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長續航「傾轉翼綠能無人機」之研製

為了解決m performance尾翼的問題，作者高健翔 這樣論述：

隨著電機資訊科技的日新月異與智慧機械產業的蓬勃發展，使無人飛行載具需求日切、應用廣泛，舉凡地理測繪、防疫監控、環境保護、精準農業、物流運輸、智慧巡檢、防救災勘查等，特別是近期的俄烏戰爭，讓無人機的軍事用途躍上臺面，成為全球矚目的焦點。本研究研製一台兼具定翼與旋翼機的性能優勢，僅用四顆動力馬達，搭配自製的傾轉機構，不受地形的限制，即可完成垂直起降及水平飛行的模式變換。不僅擁有機動性高、移動速度快、酬載量大、飛行效率高等優點，並整合太陽光電創能機制，使滯空時間顯著提升的長續航「傾轉翼綠能無人機」。研製過程中，本文也對太陽能電池的護貝方式深入研究，在能兼顧發電效率下提出一套防止碎裂的改善方案。並自

製了一款適宜的無人機動力電池，相較市售泛用的聚合物鋰電池，能量密度更高。另也規劃建置了一個拉力測試平台，對本機配備的動力馬達進行拉力測試，以選用最佳化螺旋槳尺寸，減少不必要能耗。進而搭配宜蘭大學城南校區的飛行場域優勢，完成了長續航「傾轉翼綠能無人機」的戶外飛行整合測試。囿於本文機構為固定翼機型，使傾轉翼無人機在旋翼模式下飛行時，受環境干擾的影響加劇，導致原飛行控制器內建的固定PID參數的飛控性能不佳。因此，本研究也在飛行控制器Pixhawk的PID架構下，導入人工智慧的自我學習與調適機制，讓傾轉翼無人機在旋翼模式下飛行時，更能即時調校適當的PID參數。經模擬實驗結果顯示，本文所提輻狀基底函數類

神經網路PID飛行控制器(RBF-PID)設計，確能大幅改善傾轉翼無人機的自我調適能力、抗干擾強健性以及軌跡追蹤性能，進而完成了人工智慧飛行控制器改良設計的先期成效，奠立了本研究長續航「傾轉翼綠能無人機」後續的發展基石。