)的動力系統(tǒng)，對飛行器的航程與載荷重量關(guān)系進(jìn)行了對比分析，如圖15所示。在4種拓?fù)浼軜?gòu)中，純發(fā)動機為動力推進(jìn)的航程最短；將發(fā)動機的機械能轉(zhuǎn)化為電能后，通過能量的優(yōu)化調(diào)配，可延長航時；發(fā)動機和電機混合推進(jìn)設(shè)計，對能量的利用效率則更高；發(fā)動機帶動發(fā)電機、結(jié)合儲能電池為的航程最長。在混合電推進(jìn)系統(tǒng)的建模研究中，這類研究方法很有啟發(fā)作用。

2017年，荷蘭埃因霍芬理工大學(xué)的Silvas等提出了系統(tǒng)級的混合電推進(jìn)設(shè)計與優(yōu)化方法。針對串聯(lián)和并聯(lián)混合電推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計，建立了對應(yīng)的非線性優(yōu)化分析模型，結(jié)合燃油的最優(yōu)化利用模型，通過拓?fù)溥x擇、組件參數(shù)定型、控制器設(shè)計3個步驟，以系統(tǒng)拓?fù)浞治龅姆椒▽旌想娡七M(jìn)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。其中拓?fù)湓O(shè)計的思路對混合電推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計具有很好的參考作用。

圖14 Friedrich和Robertson提出的混合電推進(jìn)系統(tǒng)的拓?fù)湓O(shè)計結(jié)構(gòu)[29]Fig.14 Hybrid electric system topology design architecture proposed by Friedrich and Robertson[29]

圖15 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動力系統(tǒng)的航程與載荷重量關(guān)系[29]Fig.15 Relationship between range and loading weight under different dynamic system topology architectures[29]

為更好地明確混合度對飛行性能和品質(zhì)的影響，德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)Pornet等將混合電推進(jìn)飛行器與傳統(tǒng)動力飛行器進(jìn)行了對比研究。通過設(shè)置飛行器爬升巡航過程的環(huán)境條件、飛行速度、飛行距離等，進(jìn)行建模仿真，對比分析了混合電推進(jìn)系統(tǒng)不同功率混合度與傳統(tǒng)動力系統(tǒng)的效能，如圖16所示，混合電推進(jìn)系統(tǒng)的效能遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)動力系統(tǒng)。

這些研究成果對油電混合電推進(jìn)系統(tǒng)聯(lián)接設(shè)計、電力功率配比研究有很好的參考作用。

圖16 混合電推進(jìn)與傳統(tǒng)動力效能對比[30]Fig.16 Effectiveness analysis contrast between hybrid electric propulsion and traditional propulsion[30]

3.3 混合電推進(jìn)系統(tǒng)建模與能源管理

在油電混合電推進(jìn)系統(tǒng)建模研究方面，德國亞琛應(yīng)用技術(shù)大學(xué)Finger等研究了串聯(lián)和并聯(lián)混電系統(tǒng)在傳統(tǒng)固定翼無人機西銳SR-22設(shè)計過程中的應(yīng)用，認(rèn)為與傳統(tǒng)動力系統(tǒng)相比，混合電推進(jìn)系統(tǒng)下可應(yīng)用于更高的功重比、更大的翼載荷的飛機。荷蘭代爾夫特大學(xué)的de Vrise等研究了不同的混電系統(tǒng)對于分布式推進(jìn)固定翼飛機參數(shù)選擇的影響。英國劍橋大學(xué)Friedrich和Robertson則在不同指標(biāo)體系下對混電系統(tǒng)在固定翼無人機上的應(yīng)用效果進(jìn)行了綜合評價，如圖17所示，其中P-IOL為發(fā)動機工作在理想狀態(tài)下的并聯(lián)式油電混動系統(tǒng)，S-SOC為串聯(lián)式油電混動系統(tǒng)電池供能比。

圖17 不同油電比例下的混合電推進(jìn)系統(tǒng)效能對比[1]Fig.17 Hybrid electric propulsion effectiveness analysis contrast under different hybridizations[1]

結(jié)合混合電推進(jìn)系統(tǒng)的動力學(xué)建模與控制，能源管理研究也取得了較多的研究成果。針對典型任務(wù)剖面，綜合考慮多能源供電系統(tǒng)，北京理工大學(xué)劉莉等提出了一種考慮全機重量能量耦合關(guān)系的總體設(shè)計方法和任務(wù)剖面驅(qū)動的能源管理策略，建立了能源系統(tǒng)模型，可根據(jù)不同任務(wù)剖面，合理配置多種能源系統(tǒng)的供電功率。其他類似的研究還有多能源系統(tǒng)模糊邏輯控制等。此類研究思路，可為本項目能源管理優(yōu)化提供研究依據(jù)。

此外，澳大利亞悉尼大學(xué)Verstraete等以小型無人機為應(yīng)用背景，采用燃料電池與鋰電池作為聯(lián)合供電系統(tǒng)。結(jié)合無人機在飛行過程中的動力學(xué)變化特征，通過建模仿真發(fā)現(xiàn)，鋰電池的充放電性能在混合電推進(jìn)系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用，同時獲取了滿足需求的鋰電池充放電倍率及比功率等。類似的研究還有日本JAXA研究人員Nishizawa等的研究成果，也充分說明了儲能電池管理在混合電推進(jìn)系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用，如圖18所示，燃料電池與儲能電池組成的混合電推進(jìn)系統(tǒng)可滿足大功率與大電流供能需求。

圖18 單能源系統(tǒng)與混合能源系統(tǒng)的供電特性[36]Fig.18 Power supply characteristics of simple and hybrid power systems[36]

混合電推進(jìn)系統(tǒng)中，儲能電池起系統(tǒng)功率調(diào)節(jié)與補充的作用。電池的性能指標(biāo)主要體現(xiàn)在能量密度和重量上。在德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)Pornet等的研究中，基于2035窄體運輸機的研究計劃，分別設(shè)定燃料電池能量密度為0.75 kWh/kg、1.0 kWh/kg、1.5 kWh/kg，分析了飛行器在巡航過程中3種能量密度對燃料電池相對變化、飛機起飛重量的影響，如圖19所示(1海里=1.852 km)，能量密度越高，飛機的性能越優(yōu)越。

圖19 混合電推進(jìn)系統(tǒng)中燃料電池對推進(jìn)系統(tǒng)效率影響[30]Fig.19 Relative changes in block fuel and propulsion system[30]

總的來說，分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計與能源管理研究取得了很大的成就，無論是系統(tǒng)設(shè)計、建模仿真，還是在工程實踐應(yīng)用方面，都取得了很大的研究進(jìn)展，對促進(jìn)飛行器電氣化發(fā)展具有積極作用。然而，分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計不僅需要實現(xiàn)當(dāng)前飛行器電氣化的發(fā)展，更重要是為了實現(xiàn)全局系統(tǒng)中協(xié)同作用最大化，改善和優(yōu)化運載系統(tǒng)的效率和能力。在總結(jié)當(dāng)前科研人員的工作成果時，還有以下幾個重難點問題需求研究和解決。

首先，針對混合電推進(jìn)能源系統(tǒng)能源變化特征，研究系統(tǒng)能源管理策略，結(jié)合當(dāng)前多能源系統(tǒng)先進(jìn)的控制策略，制定基于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化控制的能源管理策略；在已建立的能源管理策略上，對混合電推進(jìn)系統(tǒng)發(fā)動機最佳工作點及工作區(qū)間進(jìn)行明確；然后，結(jié)合現(xiàn)有飛行工況數(shù)據(jù)，建立基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的最優(yōu)能量分配預(yù)測模型，為混合電推進(jìn)系統(tǒng)實現(xiàn)最優(yōu)工況提供依據(jù)；最后，在現(xiàn)有能源系統(tǒng)與飛行器設(shè)計的基礎(chǔ)上，研制分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)樣機，對所獲得的研究結(jié)論進(jìn)行實驗驗證。

上述研究可為分布式混合電推進(jìn)飛行器能源系統(tǒng)設(shè)計提供基本的設(shè)計思路和分析方法，同時，為分布式混合電推進(jìn)飛行器能源系統(tǒng)優(yōu)化管理提供理論支撐，對促進(jìn)通用航空電動飛行器的發(fā)展將具有十分重要的意義。

4 分布式混合電推進(jìn)飛機重難點問題及應(yīng)對方法

分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)的能源管理是一個由電子部件和機械部件組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其中包含了多學(xué)科的交叉、先進(jìn)的控制技術(shù)與控制方法等。分布式混合電推進(jìn)的總體目標(biāo)是實現(xiàn)飛行器垂直起降轉(zhuǎn)快速平飛、提高航程、減小排放量。為實現(xiàn)這些目標(biāo)，必須對分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化管理，包括系統(tǒng)主要的能量流、能量功率的可用性、發(fā)動機和發(fā)電機的動力學(xué)特性等，采用燃油發(fā)電-儲能電池能耗協(xié)同優(yōu)化控制、多模式適應(yīng)型實時功率優(yōu)化控制、分布式混合電推進(jìn)供電系統(tǒng)優(yōu)化控制、大數(shù)據(jù)建模等技術(shù)，研制先進(jìn)能源管理系統(tǒng)，為分布式混合電推進(jìn)飛行器能源與動力提供技術(shù)支撐。

4.1 基于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化控制的能源管理策略

能源管理技術(shù)是分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵因素。由于混合電推進(jìn)系統(tǒng)的復(fù)雜性，采用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)設(shè)計方法難以獲得預(yù)期的效果。模糊邏輯控制是基于模糊邏輯，模仿人類控制經(jīng)驗和知識的一種智能控制，模糊集合的模型控制理論在當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域十分活躍，運用模糊邏輯方法來設(shè)計混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源管理策略是可行并且有優(yōu)勢的。

設(shè)定模糊邏輯的基本規(guī)則為：飛行過程中任意時刻的動力功率都可滿足；人為控制的動力輸入都可實現(xiàn)；儲能電池的荷電狀態(tài)始終維持在預(yù)設(shè)的區(qū)間；飛行過程中整個混合電推進(jìn)系統(tǒng)效率最大化。

以油電混動系統(tǒng)的功率混合度(DOH)為模糊集合：

(2)

式中：為儲能電池功率變化(取值為正值時表示放電，取值為負(fù)時表示充電);為發(fā)動機提供的功率。當(dāng)DOH取值為0時，則是只有單一能源供電；當(dāng)DOH取值為1時，2種能源同時供電；當(dāng)DOH取值小于0時，儲能電池處于充電狀態(tài)。能源管理的要求是使混和動力系統(tǒng)的DOH根據(jù)實際需求進(jìn)行最優(yōu)取值，可以設(shè)計智能模糊邏輯的管理策略進(jìn)行系統(tǒng)的能源管理。在系統(tǒng)功率混合度的基礎(chǔ)上，設(shè)定分布式混合推進(jìn)系統(tǒng)能源管理的模糊集合，如圖20所示,圖中、、、分別表示模糊集合,取值為0或1。

圖20 混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源管理的模糊集合Fig.20 Fuzzy sets of hybrid electric propulsion’s energy management

圖20中模糊邏輯計算公式為

(,,,)=()∧()∧

()∧()

(3)

式中：、、、為隸屬度函數(shù);是荷電狀態(tài)；是飛行器速度；是飛行器需求功率；是電動機功率；,=1,2,3;,=1,2,3,4,5。

通過研究分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)電網(wǎng)架構(gòu)技術(shù)、電力電子技術(shù)、供配電系統(tǒng)故障檢測與識別技術(shù)、供電系統(tǒng)保護(hù)控制技術(shù)、復(fù)雜電路系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)等，形成能源管理系統(tǒng)框架，如圖21所示，飛控系統(tǒng)對能源管理系統(tǒng)提出功率需求，通過模糊邏輯控制系統(tǒng)，對發(fā)動機、儲能電池的功率變化進(jìn)行優(yōu)化匹配，輸出最優(yōu)功率混合度(DOH)，滿足分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源高效管理需求。

圖21 混動系統(tǒng)模糊控制原理Fig.21 Fuzzy control principle of hybrid electric system

基于模糊邏輯控制的混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源管理策略整體示意圖如圖22所示。首先運用模糊邏輯運算，根據(jù)飛行器的速度、需求功率以及儲能電池的荷電狀態(tài)，計算電動機的需求功率；然后，根據(jù)計算出的功率、發(fā)動機最優(yōu)功率點、電池的荷電狀態(tài)，確定電動機和發(fā)動機分別需要的輸出功率；最終決定模塊通過模糊邏輯調(diào)整電池的輸出功率使發(fā)動機在預(yù)定的工作點運轉(zhuǎn)。

圖22 基于模糊邏輯的混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源管理控制策略[37]Fig.22 Hybrid electric propulsion’s energy management strategy based on fuzzy-logic[37]

發(fā)動機的工作狀態(tài)直接影響到混合電推進(jìn)系統(tǒng)的燃油經(jīng)濟性和飛行器的航程，因此，確定發(fā)動機的最佳工作點是十分有必要的。通過對發(fā)動機工況建模和實際功率需求，可以確定混合電推進(jìn)系統(tǒng)的最佳工作點。

首先，將發(fā)動機最佳工作點的設(shè)置轉(zhuǎn)化為燃油消耗的優(yōu)化問題。優(yōu)化問題的模型表示為

OP∈{possible OP}

(4)

式中:OP對應(yīng)發(fā)動機最優(yōu)工作點,OP表示發(fā)動機工作點。

其次，設(shè)置2個目標(biāo)函數(shù)、，分別定義如下：

=·fuel+·NO+·CO+·HC+

·PM

(5)

=·1+·2+…+·

(6)

式中：～是對應(yīng)于燃油經(jīng)濟性和排放相關(guān)重要性的權(quán)重系數(shù)；fuel是消耗的燃油;NO是氮氧化物；CO是一氧化碳；HC是碳?xì)浠衔铮籔M是顆粒物；～是權(quán)重系數(shù)，對應(yīng)于實際工況條件下發(fā)動機不同的功率等級；1是發(fā)動機工作在零功率輸出狀態(tài)下時目標(biāo)函數(shù)的值，是發(fā)動機工作在級功率輸出時目標(biāo)函數(shù)的值。

最后，明確最佳工作點的優(yōu)化步驟，如圖23所示。先用局部優(yōu)化算法尋找發(fā)動機每個特定工作功率級別下局部最優(yōu)工作點，使目標(biāo)函數(shù)最?。蝗缓蟛捎脛討B(tài)規(guī)劃方法使目標(biāo)函數(shù)在實際工作約束條件下取值最小，即為全局最優(yōu)工作點。

圖23 混合電推進(jìn)系統(tǒng)發(fā)動機最優(yōu)工作點搜索算法Fig.23 Optimization point searching algorithm for hybrid electric propulsion’s engine

4.2 基于歷史大數(shù)據(jù)驅(qū)動的最優(yōu)能量分配預(yù)測

基于飛行歷史大數(shù)據(jù)的最優(yōu)能量分配，首先需要對歷史大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和優(yōu)化。數(shù)據(jù)采集包括飛行過程中起飛、循環(huán)、降落過程中的動力系統(tǒng)的功率、能量變化情況，結(jié)合飛行環(huán)境數(shù)據(jù)、任務(wù)規(guī)劃、姿態(tài)變化、航跡等信息，對不同典型工況和背景，進(jìn)行大量的運行數(shù)據(jù)的采集。通過對不同飛行工況條件下的飛行指令信號進(jìn)行統(tǒng)計分析，計算各工況條件下的分布式動力的利用率；將各電動機的電流、電壓等信號值進(jìn)行統(tǒng)計分析，將其轉(zhuǎn)換成功率分流值，作為后續(xù)動力系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化的變量，用于動力系統(tǒng)的匹配建模。

引入在提高算法的局部與全局搜索能力與適應(yīng)能力上具有良好的收斂性的模型自適應(yīng)控制算法及帶精英策略的非支配排序遺傳算法對動力性、經(jīng)濟性、約束目標(biāo)等多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解。整個優(yōu)化求解框架如圖24所示。

動力系統(tǒng)參數(shù)的多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化設(shè)計的目標(biāo)是保證各分布式布局的動力系統(tǒng)功率供給的前提下提升燃油的經(jīng)濟性。相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型為

(7)

式中：=(,, …,)表示維空間內(nèi)的優(yōu)化變量；()、()分別表示動力性目標(biāo)及經(jīng)濟性目標(biāo)；()>0表示設(shè)計需求的、不犧牲系統(tǒng)動力性能的約束條件。

將大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果代入動力功率損失函數(shù)和動力推進(jìn)的匹配模型中，獲取評價動力性能與經(jīng)濟性能的客觀條件，再以飛行器正常運行的最低需求、儲能電池和發(fā)動機可調(diào)功率范圍為主要約束條件，利用多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，獲取Pareto解集，并從解集中獲取動力性能最優(yōu)、燃油經(jīng)濟性最低的解作為優(yōu)化計算的最終解。針對多耦合參數(shù)和多沖突目標(biāo)，選取系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)作為設(shè)計變量，利用模型分析結(jié)果進(jìn)行設(shè)計優(yōu)化。

混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源管理策略不僅是對當(dāng)前飛行條件下的功率最優(yōu)分配，還應(yīng)該是基于環(huán)境感知和任務(wù)規(guī)劃的能力最優(yōu)分配。根據(jù)飛行器當(dāng)前的飛行速度、動力需求、當(dāng)前電池系統(tǒng)供配電條件、飛行環(huán)境和基于歷史大數(shù)據(jù)模型匹配輸出的未來飛行功率概況，運用模型參考自適應(yīng)控制方法及帶精英策略的非支配排序遺傳算法等，對發(fā)動機和儲能電池進(jìn)行最優(yōu)功率分配，保證系統(tǒng)動力性能的前提下，使燃油經(jīng)濟性最優(yōu)?；诖髷?shù)據(jù)驅(qū)動的模型自適應(yīng)控制步驟如圖25所示。

圖24 考慮飛行歷史大數(shù)據(jù)模型匹配多目標(biāo)優(yōu)化模型圖Fig.24 Multi-objective optimization based on historical big data model matching

圖25 自適應(yīng)控制流程Fig.25 Process of adaptive control

自適應(yīng)控制過程中，參數(shù)自調(diào)整是基于模型輸出與實際輸出之間的誤差最小化，控制作用() 的范圍有邊界，通常它是模型輸出()、參考輸入()和系統(tǒng)輸出()的線性組合。參數(shù)模型中，利用歷史實飛大數(shù)據(jù)，提取特征參數(shù)，形成優(yōu)化參照方案，結(jié)合混合電推進(jìn)系統(tǒng)參數(shù)，在參數(shù)自調(diào)整過程中形成功率的最優(yōu)分配控制指令。

在自適應(yīng)控制過程中，運用帶精英策略的非支配排序遺傳算法對最優(yōu)分配功率進(jìn)行求解。其主要步驟為：首先，隨機產(chǎn)生規(guī)模為的初始種群，非支配排序后通過遺傳算法的選擇、交叉、變異3個基本操作得到第1代子代種群；其次，從第2代開始，將父代種群與子代種群合并，進(jìn)行快速非支配排序，同時對每個非支配層中的個體進(jìn)行擁擠度計算，根據(jù)非支配關(guān)系以及個體的擁擠度選取合適的個體組成新的父代種群；最后，通過遺傳算法的基本操作產(chǎn)生新的子代種群，依此類推，直到滿足程序結(jié)束的條件。

優(yōu)化求解時，分別設(shè)定種群規(guī)模、最大迭代數(shù)、交叉概率、變異概率，同時設(shè)定基于精英策略模型的適應(yīng)度函數(shù)，適度函數(shù)的微分方程組各個自變量在采樣過程中，參考值與計算值保持最小偏差。經(jīng)過優(yōu)化迭代計算后，獲取Pareto解集。根據(jù)目標(biāo)需求，在保證系統(tǒng)動力性能的前提下，在儲能電池和發(fā)動機的可調(diào)功率范圍內(nèi)，尋求燃油經(jīng)濟性最優(yōu)解值。

4.3 混合電推進(jìn)分布式推進(jìn)系統(tǒng)樣機設(shè)計

本文主要是論述基于混合電推進(jìn)的垂直起降固定翼無人飛行器。為實現(xiàn)固定翼無人機的垂直起降，分布式推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計中包含螺旋槳和旋翼，多槳翼布局決定了采用電機驅(qū)動的優(yōu)越性。在目前鋰電池能量密度的水平下，對于起飛重量達(dá)噸級的較大無人機而言，在起飛過程中就會消耗掉儲能電池大部分的存電量，在后續(xù)的巡航飛行過程中，則會出現(xiàn)電量不足的現(xiàn)象。采用油轉(zhuǎn)電混合動力系統(tǒng)設(shè)計，即可滿足推進(jìn)系統(tǒng)分布式布局的要求，也可使該類飛行器具有敏捷、航時長、節(jié)能、負(fù)載能力強等特點。對于十噸級以上的大型飛機而言，采用油電混合設(shè)計則可有效提升發(fā)動機的熱效率，對燃料的利用更加充分，同時也可滿足推進(jìn)系統(tǒng)分布式布局的要求，但是目前應(yīng)用于大飛機的兆瓦級電動機以及電子設(shè)備技術(shù)還處于研發(fā)階段，相關(guān)設(shè)計方案也還處于論證階段，后續(xù)需要加大技術(shù)力量投入。

針對混合電推進(jìn)分布式推進(jìn)飛行器，采用發(fā)電機和鋰電池串聯(lián)式混合電推進(jìn)結(jié)構(gòu)對飛行器供電的模式(見圖26)。系統(tǒng)主要包括：動力模塊(發(fā)動機、發(fā)電機、儲能鋰電池組)，電子整流及電源管理一體化模塊。由發(fā)動機直接帶動發(fā)電機進(jìn)行發(fā)電，發(fā)出來的電輸送給電動機或電池，然后由電動機通過傳動機構(gòu)進(jìn)行動力輸出。分布式推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計中包含螺旋槳和旋翼，主要適用于固定翼無人機的垂直起降。

圖26 混合電推進(jìn)系統(tǒng)功率傳遞路徑Fig.26 Power transfer path of hybrid electric propulsion system

對于分布式混合電推進(jìn)飛行器設(shè)計而言，采用發(fā)動機與電池的功率混合度和能量混合度描述系統(tǒng)組成。結(jié)合Finger等的研究，主要是確定功重比()、翼載荷()等核心參數(shù)，在此基礎(chǔ)上，對動力系統(tǒng)的功率混合度進(jìn)行明確，飛行器設(shè)計流程如圖27所示。輸入?yún)?shù)為初始最大起飛重量(MTOM)、其他頂層飛機設(shè)計要求，結(jié)合任務(wù)指標(biāo)，通過優(yōu)化、迭代，確定發(fā)動機功率、電池功率、推力大小等，最后在最大起飛重量的設(shè)計域內(nèi)對飛機進(jìn)行定型。

結(jié)合圖27中分布式混合電推進(jìn)飛行器的設(shè)計細(xì)則和典型飛行器設(shè)計匹配原則，以飛行器的功重比()、翼載荷()為設(shè)計輸入，以巡航速度、爬升速度、起飛距離為調(diào)控變量，分析各點對應(yīng)的功率。在串聯(lián)式油電混合系統(tǒng)設(shè)計中，選定任意功率點，結(jié)合功率混合度和能量混合度計算模型，可分析出發(fā)動機系統(tǒng)和電池系統(tǒng)各供能的比率，如圖28所示，作為系統(tǒng)設(shè)計的依據(jù)。

對并聯(lián)式混合電推進(jìn)，也可采用類似的設(shè)計方法，通過調(diào)節(jié)發(fā)動機和電池輸出功率，獲取最佳能量輸出方案。并聯(lián)式混合電推進(jìn)系統(tǒng)在機械連接上較為復(fù)雜，在應(yīng)用于分布式動力推進(jìn)布局時優(yōu)勢不明顯。串聯(lián)式混合電推進(jìn)系統(tǒng)綜合利用發(fā)動機的高能量密度和儲能電池的高功率密度，實現(xiàn)了飛行器的在復(fù)雜工況下的靈活應(yīng)用。

圖27 分布式混合電推進(jìn)飛行器設(shè)計流程[31]Fig.27 Design flow of distributed hybrid electric propulsion aircraft[31]

圖28 串聯(lián)式油電混合飛行器功率匹配設(shè)計圖[31]Fig.28 Power match design space of serial-hybrid aircraft[31]

5 結(jié) 論

當(dāng)前分布式動力推進(jìn)飛行器大多以純電池提供能量，受當(dāng)前較低的電池能量密度限制，這類飛行器的續(xù)航能力往往非常有限?；旌想娡七M(jìn)技術(shù)通過對二次能源系統(tǒng)的優(yōu)化，在提高能源的利用效率的基礎(chǔ)上，還可以滿足推進(jìn)系統(tǒng)分布式布局的要求。利用油轉(zhuǎn)電的混合動力系統(tǒng)設(shè)計，分布式混合電推進(jìn)飛行器融合了旋翼和固定翼的優(yōu)勢，使該類飛行器具有較高的巡航效率、較快的飛行速度，以及非常敏捷的起降能力，從而可以應(yīng)付較為復(fù)雜的應(yīng)用場景，是近年來飛行器領(lǐng)域的研究熱點之一。

與純電動力系統(tǒng)相比，串聯(lián)式混電系統(tǒng)新增加了一個由發(fā)動機、發(fā)電機、能量管理系統(tǒng)組成的主動力單元，而電池僅作為輔助動力單元在高功率需求狀態(tài)下進(jìn)行輔助供電。受益于燃油較高的儲能密度，串聯(lián)式混動系統(tǒng)的引入，大幅提升分布式動力推進(jìn)飛行器的續(xù)航能力，而且不會引起起飛總重大幅度增加，但與此同時，其自身所引入的重量和能耗也可能對飛機設(shè)計產(chǎn)生較大影響。因此，必須對系統(tǒng)組成和能源管理進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。

在總結(jié)當(dāng)前國內(nèi)外分布式電推進(jìn)飛行器研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文針對分布式混合電推進(jìn)飛行器，開展了動力系統(tǒng)能量運行機理與動態(tài)規(guī)劃方法等方面的分析。結(jié)合所在團隊研究，分析了混電系統(tǒng)能源管理策略，主要是基于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化控制的能源管理策略研究，主要是運用模糊邏輯方法來設(shè)計混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源管理策略；在前期獲取的飛行器飛行試驗工況數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立基于飛行試驗大數(shù)據(jù)驅(qū)動的最優(yōu)能量分配預(yù)測模型，分析混合電推進(jìn)系統(tǒng)最優(yōu)工況區(qū)間；在現(xiàn)有飛行器與能源系統(tǒng)設(shè)計的基礎(chǔ)上，采用發(fā)動機與電池的功率混合度和能量混合度描述系統(tǒng)組成，結(jié)合混合動力系統(tǒng)設(shè)置的工作模式，分析各模式下的功率需求，從而明確分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)樣機設(shè)計域。相關(guān)研究內(nèi)容重點是實現(xiàn)分布式混合電推進(jìn)系統(tǒng)能源的高效、智能管理，為分布式混合電推進(jìn)飛行器能源系統(tǒng)優(yōu)化管理提供理論參考。