Математическая модель определения оптимальных условий функционирования комплекса дистанционного энергетического обеспечения пространственно распределенных групп воздушных объектов
- Авторы: Чепига А.А.1
-
Учреждения:
- Пензенский государственный университет
- Выпуск: № 3 (2025)
- Страницы: 100-111
- Раздел: ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
- URL: https://journal-vniispk.ru/2072-3059/article/view/355057
- DOI: https://doi.org/10.21685/2072-3059-2025-3-7
- ID: 355057
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Актуальность и цели. Объектом исследования является комплекс дистанционного энергетического обеспечения (КДЭО) пространственно распределенных групп воздушных объектов. Предметом исследования являются параметры функционирования КДЭО и их влияние на эффективность энергетического обеспечения. Цель – разработка математической модели для определения оптимальных параметров функционирования КДЭО и сравнительная оценка эффективности предложенной модели по отношению к существующим подходам к управлению энергетическим обеспечением пространственно распределенных групп воздушных объектов. Материалы и методы. Исследование проведено с применением метода градиентного спуска для синтеза нелинейной аппроксимирующей функции, описывающей зависимость количества заряжаемых воздушных объектов от ключевых параметров системы. Проверка адекватности модели выполнена с использованием критерия Пирсона. Результаты. Разработана математическая модель, учитывающая ключевые параметры системы: дальность расположения КДЭО от обслуживаемых объектов, ширину зоны энергетического обеспечения и угловую величину пространства энергетического обеспечения в горизонтальной плоскости. Результаты численного моделирования демонстрируют повышение эффективности энергетического обеспечения в среднем на 16 % (с пиковыми значениями до 35 %) при использовании разработанной модели. Установлены оптимальные параметры пространственного размещения комплексов с предпочтительным позиционированием в угловых зонах контролируемой территории. Средняя ошибка аппроксимации составила 3,162 %. Выводы. Разработанная математическая модель позволяет определить оптимальные условия функционирования КДЭО и значительно повысить эффективность энергетического обеспечения воздушных объектов по сравнению с традиционным управлением оператором. Предложенный подход обеспечивает возможность прогнозирования эффективности энергетического обеспечения, оптимизации параметров расположения и настройки КДЭО, а также планирования его применения в различных условиях эксплуатации.
Об авторах
Андрей Александрович Чепига
Пензенский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: andreychepiga@yandex.ru
аспирант
(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)Список литературы
- Chittoor P. K., Chokkalingam B., Mihet-Popa L. A Review on UAV Wireless Charging: Fundamentals, Applications, Charging Techniques and Standards // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 69235‒69266. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3077041
- Rong C. Critical Review of Recent Development of Wireless Power Transfer Technology for Unmanned Aerial Vehicles // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 132982‒133003. doi: 10.1109/ACCESS.2023.3332470
- Xu J., Zeng Y., Zhang R. UAV-Enabled Wireless Power Transfer: Trajectory Design and Energy Optimization // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17, № 8. P. 5092‒5106. doi: 10.1109/TWC.2018.2838134
- Jin K., Zhou W. Wireless Laser Power Transmission: A Review of Recent Progress // IEEE Transactions on Power Electronics. 2019. Vol. 34, № 4. P. 3842‒3859. doi: 10.1109/TPEL.2018.2853156
- Hui Y. R., Zhong W., Lee C. K. A Critical Review of Recent Progress in Mid-Range Wireless Power Transfer // IEEE Transactions on Power Electronics. 2014. Vol. 29 (9). P. 4500‒4511. doi: 10.1109/TPEL.2013.2249670
- Rohan A., Rabah M., Talha M., Kim S.-H. Development of intelligent drone battery charging system based on wireless power transmission using hill climbing algorithm // Applied System Innovation. 2018. Vol. 1, № 4. P. 44.
- Jeler G. E. Military and civilian applications of UAV systems // International Scientific Conference "Strategies XXI". Bucharest, Romania, 2019. P. 379–386.
- Martinez O. A., Cardona M. State of the Art and Future Trends on Unmanned Aerial Vehicle // 2018 International Conference on Research in Intelligent and Computing in Engineering (RICE). San Salvador, El Salvador, 2018. P. 1‒6, doi: 10.1109/RICE.2018.8509091
- Jawad A. M., Jawad H. M., Nordin R., Gharghan S. K., Abdullah N. F., Abu-Alshaeer M. J. Wireless power transfer with magnetic resonator coupling and sleep/active strategy for a drone charging station in smart agriculture // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 139839–139851.
- Huang H., Savkin A. V. Optimal Deployment of Charging Stations for Aerial Surveillance by UAVs with the Assistance of Public Transportation Vehicles // Sensors. 2021. Vol. 21, № 16. P. 5320. doi: 10.3390/s21165320
- Costanzo A., Dionigi M., Mastri F., Mongiardo M. Rigorous Modeling of Mid-Range Wireless Power Transfer Systems Based on Royer Oscillators // IEEE Wireless Power Transfer Conference. Perugia, Italy, 2013. P. 69‒72.
- Lu X., Wang P., Niyato D., Kim D. I., Han Z. Wireless Charging Technologies: Fundamentals, Standards, and Network Applications // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2016. Vol. 18, iss. 2. P. 1413‒1452.
- Garnica J., Chinga R. A., Lin J. Wireless Power Transmission: From Far Field to Near Field // Proceedings of the IEEE. 2013. Vol. 101, iss. 6. P. 1321‒1331.
- Griffin B., Detweiler C. Resonant Wireless Power Transfer to Ground Sensors from a UAV // IEEE International Conference on Robotics and Automation. St. Paul, MN, USA, 2012. P. 2660‒2665.
- Sample A. P., Meyer D. A., Smith J. R. Analysis, Experimental Results, and Range Adaptation of Magnetically Coupled Resonators for Wireless Power Transfer // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2011. Vol. 58, iss. 2. P. 544‒554.
- Shinohara N. Power without Wires // IEEE Microwave Magazine. 2011. Vol. 12, iss. 7. P. 64‒73.
Дополнительные файлы















