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。

FADS系统在背部进气布局机型的应用研究

对于背部进气的飞行器,在借助嵌入式大气数据传感系统(FADS)解算大气参数时,当发动机工况不同时易产生不同的进气道流量,进而影响测压点压力值。该文针对背部进气的扁平头部飞行器提出了一种基于径向基神经网络的FADS系统算法,将进气道出口流量纳入了大气参数的解算因素。根据扁平头部特征确定了测压点配置,对马赫数、迎角、侧滑角建立了3个单输出RBF神经网络。将是否考虑发动机工况影响的两组神经网络解算结果进行了对比,结果表明,未考虑发动机工况影响的神经网络解算算法精度良好,考虑发动机工况影响的神经网络解算精度得到了进一步提高,马赫数、迎角、侧滑角绝对误差分别达到0.001Ma、0.15°和0.3°。

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。

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。

高性能飞行器大气数据传感技术研究进展

大气数据是飞行器导航和控制的重要参数,大气数据传感技术是实现飞行器飞行安全及性能发挥的重要保障。针对高性能飞行器对大气数据传感技术的发展需求进行分析,重点介绍了传统大气数据传感技术、嵌入式大气数据传感技术、光学大气数据传感技术及虚拟大气数据传感技术的发展和特点,并对推动嵌入式大气数据传感技术发展的相关技术问题进行了分析和总结,最后对大气数据传感技术的发展进行展望。

低成本飞行试验平台的FADS技术研究

在国内首次利用成熟的低成本火箭弹平台,开展超声速(马赫数>3)飞行试验的嵌入式大气数据传感系统技术研究。针对嵌入式大气数据传感系统的求解算法,测量系统和误差影响等关键技术问题,建立基于神经网络技术的求解算法和设计飞行试验方案,并完成飞行试验和数据分析研究。研究结果表明基于神经网络技术的求解算法具有较好的鲁棒性和较高的求解精度。测量结果与雷达测量结果基本吻合,验证了算法设计;测量结果相对于雷达测量结果,静压平均相对误差约为5.2%,最大相对误差18.8%;马赫数平均相对误差4.2%,最大相对误差14.9%。攻角和侧滑角的测量结果与理论弹道结果变化趋势接近。研究结果可为相关飞行试验技术研究提供参考。

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。

FADS快速智能故障检测和诊断技术

以重复使用运载器所使用的嵌入式大气数据传感器系统为研究对象,设计故障检测和诊断方法。采用奇偶校验的检测方法实现故障检测,通过粗糙集约简减少奇偶方程的数量,将约简后的决策表转化成规则,实现诊断规则的离线提取,使用位向量逻辑判断完成规则推理。仿真结果表明结论正确可靠,算法计算代价小、运算速度快,能够满足在线诊断的实时性要求。

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。

基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究

大气数据是飞行器飞行的重要参数,大气数据系统是必备的机载航电系统。嵌入式大气数据系统(FADS)是新一代大气数据系统,可用于类乘波体飞行器。飞行器外形特殊,大飞行包线内FADS压力场模型复杂,解算算法尚不完备。针对飞行器的特点,利用三维几何建模和计算流体动力学(CFD)计算的方法,分析FADS压力场模型特性,设计并验证了基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法,结果表明,算法对马赫数、攻角和侧滑角大气参数的解算可行有效。

FADS测压管路动态响应特性分析

通过建立管路终端负载为容腔的测压管内气体压力传递数学模型,研究嵌入式大气数据传感系统(FADS)测压管路动态响应特性。压力传递数学模型的建立综合考虑管路黏性损失、热传递效应等影响,仿真分析FADS系统测压管路频率响应特性,结果表明:增大管路内径、管路长度、容腔容积及大气高度,管内压力传递延迟时间增大。仿真结果对压力传感器的合理设计有一定的指导意义。

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。

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。

超声速飞行器FADS系统实时解算设计与验证

针对典型超声速飞行器的头部外形,采用CFD数值模拟方法计算获得超声速飞行器头部测压点阵列的压力数据,设计了基于BP神经网络技术的求解算法和基于FPGA+DSP构架数字信号处理的解算机、飞行马赫数2.0~4.5的嵌入式大气数据传感系统实时解算方案。应用蒙特卡罗法分析测量总误差对算法模型的影响,并获得满足嵌入式大气数据传感系统设计目标要求的测量系统总误差。算法在解算机上完成1次计算所需时间<1ms,完全可以满足嵌入式大气数据传感系统算法实时解算设计的要求。在1.2m×1.2m超声速风洞完成求解算法的实时解算试验,试验结果与风洞系统的测量结果基本吻合,系统在实时解算过程中未出现异常、能灵敏反映出来流参数变化、具有很好的鲁棒性和敏捷性。静压测量相对误差≤6.9%,马赫数测量误差<0.1,迎角和侧滑角的测量误差均<1°。最后还分析了试验误差影响因素,提出了试验改进的方法。

基于奇偶方程的FADS传感器故障检测方法

重复使用运载器(RLV)的嵌入式大气数据传感系统(FADS)中传感器的高可靠性是RLV飞行控制系统高可靠性的保障。结合FADS采用多个测压点冗余配置的特点,利用各传感器测量值之间存在的解析冗余关系,设计奇偶方程,实现对各个测压点故障传感器的有效检测。

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.

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。

尖锥前体飞行器FADS系统的人工神经网络建模及风洞试验研究

针对一种用于尖锥前体飞行器的嵌入式大气数据传感(Flush Air Data Sensing,FADS)系统的解算模型及精度进行研究。针对尖锥外形特征,首先基于钝头体FADS系统的理论模型确定其测压孔配置;然后对确定的测压孔进行典型状态的风洞试验测试,并比对了数值计算数据与风洞试验数据;最后基于人工神经网络建模技术构建了FADS系统的网络解算模型及算法。结果表明:针对尖锥外形测压孔配置特征,基于人工神经网络建模技术的算法解算精度较好,迎角、侧滑角、静压、马赫数的网络输出值与试验值吻合较好,输出的测试误差(绝对值)分别小于0.1°、0.1°、50.0 Pa及0.01;同时也证实了人工神经网络算法在FADS系统中有进一步发展的空间。