Güneş-melez enerjili insansız hava aracı

Abstract

Günümüzde iklim değişikliği ve fosil yakıtların tükenmesi, yenilenebilir enerji kullanan melez elektrikli insansız hava araçlarının (İHA) geliştirilmesini teşvik etmektedir. Büyük kanat açıklığına ve yüksek kütleye sahip İHA'lar üzerine yoğun araştırmalar yapılırken, küçük ölçekli İHA'lar konusunda çalışmalar sınırlı kalmıştır. Bu çalışmada, güneş enerjisini maksimum düzeyde kullanarak havada kalma süresini artırmayı hedefleyen sabit kanatlı bir melez mini İHA geliştirilmiştir. 1,8 m kanat açıklığına ve 3,3 kg kütlesine sahip güneş enerjili mini VTOL (dikey kalkış ve iniş) İHA için, güneş hücreleri, batarya, süperkapasitör ve DC/DC dönüştürücüden oluşan bir sistem tasarlanmış ve MATLAB/Simulink yazılımında modellenmiştir. Sisteme, kural tabanlı (RB) bir enerji yönetim stratejisi (EMS) olan durum makinesi kontrolü (SMC) uygulanmıştır. Güneş enerjisinden elde edilen güç, diğer enerji bileşenleri arasında dağıtılırken, fazla enerji yükseklik enerjisi olarak depolanmıştır. Bu yaklaşımla, enerji tasarrufu %11,11 olarak hesaplanmış ve İHA'nın havada kalma süresi 1,79 saat artırılmıştır. Ayrıca, çalışmada enerji yönetim stratejilerinin karşılaştırılması amacıyla sisteme Bulanık Mantık (Fuzzy Logic), Eşdeğer Tüketim Minimizasyonu (ECMS) ve Kuantum Parçacık Sürü Optimizasyonu (QPSO) algoritmaları uygulanmıştır. Bu bağlamda, QPSO algoritması güneş enerjisi yönetim sistemine ilk kez entegre edilmiştir. Her bir algoritmanın İHA'nın havada kalma süresine sağladığı katkılar oransal olarak değerlendirilmiş ve sonuçlara göre QPSO algoritmasının, SMC algoritmasına kıyasla havada kalma süresini yaklaşık 1,22 saat daha arttırdığı belirlenmiştir. Optimizasyon çalışmaları, QPSO algoritmasının diğer stratejilere kıyasla güneş enerjisinden daha hızlı ve etkili bir şekilde faydalandığını ve bu hızın İHA'nın havada kalma süresi üzerinde önemli bir katkı sağladığını ortaya koymaktadır. Güneş enerjisinden yararlanma oranı ise yaklaşık %124,19 olarak bulunmuştur. Bu oran, sistemin yalnızca güneş enerjisinden değil, aynı zamanda batarya ve süperkapasitör gibi yardımcı enerji kaynaklarından da güç sağlayarak talep edilen gücü aşan bir enerji üretme kapasitesine sahip olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, enerji yönetim stratejilerinin küçük ölçekli güneş enerjili İHA'lara başarıyla entegre edilebileceğini göstererek, yenilikçi yaklaşımlar ile sistem performansını artırma yönünde önemli bir katkı sağlamaktadır.

A solar-powered mini VTOL (Vertical Take-Off and Landing) UAV with a wingspan of 1,8 m and a weight of 3,3 kg was designed, incorporating a system composed of solar cells, batteries, supercapacitors, and DC/DC converters. The system was modeled using MATLAB/Simulink software. A rule-based (RB) energy management strategy (EMS), specifically the State Machine Control (SMC), was implemented to manage energy distribution. Solar energy was distributed among the energy components, and any surplus energy was stored as potential (altitude) energy. This approach resulted in a calculated energy savings of 11,11%, increasing the UAV's flight time by 1,79 hours. Additionally, energy management strategies such as Fuzzy Logic, Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS), and Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) were applied to the system for comparative analysis. In this context, the QPSO algorithm was integrated into a solar energy management system for the first time. The contributions of each algorithm to the flight endurance of the UAV were evaluated proportionally, and the results indicated that the QPSO algorithm increased the flight endurance by approximately 1,22 hours compared to the SMC algorithm. Optimization studies demonstrated that the QPSO algorithm utilized solar energy more quickly and effectively than other strategies, significantly contributing to the UAV's flight endurance. The utilization rate of solar energy was found to be approximately 124,19%. This rate indicates that the system has the capacity to produce energy exceeding the required power by utilizing not only solar energy but also auxiliary energy sources such as batteries and supercapacitors. This study highlights the successful integration of energy management strategies into small-scale solar-powered UAVs, providing a significant contribution to improving system performance through innovative approaches.