本项目旨在开发一款基于风能和太阳能互补供能的智能探测小车系统，其总体架构采用模块化设计理念，主要包括能源采集模块、能量管理模块、运动控制模块和智能决策模块四个核心部分。这种设计不仅便于系统的开发调试和维护升级，还能够根据不同应用需求灵活调整系统配置，具有良好的适应性和扩展性。在系统整体设计方面，我们采用分层控制架构，将系统划分为感知层、控制层和执行层三个层次。感知层负责采集环境信息（光照强度、风速风向、电池状态等）和小车状态信息（速度、位置、姿态等）；控制层基于感知层的数据进行智能决策，生成相应的控制指令；执行层则负责执行这些指令，控制小车的运动和能量管理。这种分层架构使系统具有良好的模块化和可扩展性，便于后续功能的添加和优化。能源系统的整体设计采用双输入单输出结构，风力发电系统和光伏发电系统作为两个独立的能源输入通道，通过智能能量管理系统进行协调管理，最终向负载（驱动电机和控制电路）提供稳定可靠的电力供应。这种设计充分考虑了风能和太阳能在时间和空间上的互补特性，能够最大限度地提高能源利用效率。小车的机械结构设计采用轻量化和高强度的设计原则，在保证结构强度的前提下尽可能减轻重量，以降低能量消耗。车体材料选择高强度铝合金和工程塑料，通过有限元分析优化结构设计，确保在复杂地形下的稳定性和可靠性。同时，考虑到空气动力学性能，我们对车体外形进行了流线型设计，以减少风阻对小车运动的影响。

2 风能采集系统的设计与优化

风能采集系统是本项目的核心组成部分之一，我们选择垂直轴风力发电机（VAWT） 作为风能转换装置。与水平轴风机相比，垂直轴风机具有无需对风装置、启动风速低、噪音小、安全性高等优点，更适合在移动平台上使用。经过详细的气动分析和实验测试，我们最终确定了Darrieus型与Savonius型结合的混合式设计，兼顾了启动性能和发电效率。在叶

片设计方面，我们采用NACA系列翼型作为Darrieus叶片的基础翼型，通过计算流体动力学（CFD）仿真优化叶片形状和安装角度。仿真结果显示，在额定工作风速范围内（3-8m/s），优化后的叶片能够保持较高的气动效率，最大功率系数（Cp）可达到0.35以上。Savonius部分采用两瓣式设计，提供良好的启动扭矩，确保风机在低风速（2m/s）条件下能够顺利启动。发电机选用无刷直流电机（BLDC） 作为发电装置，其具有效率高、寿命长、维护简单的优点。我们通过电磁场仿真优化了电机的磁路设计和绕组结构，使发电机在低转速条件下也能产生足够的输出电压。测试结果表明，在风速3m/s时，发电系统能够输出5V以上的电压，为后续的电力转换提供基础。为了提高风能利用效率，我们还设计了自适应调速系统，通过监测风速和发电机转速，动态调整电气负载，使风机始终工作在最佳叶尖速比附近。这套系统基于微控制器实现，采用最大功率点跟踪（MPPT）算法，能够实时优化风能的捕获效率。

3 太阳能采集系统的设计与实现

太阳能采集系统采用高效单晶硅太阳能电池板作为能量转换装置，通过优化布局和智能控制最大限度地提高太阳能的利用效率。考虑到小车的空间限制和重量约束，我们选择了柔性轻质的太阳能电池板，其转换效率达到23%以上，厚度仅1mm，重量较传统太阳能板减轻了50%以上。在系统架构方面，太阳能采集系统包括光伏电池阵列、DC-DC转换器和最大功率点跟踪（MPPT）控制器三个主要部分。光伏阵列采用串并联混合连接方式，在满足电压需求的同时提供足够的电流输出能力。DC-DC转换器采用同步整流Buck-Boost拓扑结构，能够在宽输入电压范围内实现高效的能量转换，转换效率达到95%以上。MPPT控制是本系统的技术核心，我们采用改进型扰动观察法（P&O） 实现最大功率点跟踪。与传统算法相比，我们的改进算法具有自适应步长调整机制，能够根据光照变化速率动态调整扰动步长，在快速跟踪和稳态精度之间取得良好平衡。实验表明，该算法在光照快速变化条件下的跟踪效率比传统算法提高15%以上。考虑到实际应用环境中可能出现的局部阴影问题，我们还设计了分布式最大功率点跟踪（DMPPT） 方案。在每个光伏组串级别安装独立的MPPT控制器，避免因局部阴影导致的整体效率下降。测试结果显示，在部分阴影条件下，DMPPT方案能够将系统效率提高20-30%。