嵌入式大气数据传感系统风洞标定试验研究

首先分析了嵌入式大气数据传感(Flush Airdata Sensing,FADS)系统的空气动力学模型,对于钝头布局的FADS系统,风洞试验需对迎角误差、侧滑角误差以及形压系数进行标定;对于锥形或非规则布局的FADS系统,空气动力学模型还需要通过风洞试验或飞行试验确定。选取锥形头部模型为试验对象在FD-06风洞中进行超声速试验,模型表面压力分布趋势合理可靠,试验表明:可使用纵平面的对称测压点压力差值解算迎角,使用水平面的对称测压点压力差值解算侧滑角。

嵌入式大气数据传感系统中的组合滤波技术

嵌入式大气数据传感系统(FADS)与惯性导航系统(INS)组合测量迎角、侧滑角在飞行器平稳飞行时,均可获得很高的测量精度;但该系统在大迎角、高迎角变化率的机动飞行中,由于受到阵风、大气紊流以及噪声的影响较大,使得系统的测量精度下降,不能满足要求。针对这一问题,提出了利用互补滤波器分别对FADS和INS的测量信号进行处理,再利用FADS-INS的组合方案对高机动飞行状态下的迎角、侧滑角进行测量。理论分析和仿真结果表明:该组合滤波技术不但能够提高飞行器在平稳飞行时的测量精度,而且,使飞行器在高机动飞行时的测量精度大大提高。

广义逆在嵌入式大气数据传感系统中的应用

应用广义逆矩阵对嵌入式大气数据传感系统中的算法进行简化,提出了以Moore-Penrose广义逆矩阵为基础的动压、静压和修正参数的改进算法,并对其进行了收敛性分析,最后,应用M atlab软件进行了数字计算验证。计算结果表明:改进算法具有确定的收敛性,由于避免了迭代过程中求解逆矩阵,达到同样的精度所需要的计算时间只相当于原有算法的70%,改进算法可以满足系统的精度、可靠性和实时性要求。

BP网络在嵌入式大气数据传感系统中的应用

研究了BP人工神经网络在嵌入式大气数据传感系统中的应用。提出了以BP网络为基础的动、静压和修正参数的改进算法,并对其应用Matlab软件进行了验证。改进算法首先应用广义逆矩阵简化方程组,然后应用BP网络求解非线性方程。计算结果表明,改进算法在精度、可靠性等方面可以满足系统的设计要求。在实时性上由于改进算法避免了迭代运算,达到同样的精度所需要的计算时间只相当于原有算法的5%,比迭代方法具有更大实时性优势。

嵌入式大气数据传感系统的求解算法研究

嵌入式大气数据传感系统是一种依靠嵌入在飞行器前端的压力传感器阵列来测量飞行器表面的压力分布,并由此压力分布通过求解非线性方程组间接获得飞行参数的先进飞行数据传感系统;介绍了嵌入式大气数据传感系统及其主要的求解算法,主要包括加权最小二乘法、三点法和神经网络方法,针对每种算法分别给出了其迎角、侧滑角和动压、静压的求解公式,最后对3种算法进行了比较,结果表明神经网络方法相对与其他两种方法来说是比较理想的FADS系统的求解算法。

钝头机体用嵌入式大气数据传感系统的解算精度研究

针对一种钝头机体用嵌入式大气数据传感(flush air data sensing,FADS)系统的实施方案及求解精度展开研究.基于15°钝头体外形,在马赫数Ma=2.04,3.02,5.01,攻角α介于-5°和25°之间,不考虑侧滑角的情况下,采用势流理论及修正的牛顿流理论建立了该FADS系统的气动模型.首先利用经典的三点式算法建立了攻角的求解方案,并采用最小二乘曲线拟合的方法对误差进行了修正;随后建立相应的迭代衰减算法解算静压及动压,最后根据压力比与马赫数的关系求解马赫数.对解算的数据与实际飞行参数进行了比较,结果表明,建立的钝头机体用FADS系统的模型及算法精度较好,攻角绝对误差小于0.1°,静压相对误差小于5%,马赫数绝对误差小于0.01.

嵌入式大气数据传感系统及其校正

对嵌入式大气数据传感(flush airdata sensing,FADS)系统进行设计和改进.提出了避免形压系数参与迭代的卡尔曼滤波算法,形压系数通过压力修正系数得到.设计了模块化神经网络校正算法,迎角和侧滑角由模块MRCα和模块MRCβ独立校正.提出校正过程中确定迎角和侧滑角最优解的方法,解决了三点组合多解的问题.最后给出计算结果和校正结果,算法的精度和实时性都有所提高,表明对系统的设计和改进是可行的.

嵌入式大气数据传感系统测压孔布局研究

嵌人式大气数据传感系统是一种依靠嵌入在飞行器前端的压力传感器阵列来测量飞行器表面的压力分布,并由此压力分布通过求解非线性方程组间接获得飞行参数的先进飞行数据传感系统。针对嵌入式大气数据传感系统测压孔布局进行研究,通过三点法对各种布局的数据解算收敛性进行了分析,并在白噪声干扰下对各种布局下的解算精度进行了验证。

飞翼飞行器嵌入式大气数据传感系统算法研究

介绍了嵌入式大气数据传感(FADS)系统的测压孔布局和压力模型;分析了超定线性方程组的解法,并用广义逆矩阵A+计算其最小二乘解;建立了形压系数ε与马赫数M∞、迎角α和侧滑角β的确切的函数模型;提出了故障点的处理方法;并用神经网络实现对动压、静压的求解。计算结果表明:飞翼飞行器的FADS系统的算法能够满足设计要求。

钝头机体用嵌入式大气数据传感系统的改进三点式算法

针对传统的用于钝头体飞行器的嵌入式大气数据传感系统的经典三点式算法对测压孔配置约束性严格的特点,对经典三点式算法进行了改进及验证。首先,对于经典三点式算法及改进算法进行了论述;其次,针对不同测压孔配置对算法精度的影响进行了系统的评估;最后,对于传统的经典三点式算法与改进三点式算法的优劣进行了比较。结论为:(1)改进的三点式算法对于测压孔的配置敏感性变差,即对测压孔约束很宽松,可用测压孔数增加,从而使得算法的适用性更强;(2)改进的三点式算法的精度与三点式算法相当,但是需要对测压孔进行系统选取及对比验证。

嵌入式大气数据传感系统压力传感器设计研究

嵌入式大气数据传感(FADS)系统较之传统的大气数据系统有很大的优势,它依靠飞行器前端的压力传感器间接得到飞行大气数据。在本文中,首先简要介绍了FADS系统的压力模型;然后通过分析压力传感器几何外形设计对系统性能的影响,建立了压力传感器的动力学模型,并提出了FADS系统中的压力传感器的设计准则;最后给出了仿真结果。

嵌入式大气数据传感系统误差分析

嵌入式大气数据传感(FADS)系统与传统大气数据传感系统相比,其精度、适用范围、可靠性等都具有优势。在应用之前,对其在应用中存在的各种误差进行建模、仿真,以了解各种误差对FADS系统精度的影响。之后设计蒙特—卡洛仿真,为沿某一条飞行轨迹进行误差分析提供了一种可行的方法。该方法可用于分析不同算法在不同飞行条件下的精度,为FADS系统算法选取提供参考。

嵌入式大气数据传感系统及其BP网络校正算法

介绍了嵌入式大气数据传感系统及其数学模型和校正过程,研究了该系统的BP网络校正算法;提出了以BP网络为基础的迎角、侧滑角和形压系数的校正算法,并对该算法应用MATLAB软件进行了验证;该校正算法采用BP网络,分别以当地迎角、当地侧滑角和马赫数作为BP网络的输入,以真实迎角、真实侧滑角和形压系数作为输出,通过对BP网络进行训练,从而得到系统的校正算法; 计算结果表明,该算法在精度、可靠性和实时性等方面可以满足系统的设计要求;在精度上,由于BP网络对非线性函数的无限逼近特性,可以用更少的参数实现同样的数据精度,易于实现。

一种适用锥头体的嵌入式大气数据传感系统改进校准算法

嵌入式大气数据传感系统的空气动力学模型基于钝头体推导,该模型是否适用于锥头体尚未得到证实;对一典型锥头体进行了空气动力学模型适用性验证,验证结果表明该空气动力学模型用于锥头体时动静压相对误差超过了2.5%;对此,提出了一种适用于锥头体的改进校准算法,并且进行了仿真验证;仿真结果表明动静压相对误差小于0.5%,改进的校准算法有效消除了模型误差。

锥体弹头的嵌入式大气数据传感系统组合算法

嵌入式大气数据传感(FADS)系统空气动力学模型基于钝头体推导,该模型适用于锥头体解算大气数据,但存在一定的模型误差。为消除模型误差,分析了锥头体模型误差产生的机理,提出了一种FADS系统组合算法,并对某一典型锥体弹头进行了仿真验证。仿真结果表明:动静压相对误差在0.05%以内,每组大气数据解算平均耗时在20ms以内,该算法有效提高了大气数据解算精度和实时性。

嵌入式大气数据传感技术的发展现状

嵌入式大气数据传感系统是一种先进的大气数据系统。该系统集成度高,完全可安装于雷达天线罩内,并且能够实时提供现代飞行控制所需的全部大气参数如动压、静压、迎角、侧滑角、马赫数等。在介绍了嵌入式大气数据传感系统原理及技术发展的基础上,总结了当前开展的各项研究工作的热点并对嵌入式大气数据传感未来发展趋势进行了展望。

嵌入式大气数据传感系统研究进展

大气数据的精确测量对飞行器的导航与控制至关重要。相较于传统的探针式大气数据测量系统,嵌入式大气数据传感系统更适用于隐身性能要求、大迎角飞行要求的飞行器或高超声速飞行器。回顾了嵌入式大气数据传感系统的发展历程,介绍了该系统完整的组成部分及其工作原理,并指出该系统在应用时的四项关键技术(测压孔布局、气动模型及求解算法、校正算法、故障检测及管理技术),结合国外多种飞行器上该系统不同的应用方案,分别对比分析四项关键技术不同应用方式的优缺点;指出了该系统的四项关键技术均会影响系统精度及可靠性,实际应用中需综合考虑选择其应用方式;最后展望了该系统在未来航空航天领域的应用。

测压点分布对嵌入式大气数据传感系统计算精度的影响研究

测压点是嵌入式大气数据传感(FADS)系统的数据来源,其分布形式直接影响到系统测量精度。基于牛顿模型和滤波算法建立FADS计算模型;以球形机头为例,设定飞行剖面的马赫数范围为4.30~15.79,高度范围为25~70km;得出测压点圆周角、圆锥角和非对称分布下大气参数的计算误差。结果表明:沿圆周方向增加测压点数量,可提高FADS系统测量精度,但存在门槛值,超过此门槛值效果有限;在测压点数量相同的情况下,增大圆锥角可明显提高FADS的测量精度;测压点的非对称分布则对测量精度没有影响。

钝头前机体用的嵌入式大气数据传感系统的校准程序和结果

美国国家航空和航天局德莱登（Dryden）飞行研究中心通过钝头前机体压力数据来研究的嵌入式大气数据传感（FADS）系统的压力模型与算法的性能。该压力模型建立了表面压力测量结果与大气数据状态之间的关系，将流过球形的匀速流的位流模型与修正的牛顿流模型相结合，可适用于宽范围的钝头前机体形状和高马赫数飞行状态。给出了球形、球锥、兰金（Rankine）半体，以及F-14、F／A-18、X-33、X-34和X-38等飞行器结构下的校准结果。三个校准参数可适应飞行马赫数在0．25～5．0范围内，适应攻角在30°以上，侧滑角在15°以上。在跨声速段时，与传统的总静压系统的尖头形状校准变化的情况相反，FADS系统校准是马赫数、有效攻角和侧滑角的平滑单调函数。由于FADS系统校准对压力测压孔的位置十分敏感．所以需要精确测量测压孔在飞行器上的有效位置，并且风洞校准模型的压力测压孔应设置在类似的位置上。叙述了FADS系统的校准过程。

基于神经网络的复杂前缘飞行器FADS系统冗余设计

嵌入式大气数据传感(FADS)系统基于飞行器表面压力测量解算迎角、侧滑角、马赫数、来流动压与静压等飞行参数,能够有效解决探出机体的空速管前缘无法适应高超声速飞行器在巡航阶段所面临的严酷气动加热问题,同时满足飞行器对隐身性能的需求。目前,关于神经网络方法及FADS系统用于复杂型面前缘飞行器的分析和研究工作较少。针对自主返回的高超声速飞行器在着陆阶段的亚/跨声速条件,考虑薄前缘和进气道部件等影响开展复杂前缘飞行器的头部FADS系统冗余设计和验证。在复杂前缘飞行器头部开设15个测压孔,通过大量精细化数值仿真建立飞行器在不同来流条件下的压力数据库,并利用风洞试验对典型工况进行验证。针对复杂型面前缘飞行器,基于压力数据建立4套神经网络算法并开展冗余设计研究,包括1套9孔算法与3套冗余算法。其中,9孔算法的精度较高,对迎角的解算误差在0.07°以内,对侧滑角的解算误差在0.3°以内,对马赫数的解算误差在0.0012以内,对来流动压与静压的解算相对误差均在1.5%以内。此外,建立具有一定容错性的系统解算流程,在任意单个测压孔失效的情况下能够继续保持来流参数的有效输出。