基于嵌入式大气压力传感器的复杂气象环境保护工作探究

嵌入式大气压力传感器复杂气象环境防护技术研究是一个重要的领域,在人们对气象环境的关注表面现象下,背后是社会大众对气象环境监控与防护要求的升级。然而在复杂的气象环境中,嵌入式大气压力传感器常常会受到各种因素的影响,如湿度、结冰、尘埃等,传感器的准确性和稳定性造成影响。因此有必要对嵌入式大气压力传感器复杂气象环境防护技术展开研究,从整体设计、硬件设计方面高度把握技术应用,确保嵌入式大气压力传感器能够准确、稳定地运行。

嵌入式大气压力传感器复杂气象环境防护技术发展趋势与展望

嵌入式大气数据传感器系统是飞翼气动布局飞行器重要的飞行传感器子系统,是准确测量飞行大气参数的关键保障。其嵌入式大气压力传感器有效的防水、防尘、防除冰设计,是飞行过程中压力准确感受,飞行大气参数稳定、实时测量的重要保证。针对嵌入式大气压力传感器防水、防尘、防除冰技术现状,分析了存在的不足与缺陷,结合工程化应用需要和相关工程技术研究成果,提出了嵌入式大气压力传感器复杂气象环境防护状态在线监测设计、加热器功率自适应调节设计和快速拆装设计的技术发展方向,阐明了未来嵌入式大气压力传感器复杂气象环境防护技术的研究目标、内容,以及涉及的水、湿气监测技术,结冰状态监测技术,表面疏水与低可探测技术和易维护式结构设计技术等关键技术的解决方案。

基于模糊逻辑的嵌入式飞机大气数据传感器测量位置优化设计

嵌入式飞机大气数据系统与传统的探头式系统相比,在气动、隐身和总体布局等方面具有明显优势。为了提高系统的探测准确度,需要对系统中的传感器测量位置进行优化设计。文中以模糊逻辑为理论基础,结合大气数据的基本探测原理,设计了用于对嵌入式大气数据系统中传感器测量位置进行优化设计的方法。通过算例分析,验证了优化方法的合理性。最后,简要概述了该优化设计方法的研究结论。

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。

嵌入式数据库在无线温度传感器网络中的应用

针对工业现场特殊场合数据采集的需要,在ARM和Linux操作系统上集成了小型的SQLite3数据库系统,并结合无线射频芯片编程,建立了无线温度传感器网络,实现了大量传感器数据的存储和管理。利用所设计的集成网络服务器,使连接入Internet的用户可以进行远程的访问和监视。实验表明:该系统能够稳定地处理无线网络传输过来的数据,可以通过网页的形式对现场数据进行监控。在自动化网络监控领域有很好的应用前景。

一种嵌入式结构传感器网络中数据传输方法实现

本文针对具有嵌入式结构的无线传感器网络的典型应用结构及现有协议进行分析,给出了一种较为简单的适用于小型无线传感器网络的通信协议,对通信数据格式及数据传输流程进行了较为详细的定义。为进一步验证协议性能,设计了一个小型的无线传感器网络实验系统,并在此系统上完成了对所设计通信协议的验证,实验结果表明了本文所给出协议的有效性。

基于DSP的传感器数据采集嵌入式系统设计

平流层飞艇传感数据测量设备用于采集平流层飞艇艇囊的内外压差、飞艇所在环境的大气压和设备供电电池的电压,并将数据处理打包后发送给飞控计算机,为飞艇的安全飞行提供关键参数,同时能够在线记录和存储数据,用于飞艇飞行后数据分析和回放。现基于TMS320F2812和分立器件,自行设计了嵌入式系统,并完成样机的研制。在设计中同时进行了冗余设计,提高数据采集和通信的可靠度。样机实验结果表明其压差数据测量精度为±5 Pa,大气压数据测量精度为±80 Pa,电池电压数据测量精度为±0. 03 V。该设计提高了传感测量的集成度和数据精度,为平流层飞艇的飞行控制提供重要依据。

一种高精度的嵌入式大气数据传感系统算法

针对现有FADS算法存在的不足,提出了一种融合广义逆和BP神经网络的高精度嵌入式大气数据传感系统算法。该算法的特点是:①应用三点法预估当地迎角和当地侧滑角,并对测压点进行故障诊断;然后用具有容错能力的广义逆矩阵求解总压力和修正动压;②应用BP神经网络具有的强大非线性映射能力,拟合FADS系统的非线性数学模型,减少输入向量的维数和网络训练难度,完成测量校正。结果表明,所提出的FADS算法在精度、可靠性等方面均有较好的性能。

运载火箭嵌入式大气数据测量系统

针对运载火箭主动飞行段,设计一种适用于球头双锥整流罩的嵌入式大气数据测量系统(flush air data sensing,FADS),并进行运载火箭FADS实施方案和求解精度研究。采用风洞试验手段对迎角误差、侧滑角误差以及形压系数进行标定,结果表明:FADS在飞行Mach数0.4~5.0范围内能够较为准确辨识出实时风场参数变化,攻角、侧滑角测量绝对误差小于0.5°,Mach数测量绝对误差小于0.1,静压相对误差小于5%。嵌入式大气数据测量技术在运载火箭风场实时修正、飞行控制和主动减载等专业领域具有广泛的应用前景。

嵌入式网络传感器多路观测数据实时检测仿真

对嵌入式网络传感器多路观测数据进行检测能够实现网络传感器运行状态的及时监测,对保证网络传感器的正常运行具有重要意义。针对当前网络传感器观测数据检测方法存在的检测准确度不高,实时性较差,且影响传感器运行速度的问题,提出一种基于模糊ARHMM的嵌入式网络传感器多路观测数据实时检测方法,通过对嵌入式网络传感器观测数据进行关联规则挖掘,并分析关联规则集之间的相似度,对多路观测数据进行挖掘。利用模糊ARHMM,通过计算三部分检测的隶属函数,将挖掘的数据进行判别,通过计算网络传感器多路观测数据中正常数据集的隶属度函数,并利用三部分检测的隶属函数,实现嵌入式网络传感器多路观测数据实时检测。实验结果表明,利用所提方法进行观测数据检测,检测的准确度较高,且检测的实时性较好,对传感器运行质量影响较小。

嵌入式大气数据三点解算方法初步研究

针对新一代航空航天飞行器大气数据受感系统研制的工程需要,介绍了嵌入式大气数据受感系统设计的基本准则,采用理论分析与风洞试验相结合的方法,给出了"三点算法"的初步研究结果。研究结果表明:研究方案设计合理,在试验条件下,获取的模型前机身压力分布结果,量值可信,压力分布趋势合理;开展嵌入式大气数据系统设计的研究结果具有工程实用性,为新一代航空航天飞行器嵌入式大气数据受感系统气动设计奠定了基础。

嵌入式大气数据测量系统技术研究进展

针对高超声速飞行器大气数据测量问题,对嵌入式大气数据测量系统(FADS)技术研究背景、发展历程、国内外研究现状等进行了概括。重点围绕FADS关键技术、FADS解算算法及面向FADS/INS组合测量系统信息融合算法方面,对FADS技术进行了深入的剖析。最后,展望了FADS技术未来的发展方向及应用前景。

一种嵌入式大气数据系统余度设计方案

针对嵌入式大气数据系统,从系统余度设计和数据解算余度设计两个角度进行分析,并提出解决方案。系统余度设计方面,介绍了测压点余度设计方法,并提出一种基于计算机内总线的双余度嵌入式大气数据计算机架构,使得系统设计余度在两余度以上;解算算法余度设计方面,建立参数测量模型,并推导了利用风洞数据进行参数解算的方法,得到参数后可应用最佳线性最小方差无偏估计对大气数据进行在线实时估计。

嵌入式大气数据系统Kriging算法模型

基于Kriging算法提出了一种嵌入式大气数据系统的计算模型。该模型以测压点压强为输入,攻角、偏航角和Ma等大气参数为输出。采用Kriging插值方法,建立了输入与输出间的映射关系,从而避免了迭代类方法反复迭代的过程,实现了高实时性。分别比较了取三、四和五个测压点时,以及取不同位置处测压点时,计算大气数据的精度。通过与神经网络模型比较,Kriging模型的精度明显优于神经网络模型。

高超声速飞行器嵌入式大气数据获取技术研究

嵌入式大气数据系统是高超声速飞行器大气数据获取最适合采用的技术解决方案,其可为高超声速飞行器制导控制指令的解算提供攻角、侧滑角、马赫数、动压等大气参数的测量基准,具有传统空速管类型大气数据系统无法比拟的优势。对嵌入式大气数据系统涉及的关键技术进行了分析,介绍典型高超声速飞行器的嵌入式大气数据系统方案,重点介绍了相关方案的测压孔布局、系统部组件设计及压力传感器选型,并针对嵌入式大气数据解算,介绍了一种基于卡尔曼滤波的嵌入式大气数据解算方法,研究表明,算法具有精度高、鲁棒性强和适应性强的特点,适用于在现代高超声速飞行器。

多源信息融合的飞行器大气数据估计算法

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性高度易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)融合嵌入式大气数据观测系统和惯性导航系统(Inertial navigation system,INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用非线性方程对惯性系统、卫星定位系统和大气系统间的关系建模,结合传感器的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出迎角和侧滑角等参数。实验结果显示:本文所提出的方法在估计气流角和马赫数方面具有较高的精度和较强的稳定性。

嵌入式大气数据系统神经网络算法仿真

针对嵌入式大气数据系统(FADS)的特点,研究了其空气动力学模型,提出了相应的神经网络算法结构,并对动压与静压神经网络计算模块进行了部分仿真。通过仿真比较了BP神经网络L-M优化算法与贝叶斯正则化算法在FADS中的应用,并通过相应的仿真研究了不同压力点组合计算动、静压时的差异。仿真结果表明贝叶斯正则化算法的泛化能力较好,具有工程应用潜力。

嵌入式大气数据传感系统的模糊逻辑建模方法

为克服传统的大气数据传感系统的不足,对嵌入式大气数据系统展开了研究。以某飞翼布局飞行器为研究对象,通过风洞试验和CFD数据,研究了针对嵌入式大气数据系统的模糊逻辑建模方法。以模型表面若干测压点的压力或压力系数作为模糊逻辑系统的输入,以迎角、侧滑角、来流速度和海拔高度作为输出,分别采用自适应和固定形状参数的隶属函数作为模型组成部分,混合使用梯度下降法和最小二乘法来识别模糊逻辑系统的参数,从而建立针对该嵌入式大气数据系统的模糊逻辑模型。建模结果表明,相比以往仅使用梯度下降法和固定形状参数的隶属函数的模糊逻辑模型,自适应隶属函数的引入使得模型精度与求解速度得到提高。

基于D-S证据理论与嵌入式传感器的监控与故障诊断

在水电站的故障监控与报警系统中一般都采用实时采集传感器数据并进行处理分析的方法 ,这不仅增加了通信的负担而且由于恶劣的电磁环境也容易造成数据的误传 ;为了克服这些缺点 ,提出了一种采用嵌入式传感器与数据融合理论相结合的故障监控与诊断的方案 。

分布嵌入式大气数据系统算法的初步研究

针对某型飞机给出了DFADS系统的构型描述，进行了DFADS的算法设计，算法采用了一种非物理映射的方法来建立各测压点压力和基本大气参数之间的关系。先是利用制定的多传感器数据表决规则表决出2～3对相关的测压点，然后通过建立相关测压点压力和其压力系数值之间的关系，利用这几对测压点的压力对事先建立的Cpi（α，β，Ma）映射关系表格数据库进行查表计算，从而得到当前的飞行状态。本文利用计算流体动力学（CFD）计算手段获得了332个飞行状态下飞机前机身14个测压点的表面压力系数数据，并以此为基础对DFADS的算法进行了仿真验证。结果表明，该DFADS的算法可以根据14个点的压力输入，正确地解算当前的大气参数。