基于稳定性优化的油电混动飞机能量管理方法

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31937

电子电气工程与控制

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 |

基于稳定性优化的油电混动飞机能量管理方法

吴宇¹, 何林珂², 李瑞珍¹, 刘子睿¹, 徐梓潇³, 李伟林³()

^1.西北工业大学民航学院，西安 710072
^2.中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所，成都 610091
^3.西北工业大学自动化学院，西安 710072

收稿日期:2025-03-05 修回日期:2025-04-15 接受日期:2025-05-19 出版日期:2025-06-06 发布日期:2025-06-05
通讯作者: 李伟林 E-mail:wli907@nwpu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(52302480);苏州市级科技计划项目(ZXL2022457);上海市扬帆计划(22YF1452300);太仓市基础研究计划(TC2024JC26)

Energy management strategy of hybrid aircraft based on stability

Yu WU¹, Linke HE², Ruizhen LI¹, Zirui LIU¹, Zixiao XU³, Weilin LI³()

^1.School of Civil Aviation，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China
^2.Chengdu Aircraft Design and Research Institute，AVIC，Chengdu 610091，China
^3.School of Automation，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China

Received:2025-03-05 Revised:2025-04-15 Accepted:2025-05-19 Online:2025-06-06 Published:2025-06-05
Contact: Weilin LI E-mail:wli907@nwpu.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(52302480);Science and Technology Program of Suzhou(ZXL2022457);Shanghai Sailing Project(22YF1452300);Taicang Basic Research(TC2024JC26)

摘要/Abstract

摘要：

油电混动飞机结合燃油与电力的优势，将二次能源统一为电能，具备低噪声、低红外信号的隐身性能，适用于预警机等隐身性能要求高的机种。然而，复杂的运行工况和冲击性负载对其电力系统的稳定性和能量管理带来了挑战。为此，针对防御者小型双发预警机，构建“双发电机+固态锂电池”的串联式油电混动电力系统，提出基于虚拟阻抗法的稳定性优化方法，通过小信号建模和阻抗分析建立系统稳定性模型，利用粒子群算法优化虚拟阻抗值提升系统稳定性。并在此基础上，设计了一种基于模型预测控制（MPC）的能量管理策略，以系统稳定性优化和燃油经济性最优为目标，能够在多约束条件下实现实时优化控制。通过对比基于状态机和遗传算法的能量管理策略，所提出的MPC策略能够节约6.33%的燃油，运行速度提高了9倍，在起飞、爬升、巡航等各个阶段，稳定性裕度都得到了提高，改善了系统稳定性和控制性能，同时在PLECS-RT BOX平台中验证了虚拟阻抗算法的可行性。

关键词: 混合动力系统, 预警机, 能量管理策略, 稳定性优化, 模型预测控制

Abstract:

The hybrid electric propulsion system for hybrid electric aircraft combines the advantages of both fuel and electric power by unifying secondary energy into electrical energy. This system offers low noise and low infrared signature stealth performance， making it suitable for aircraft with high stealth requirements， such as early warning aircraft. However， the complex operating conditions and impulsive loads present challenges to the stability of the power system and energy management. To address this， this study constructs a series hybrid electric power system configured with dual generators and a solid-state lithium battery for the Defender small twin-engine early warning aircraft. A stability optimization method based on the virtual impedance approach is proposed， where a system stability model is established through small-signal modelling and impedance analysis. Particle Swarm Optimization （PSO） is employed to optimize the virtual impedance values and enhance system stability. Furthermore， a Model Predictive Control （MPC）-based energy management strategy is designed， aiming at optimizing both system stability and optimal fuel efficiency. By comparing the proposed MPC-based energy management strategy with state machine and genetic algorithm-based strategies， the MPC approach achieves a 6.33% reduction in fuel consumption and a ninefold increase in computational speed. Moreover， this approach enhances stability margins across all flight phases， including take off， climb， and cruise， thereby improving overall system stability and control performance. The feasibility of the virtual impedance algorithm is validated on the PLECS-RT BOX platform.

Key words: hybrid electric system, early warning aircraft, energy management strategy, stability optimization, model predictive control

中图分类号:

V231.3

吴宇, 何林珂, 李瑞珍, 刘子睿, 徐梓潇, 李伟林. 基于稳定性优化的油电混动飞机能量管理方法[J]. 航空学报, 2025, 46(22): 331937.

Yu WU, Linke HE, Ruizhen LI, Zirui LIU, Zixiao XU, Weilin LI. Energy management strategy of hybrid aircraft based on stability[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(22): 331937.

图/表 27

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

图 8

图 9

图 10

图 11

图 12

图 13

图 14

图 15

图 16

图 17

图 18

表1

图 19

图 20

图 21

图 22

图23

图 24

图 25

图 26

参考文献 35

[1]	WALL T J， MEYER R T. Hybrid electric aircraft switched model optimal control［J］. Journal of Propulsion and Power， 2020， 36（4）： 488-497.
[2]	VISWANATHAN V， EPSTEIN A H， CHIANG Y M， et al. The challenges and opportunities of battery-powered flight［J］. Nature， 2022， 601（7894）： 519-525.
[3]	CANO T C， CASTRO I， RODRÍGUEZ A， et al. Future of electrical aircraft energy power systems： An architecture review［J］. IEEE Transactions on Transportation Electrification， 2021， 7（3）： 1915-1929.
[4]	邓景辉. 电动垂直起降飞行器的技术现状与发展［J］. 航空学报， 2024， 45（5）： 529937.
	DENG J H. Technical status and development of electric vertical take-off and landing aircraft［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2024， 45（5）： 529937 （in Chinese）.
[5]	SALEM K ABU， PALAIA G， QUARTA A A. Review of hybrid-electric aircraft technologies and designs： Critical analysis and novel solutions［J］. Progress in Aerospace Sciences， 2023， 141： 100924.
[6]	陈起旭，王群京，钱喆，等. 小型全电/混动飞机技术路线与动力系统综述［J］. 中国电机工程学报， 2024， 44（12）： 4966-4986.
	CHEN Q X， WANG Q J， QIAN Z， et al. Overview of the technical roadmap and powertrain system for small all-electric or hybrid aircraft［J］. Proceedings of the CSEE， 2024， 44（12）： 4966-4986 （in Chinese）.
[7]	徐聪，郭子林，王学尧，等. 国外预警机发展现状及雷达关键技术研究［J］. 空天预警研究学报， 2023， 37（2）： 79-88.
	XU C， GUO Z L， WANG X Y， et al. Development status quo of foreign early warning aircraft and key technologies for airborne radar system［J］. Journal of Air & Space Early Warning Research， 2023， 37（2）： 79-88 （in Chinese）.
[8]	康乐，冉千禧，毛军逵，等. 混合动力推进系统与飞机数字化设计现状与展望［J］. 推进技术， 2024， 45（3）： 89-105.
	KANG L， RAN Q X， MAO J K， et al. Hybrid propulsion systems and aircraft digital design status and prospects［J］. Journal of Propulsion Technology， 2024， 45（3）： 89-105 （in Chinese）.
[9]	KIESEWETTER L， SHAKIB K H， SINGH P， et al. A holistic review of the current state of research on aircraft design concepts and consideration for advanced air mobility applications［J］. Progress in Aerospace Sciences， 2023， 142： 100949.
[10]	刘勇智，聂恺，于锦禄，等. 多电飞机270 V高压直流电力系统小信号稳定性分析［J］. 空军工程大学学报（自然科学版）， 2021， 22（4）： 35-40.
	LIU Y Z， NIE K， YU J L， et al. Small signal stability analysis of multi-electric aircraft with 270 V HVDC power system［J］. Journal of Air Force Engineering University （Natural Science Edition）， 2021， 22（4）： 35-40 （in Chinese）.
[11]	RAOOFI T， YILDIZ M. Comprehensive review of battery state estimation strategies using machine learning for battery management systems of aircraft propulsion batteries［J］. Journal of Energy Storage， 2023， 59： 106486.
[12]	WANG Y D， HU J J， LIU N. Energy management in integrated energy system using energy-carbon integrated pricing method［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy， 2023， 14（4）： 1992-2005.
[13]	ZHANG C Z， QIU Y Q， CHEN J W， et al. A comprehensive review of electrochemical hybrid power supply systems and intelligent energy managements for unmanned aerial vehicles in public services［J］. Energy and AI， 2022， 9： 100175.
[14]	邓富昌，张校锋. 基于规则的混合型燃料电池汽车能量管理策略［J］. 青岛大学学报（工程技术版）， 2023， 38（3）： 75-80.
	DENG F C， ZHANG X F. Rule-based energy management strategy for hybrid fuel cell vehicles［J］. Journal of Qingdao University （Engineering & Technology Edition）， 2023， 38（3）： 75-80 （in Chinese）.
[15]	GABER M， EL-BANNA S H， ELDABAH M， et al. Design energy management system for generic hybrid power based on intelligent fuzzy logic technique［C］∥2021 International Telecommunications Conference （ITC-Egypt）. Piscataway： IEEE Press， 2021： 1-4.
[16]	NJOYA MOTAPON S， DESSAINT L A， AL-HADDAD K. A comparative study of energy management schemes for a fuel-cell hybrid emergency power system of more-electric aircraft［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2014， 61（3）： 1320-1334.
[17]	SUN X W， ZHANG Y， ZHANG Y C， et al. Summary of health-state estimation of lithium-ion batteries based on electrochemical impedance spectroscopy［J］. Energies， 2023， 16（15）： 5682.
[18]	任崇岭，刘慧军. 基于动态规划插电式并联混合动力汽车能量管理控制策略的研究［J］. 合肥工业大学学报（自然科学版）， 2021， 44（9）： 1157-1164.
	REN C L， LIU H J. Optimal energy management strategy of plug-in parallel hybrid electric vehicle based on dynamic programming algorithm［J］. Journal of Hefei University of Technology （Natural Science）， 2021， 44（9）： 1157-1164 （in Chinese）.
[19]	LIU Y Z， YANG S S， WANG L， et al. Dynamic programming algorithm for management of aircraft power supply system［C］∥2018 IEEE International Conference on Electrical Systems for Aircraft， Railway， Ship Propulsion and Road Vehicles & International Transportation Electrification Conference （ESARS-ITEC）. Piscataway： IEEE Press， 2018： 1-6.
[20]	JIAN L N， ZHU X Y， SHAO Z Y， et al. A scenario of vehicle-to-grid implementation and its double-layer optimal charging strategy for minimizing load variance within regional smart grids［J］. Energy Conversion and Management， 2014， 78： 508-517.
[21]	赵勇，谢金法，时佳威，等. 基于遗传算法优化支持向量机工况识别的燃料电池混合动力汽车能量管理策略［J］. 科学技术与工程， 2020， 20（14）： 5820-5827.
	ZHAO Y， XIE J F， SHI J W， et al. Energy management strategy of fuel cell hybrid electric vehicle based on gentic algorithm-support vector machine condition recognition［J］. Science Technology and Engineering， 2020， 20（14）： 5820-5827 （in Chinese）.
[22]	LEI T， WANG Y B， JIN X Q， et al. An optimal fuzzy logic-based energy management strategy for a fuel cell/battery hybrid power unmanned aerial vehicle［J］. Aerospace， 2022， 9（2）： 115.
[23]	ZHOU B， BURL J B， REZAEI A. Equivalent consumption minimization strategy with consideration of battery aging for parallel hybrid electric vehicles［J］. IEEE Access， 2020， 8： 204770-204781.
[24]	刘晓童，赵红，袁焕涛，等. 基于等效燃油消耗的轨迹参考控制策略研究［J］. 青岛大学学报（工程技术版）， 2022， 37（3）： 68-73.
	LIU X T， ZHAO H， YUAN H T， et al. Research on trajectory reference control strategy based on equivalent fuel consumption［J］. Journal of Qingdao University （Engineering & Technology Edition）， 2022， 37（3）： 68-73 （in Chinese）.
[25]	孙蕾，林歆悠，莫李平. 基于随机模型预测控制的插电式混合动力汽车多目标能量管理策略［J］. 控制理论与应用， 2022， 39（12）： 2274-2282.
	SUN L， LIN X Y， MO L P. Multi-objective energy management strategy based on stochastic model predictive control for a plug-in hybrid electric vehicle［J］. Control Theory & Applications， 2022， 39（12）： 2274-2282 （in Chinese）.
[26]	邓舒豪，雷涛，金贤球，等. 燃料电池无人机混合电源系统稳定性及功率控制方法［J］. 航空学报， 2024， 45（17）： 530032.
	DENG S H， LEI T， JIN X Q， et al. Stability and power control method of hybrid power system for fuel cell UAVs［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2024， 45（17）： 530032 （in Chinese）.
[27]	齐扬，李伟林，吴宇，等.航空推进电源系统研究综述［J］.电源学报，2022，20（05）：51-59.
	QI Y， LI W L， WU Y， et al. Review of research on power systems for aerospace propulsion［J］. Journal of Power Supply， 2022， 20（5）： 51-59 （in Chinese）.
[28]	HUANG S J， WANG X Y， LI G J， et al. Composite current-constrained control of stand-alone three-phase inverters under multiple load conditions［J］. IEEE Transactions on Power Electronics， 2024， 39（7）： 7876-7889.
[29]	JEONG J， KIM S W， KIM H. Deep reinforcement learning based real-time renewable energy bidding with battery control［J］. IEEE Transactions on Energy Markets， Policy and Regulation， 2023， 1（2）： 85-96.
[30]	LIU K Y， QIAN T， ZHANG W， et al. Review on small-signal stability of multiple virtual synchronous generators［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews， 2025， 215： 115543.
[31]	张新闻，杨树德，王君瑞，等. 阻抗法在多变流器并联系统稳定性分析中的应用［J］. 电气传动， 2019， 49（9）： 12-15， 21.
	ZHANG X W， YANG S D， WANG J R， et al. Impedance-based method used for stability analysis of multi-paralleled converter system［J］. Electric Drive， 2019， 49（9）： 12-15， 21 （in Chinese）.
[32]	FENG X G， LIU J J， LEE F C. Impedance specifications for stable DC distributed power systems［J］. IEEE Transactions on Power Electronics， 2002， 17（2）： 157-162.
[33]	LIU J J， FENG X G， LEE F C， et al. Stability margin monitoring for DC distributed power systems via perturbation approaches［J］. IEEE Transactions on Power Electronics， 2003， 18（6）： 1254-1261.
[34]	金贤球，雷涛，闵志豪，等. 分布式电推进飞机能量优化动态管理技术研究［J］. 电气工程学报， 2023， 18（3）： 315-331.
	JIN X Q， LEI T， MIN Z H， et al. Strategies of energy optimal management for distributed hybrid electrical propulsion aircraft［J］. Journal of Electrical Engineering， 2023， 18（3）： 315-331 （in Chinese）.
[35]	YANG C， LU Z X， WANG W D， et al. Energy management of hybrid electric propulsion system： Recent progress and a flying car perspective under three-dimensional transportation networks［J］. Green Energy and Intelligent Transportation， 2023， 2（1）： 100061.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

能量管理策略	耗油量/kg	运行时间/s
FSM	3.095 6
GA	2.917 0	9.741
MPC	2.899 7	1.132

基于稳定性优化的油电混动飞机能量管理方法

Energy management strategy of hybrid aircraft based on stability

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 27

参考文献 35

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	孙建业, 叶东, 肖岩. 非合作航天器主动观测安全轨迹规划[J]. 航空学报, 2025, 46(15): 331587-331587.
[2]	许鑫泽, 洪冠新, 杜亮, 刘刚. 复杂环境下舰载机人工进近着舰模型[J]. 航空学报, 2025, 46(13): 531802-531802.
[3]	余子杰, 郑征, 李清东, 郭林, 任素萍, 郭健. 基于深度强化学习的太阳能无人机航迹规划[J]. 航空学报, 2025, 46(12): 331420-331420.
[4]	邓舒豪, 雷涛, 金贤球, 陈俊祥, 黄代文, 张晓斌. 燃料电池无人机混合电源系统稳定性及功率控制方法[J]. 航空学报, 2024, 45(17): 530032-530032.
[5]	董豪泽, 陈昱达, 刘丹, 李忠奎. 障碍物空间下分布式轨迹规划的死锁破解[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729771-729771.
[6]	曹煜琪, 付皓然, 高飞, 吕熙敏. 基于MPCC的鸭翼尾座式垂直起降无人机轨迹跟踪控制算法[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729950-729950.
[7]	岳承磊, 汪雪川, 岳晓奎, 宋婷. 基于逆强化学习的航天器交会对接方法[J]. 航空学报, 2023, 44(19): 328420-328420.
[8]	文超, 董文瀚, 解武杰, 蔡鸣, 刘日. 基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法[J]. 航空学报, 2023, 44(11): 327561-327561.
[9]	颜黎明, 郭鑫, 赵冬冬. 基于新型权重解析法的永磁电机预测转矩控制[J]. 航空学报, 2022, 43(12): 327785-327785.
[10]	柴源, 罗建军, 王明明. 脉冲推力下多星协同搬运的预测博弈控制[J]. 航空学报, 2022, 43(12): 326112-326112.
[11]	颜黎明, 赵冬冬, 焦宁飞. 基于鲁棒模型的航空交流感应电机预测转矩控制[J]. 航空学报, 2021, 42(9): 324700-324700.
[12]	赵冬冬, 赵国胜, 夏磊, 方淳, 马睿, 皇甫宜耿. 无人机用燃料电池阴极供气系统建模与控制[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 324659-324659.
[13]	雷涛, 孔德林, 王润龙, 李伟林, 张晓斌. 分布式电推进飞机动力系统评估优化方法[J]. 航空学报, 2021, 42(6): 624047-624047.
[14]	董凯凯, 罗建军, 马卫华, 高登巍, 谭龙玉. 非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制[J]. 航空学报, 2021, 42(11): 524903-524903.
[15]	吴健发, 王宏伦, 黄宇. 大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展[J]. 航空学报, 2020, 41(3): 623414-623414.