Noise-Adaptive Multimode Online Energy Management for PEMFC/Battery Hybrid UAVs
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen/battery hybrid unmanned aerial vehicle (UAV) flights present unique challenges to the adaptability of energy management strategy (EMS) due to dynamic operating conditions (altitude, temperature, and humidity) and diverse flight modes (takeoff, cruising, and maneuvering). In this article, a novel multimode EMS is proposed. First, inspired by the variational Bayesian (VB) approach, a noise-adaptive parameter identification method is introduced to monitor the fuel cell (FC) characteristics in-flight. The identification results provide an online reference for energy management. Subsequently, a case recognition logic categorizes the flight mode into cruising and noncruising based on flight power variation. An online rule-based method is deployed for the noncruising case to prioritize system response, and a novel equivalent consumption minimization strategy (ECMS) is used to maximize system endurance during cruising. Extensive ground tests are conducted with a FC in a constant temperature and humidity chamber, and a flight test is carried out on a self-developed 3 kW FC/battery hybrid UAV. Experimental results show that the proposed method outperforms classic EMSs in terms of system efficiency and reduced system stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».