Метод моделювання електроенергетичних процесів  систем квадрокоптера

Сергій  Єрмолов; Данііл  Денисов

doi:10.25140/2411-5363-2025-4(42)-420-429

Автор(и)

Сергій Єрмолов Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0002-8786-2430
Данііл Денисов Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0006-1887-068X

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-4(42)-420-429

Ключові слова:

квадрокоптер; електроенергетичні процеси; моделювання; енергоспоживання; стабільність роботи; оптимізація живлення; безпілотні літальні апарати; MATLAB

Анотація

Розвиток сучасних безпілотних літальних апаратів (БПЛА) вимагає підвищення надійності та ефективності їхніх електроенергетичних систем. У статті досліджено метод моделювання електроенергетичних процесів у системі квадрокоптера, що дозволяє оцінити зміну напруги, струму та енергоспоживання в різних умовах польоту. Проведено аналіз впливу маси корисного навантаження, швидкості руху та форми траєкторії на стабільність роботи квадрокоптера та тривалість автономного польоту. Показано, що використання математичного моделювання дає можливість оптимізувати систему живлення й підвищити ефективність експлуатації безпілотного апарата.

Посилання

Jacewicz, M., Żugaj, M., Głębocki, R., & Bibik, P. (2022). Quadrotor model for energy consumption analysis. Energies, 15(19), 7136. https://doi.org/10.3390/en15197136.

Ghafir, S., Alam, M. A., Siddiqui, F., & Naaz, S. (2023). Load balancing in cloud computing via intelligent pso-based feedback controller. Sustainable Computing: Informatics and Sys-tems, 100948. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2023.100948.

Тіхоміров, М. Н. Р. (2025). Моделювання процесів керування безпілотних літальних апаратів. ЧНУ ім. П. Могили. https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/2935/1/%D0% A2%D1%96%D1%85%D0%BE%D0%BC%D1%96%D1%80%D0%BE%D0%B2%20%D0%9C%D0%9D%D0%A0.pdf.

Data-efficient modeling for power consumption estimation of quadrotor operations using ensemble learning. (2023). Sustainable Computing: Informatics and Systems, 39, 100687. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1270963823006879.

Betancourt, H., Rahman, A., & Vasant, P. (2024). Predicting power consumption of drones using explainable optimized mathematical and machine learning models. The Journal of Supercomputing. https://doi.org/10.1007/s11227-025-07105-0.

Choudhury, S., & Prasad, R. (2023). A comparative study on energy consumption models for drones. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4356073.

Hoffmann, G., Huang, H., Waslander, S., & Tomlin, C. (2007). Quadrotor helicopter flight dynamics and control: Theory and experiment. In AIAA guidance, navigation and control conference and exhibit. American Institute of Aeronautics and Astro-nautics. https://doi.org/10.2514/6.2007-6461.

Beard, R., & McLain, T. (2012). Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice. Prince-ton University Press.

Mahony, R., Kumar, V., & Corke, P. (2012). Multirotor Aerial Vehicles: Modeling, Esti-mation, and Control. IEEE Robotics & Automation Magazine, 19(3), 20-32. https://ieeexplore.ieee.org/document/6290694.

Valavanis, K. P., & Vachtsevanos, G. J. (2015). Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Springer. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9707-1.

Zhang, J., Campbell, J. F., Sweeney II, D. C., & Hupman, A. C. (2021). Energy consumption models for delivery drones: A comparison and assessment. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 90, 102668. https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102668.

Grewe, L., Dreier, D., & Heuermann, H. (2022). Drone flight data reveal energy and greenhouse gas emissions. Nature Communications, 13, 4829. https://doi.org/10.1038/s41467-022-32486-0.

Kierzkowski, A., Dziewoński, B., Kaliszuk, K., & Kucharski, M. (2025). Evalua-tion of light electric flying-wing unmanned aerial system energy consumption during holding maneuver. Energies, 18(5), 1300. https://doi.org/10.3390/en18051300