魏爱玉[1]2004年在《直升机气动参数辨识方法研究》文中提出直升机气动参数辨识是气动参数辨识研究的热点和难点之一。本文主要进行了某型直升机纵向模型的气动参数辨识研究。论文主要包括辨识模型选取、飞行实验数据预处理和参数辨识叁部分。(1)在分析直升机特性的基础上选取了直升机的纵向运动微分方程作为辨识的模型。(2)剔除并补正了飞行实验数据中的野值；设计了一个低通滤波器来滤除数据中的高频噪声；用中心插值算法对数据二次平滑。(3)分别用最小二乘递推算法和极大似然递推算法对简单的多输入单输出直升机模型进行参数辨识；用Newton—Raphson迭代法对复杂的多输入多输出直升机模型进行参数辨识。在此基础上，论文通过拟合仿真证实了这几种方法都能得到正确的参数辨识结果，并对几种方法的优缺点进行了讨论。
王云龙[2]2007年在《直升机气动参数辨识及机动飞行仿真》文中认为旋翼飞行器气动参数辨识是气动参数辨识研究的热点和难点之一,同时也是对其进行仿真的重要步骤。本文主要进行了某型直升机纵向模型的气动参数辨识和相应的机动飞行仿真。论文主要包括直升机辨识模型和仿真模型的建立、飞行实验数据预处理、气动参数辨识和机动飞行仿真四部分。首先,通过小偏差线性化理论建立了直升机气动导数辨识模型,并通过分析推导建立起纵向仿真模型。其次,剔除并补正了飞行实验数据中的跳点;设计了一个低通滤波器来滤除数据中的高频噪声;用中心插值算法对数据二次平滑。然后,分别用最小二乘一次完成算法、增广矩阵法、极大似然递推算法和广义最小二乘法对直升机自转着陆模型进行气动参数参数辨识;用Lagrangian乘子法对复杂的多输入多输出直升机模型进行气动参数辨识。论文通过拟合仿真证实了这几种方法都能得到正确的参数辨识结果,同时证实了最小二乘递推算法由于自转着陆过程的复杂性和小偏差线性化条件限制不能得到较好的辨识结果。接着对几种方法的适用条件进行了讨论。最后,根据型号试飞数据进行参数识别得到的气动导数来计算气动力和力矩。进而运用纵向仿真模型进行机动飞行仿真计算,对直升机海豚运动作初步探讨,得出该模型能够进行本型直升机的纵向机动飞行仿真。
陈仁良, 谷伟岩, 席华彬, 于雪梅, 张学军[3]2006年在《直升机垂直飞行状态气动参数辨识方法研究》文中指出准确计算直升机的悬停升限依赖于诸如桨尖损失系数,非均匀旋翼诱导速度分布,旋翼下洗引起的直升机增重效应及发动机与旋翼之间的功率传递系数等气动参数的准确度。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象,准确预估以上气动参数有较大难度。本文提出了一种确定直升机垂直飞行状态上述气动参数的方法,该方法通过建立直升机垂直飞行状态的运动方程,实测直升机垂直飞行时的相关信息,采用参数辨识的方法得到直升机垂直飞行时的气动参数,然后,利用辨识结果确定直升机的悬停升限。结果表明该方法能有效地确定直升机垂直飞行时的气动参数及相应的悬停升限,且具有飞行试验简便,不受直升机装载和外界环境条件变化限制的特点。
程晓倩[4]2017年在《无人自转旋翼机建模与控制技术研究》文中研究说明自转旋翼机是一种依靠空气来流驱使旋翼自转提供升力的旋翼类飞行器,具有机械结构简单、经济成本低、飞行安全性好等特点,有着广阔的应用前景。旋翼机理论建模置信度较低,空中飞行纵横向/高度速度控制耦合强,起降有其自身的特点与难点。本文研究了基于参数辨识的自转旋翼机建模技术,开展了全自主飞行控制的设计,进行了基于FlightGear平台的起降仿真,并实现了飞行演示验证。本文的主要研究内容如下:本文开展基于有人操纵主动激励的气动参数辨识技术的自转旋翼机建模方法。合理设计有人驾驶旋翼机飞行参数采集方案,经过相干性简化模型结构、辨识精度评估以及时域模型验证,基于时域线性回归和频域方程误差的参数辨识算法获得在空速70mph下的线性模型,为旋翼机飞行控制律设计奠定基础。考虑到自转旋翼机与直升机以及固定翼飞机的飞行原理有差异,对其进行气动特性分析。基于辨识得到的线性模型同时结合旋翼机的气动受力情况,对自转旋翼机进行纵横向静稳定性以及操纵特性分析,同时分析不同前向力、配重、纵向力以及海拔高度下对旋翼机的气动特性的影响。最后统计驾驶员起降数据,研究旋翼机的起降规律,为旋翼机的全自主起降方案提供数据支持。提出飞行控制总体设计方案,纵向采用推力控制高度、桨盘纵倾控制速度以及俯仰控制作为阻尼的控制策略,横侧向采用内回路滚转控制外回路航迹控制的控制策略。基于辨识线性模型并使用旋翼机不同状态下的配平舵面和油门作为前馈,在确定飞行控制结构的基础上,设计并整定飞行控制律。然后设计无人自主起降方案。采用低速大增益高速小增益的纠偏控制方案;旋翼机抬前轮瞬间压杆动作较危险,设计合理起飞策略以避免机身姿态不稳;采样等下滑角的陡下滑方式,提高着陆精度;针对下滑段机身姿态低头严重,提出两种姿态拉起的着陆控制策略;同时给出适合旋翼机的横侧向抗侧风策略。为验证全自主起降控制策略,采用基于FlightGear软件的YASim建模方式,建立演示样机ELA07的全包线气动模型,搭建半物理仿真平台,最终实现全自主控制。同时考虑起降段的不确定因素以及环境干扰进行起降段飞行仿真,从而验证无人自转旋翼机的控制律及控制逻辑的正确性。提出合理的飞行试飞方案,给出在线调整控制参数的步骤,最后成功实现样机ELA07的无人化首飞。试飞数据表明空中巡航和自主起降的控制逻辑正确、控制参数合理。
于雪梅, 刘平安, 崔秀娟[5]2010年在《用参数辨识法进行直升机悬停性能拓展》文中研究指明准确计算直升机在不同飞行状态的有效气动参数对于确定直升机飞行性能具有重要意义。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象以及直升机状态和环境条件的变化,准确预估气动参数有较大难度。为此,采用无量纲分析法建立直升机悬停状态的数学模型,首先对参数重组,确定了几个悬停状态重要参数,包括气动参数和直升机状态参数;然后,以直-9×型直升机为例,结合实际试飞数据,提出了用最小二乘法对该模型进行参数辨识的方法;最后,通过相关性分析,确定了辨识方法的可行性,并将辨识结果有效地用于直升机悬停性能拓展。结果表明,这种利用参数辨识进行性能拓展的方法是可行的,由于辨识结果是利用实际试飞数据确定的,拓展结果具有较高的可信度。这种数据处理方法可有效减少试飞周期,节约试验成本。
于雪梅, 程伟, 何斌[6]2012年在《参数辨识法在直升机平飞性能数据处理上的应用》文中研究说明为准确获得直升机平飞状态的有效气动参数并进行性能拓展,提出了利用非线性最小二乘法、无量纲化理论建模与飞行试验相结合的数据处理方法。首先用同时考虑压强和温度变化的无量纲分析法建立了直升机平飞状态的数学模型,通过对参数的重组,确定了几个平飞状态重要的无量纲参数,主要为气动参数和修正系数;然后,以直-9某型直升机为例,结合实际试飞数据,采用最小二乘法对该模型进行参数辨识;最后,通过相关性分析,确定了辨识方法的可行性,并利用辨识模型进行了直-9某型直升机平飞性能拓展。结果表明,采用这种参数辨识法进行平飞性能飞行试验数据处理可有效减少试飞周期,且由于辨识结果是利用实际试飞数据确定的,因此具有较高的可信度。
宋亦凡[7]2015年在《飞行器气动模型辅助惯性导航的关键技术研究》文中指出20世纪以来,导航系统在人类经济、军事活动中发挥着必不可少的作用。随着无人飞行载体任务多样性和复杂性的不增加,在实际应用中对载体导航系统的精度、可靠性以及自主性等方面提出了越来越高的要求。惯性/GPS组合导航系统是飞行器目前常用的导航方式。然而,由于GPS信号易受外界干扰,在GPS失效的情况下该组合导航系统的导航精度会受到较大影响。因此近年来基于惯性导航系统的无GPS自主导航技术逐渐成为导航技术领域的热点之一。气动模型辅助导航是近年来发展的一种新型自主导航方法,具有自主性强、成本低、应用范围广等优点。论文以无人飞行器为对象,针对气动模型辅助惯性导航系统关键技术展开了探索性研究,旨在提高GPS失效情况下的导航系统精度与可靠性。论文研究工作为气动模型辅助惯性导航技术的应用和推广提供了较好的参考价值。首先,论文对固定翼无人机气动模型特性进行了分析,根据无人机的六自由度运动模型,研究了基于飞行器气动模型的导航参数解算流程;系统地分析了扰动误差源对气动模型解算导航信息的影响,并推导了利用气动模型进行导航参数解算的误差传播方程。其次,针对飞行器气动模型解算导航信息过程中对气动参数误差敏感的问题,论文研究了气动参数误差在导航参数解算中的传播特性。根据气动模型误差传播方程,设计了一种基于扩展卡尔曼滤波的气动模型参数辨识算法,有效提高了飞行器气动模型精度,降低了由模型精度带来的导航信息解算误差。接着,为了进一步优化对气动模型导航信息的利用,并提高气动模型信息辅助导航系统的性能,论文根据气动模型误差特性,分别提出并设计了速度/姿态融合、加速度/角加速度融合两种气动模型辅助惯性导航的融合方案。在提出的加速度/角加速度信息融合导航方案中,以惯性测量元件的输出作为观测量,从而构建出相应的系统状态方程和量测方程,并通过两种方案的结果表明数据融合方案对气动模型辅助导航效果的影响。最后,为了对固定翼无人机气动模型辅助惯性导航方案的理论分析进行全面、直观的验证,论文在Matlab/Simulink环境下搭建了无人飞行器气动模型辅助导航仿真验证平台。该平台具有航迹生成、飞行器导航、制导与控制等功能,可以实现对无人机气动模型、机载传感器以及组合导航系统的模拟,并验证了论文中所设计的组合导航方案可行性与有效性。该仿真平台在气动模型辅助导航的技术研究中具有较好支撑作用。气动模型辅助导航技术涉及导航、控制、空气动力学等多学科领域。论文针对技术中气动模型误差特性、数据融合方案进行基础性研究,为后续的研究提供了理论基础与发展方向。
宋真真[8]2015年在《弹道修正弹实时气动参数辨识与弹道重构方法研究》文中研究指明为了根据空中飞行弹丸的一段实测弹道参数,准确重构弹丸后续飞行弹道,计算弹道偏差,进而实现弹道修正的目的,本文以某弹道修正弹落点预报为研究背景,主要研究其弹道模型建立、实时气动参数辨识和弹道重构等内容。在阐述弹道修正弹飞行原理的基础上,建立了5自由度弹道方程的实时气动参数辨识模型,并以该模型为基础,推导了混合扩展卡尔曼滤波方法中的雅克比矩阵。该模型能对一段实测弹道参数进行弹道滤波,辨识出空中飞行弹丸的实际阻力和升力符合系数,并能较准确地重构出弹丸后续飞行弹道,预报弹道落点；且该模型略去高频快圆运动,理论和计算表明,同样条件下使用5自由度方程算出的射程、侧偏与6自由度方程算出的射程、侧偏几乎相等,但由于略去了高频快圆运动,其计算速度可比6自由度弹道方程高10倍以上,适合弹上快速实时弹道计算。选取混合扩展卡尔曼和球形无迹卡尔曼两种滤波方法对实测弹道参数进行实时气动参数辨识。数值计算结果显示,上述两种滤波方法能有效剔除弹道参数测量值中的噪声,且弹道坐标误差、阻力和升力符合系数迅速收敛。对比两种卡尔曼滤波方法的气动参数辨识结果显示,球形无迹卡尔曼滤波参数辨识精度高,收敛速度快。在相同测量误差条件下,重构弹道落点精度与采样间隔和采样时间有关。考虑到对某大口径弹道修正弹的弹载计算机实时计算,采用混合扩展卡尔曼滤波方法时,采样间隔宜取60～100ms,采样时间宜取10-12s；采用球形无迹卡尔曼滤波方法时,采样间隔宜取60～100ms,采样时间宜取6-8s。仿真计算与试验结果均表明,本文开展的工作是有效和合理的,可为实际工程应用提供理论和数值计算分析依据。
李超[9]2014年在《高超声速飞行器气动参数辨识和输入设计技术研究》文中进行了进一步梳理论文研究高超声速飞行器气动参数辨识方法。针对高超声速飞行器的对象特性,着重研究主动激励技术,通过高超飞行仿真和无入机试飞验证了多正弦激励的可行性,并对比了多正弦和211激励的辨识效果。另外,针对Newton-Raphson算法需要初始值和易陷入局部最优值等缺点,本文设计了基于极大似然准则的粒子群算法。本文的主要工作和成果如下所述：首先,进行高超声速飞行器的对象特性分析。研究了高超声速飞行器飞行状态变化较快的特点,分析了高超声速飞行器的纵向气动参数的非线性,讨论了动压、动导数测不准和模型的不确定性问题。基于对象特性设计了总体辨识方案。其次,在高超飞行任务的基础上,研究了高超声速飞行器输入信号设计方案和评价准则并进行了飞行仿真和演示样机验证。为了获得较好的辨识结果,高超声速飞行器需要主动激励,激发飞行器的运动模态。研究了激励的设计机理,分析了典型激励的特点,确立了输入设计的方案。在此基础上,针对高超声速飞行器对于辨识激励信号的要求,设计多通道激励的方案,给出了激励评价的参数度量和非参数度量的准则。基于高超声速飞行器飞行仿真平台,验证了主动激励的必要性、作用方式、幅值和频率的设计准则,比较了在控制闭环情况下多正弦激励与211激励的优劣。由于目前多正弦激励在国内尚无工程使用先例,在无人机平台上对多正弦激励的有效性进行了验证。再次,针对高超声速飞行器纵向非线性的特性,使用高阶项修正,设计了气动参数的高阶项描述非线性特性的候选模型,实现了对高超声速飞行器气动参数非线性辨识。最后,以极大似然方法为基础,发展了基于极大似然准则的粒子群算法来辨识高超声速飞行器气动力参数。将所设计的优化算法应用于高超模型仿真数据,获取了良好的辨识效果。
周攀, 吴伟[10]2016年在《考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法》文中提出利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统,并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法,在此基础上,利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后,通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。
参考文献：
[1]. 直升机气动参数辨识方法研究[D]. 魏爱玉. 西北工业大学. 2004
[2]. 直升机气动参数辨识及机动飞行仿真[D]. 王云龙. 哈尔滨工业大学. 2007
[3]. 直升机垂直飞行状态气动参数辨识方法研究[J]. 陈仁良, 谷伟岩, 席华彬, 于雪梅, 张学军. 空气动力学学报. 2006
[4]. 无人自转旋翼机建模与控制技术研究[D]. 程晓倩. 厦门大学. 2017
[5]. 用参数辨识法进行直升机悬停性能拓展[J]. 于雪梅, 刘平安, 崔秀娟. 航空学报. 2010
[6]. 参数辨识法在直升机平飞性能数据处理上的应用[C]. 于雪梅, 程伟, 何斌. 探索 创新 交流——第五届中国航空学会青年科技论坛文集(第5集). 2012
[7]. 飞行器气动模型辅助惯性导航的关键技术研究[D]. 宋亦凡. 南京航空航天大学. 2015
[8]. 弹道修正弹实时气动参数辨识与弹道重构方法研究[D]. 宋真真. 南京理工大学. 2015
[9]. 高超声速飞行器气动参数辨识和输入设计技术研究[D]. 李超. 厦门大学. 2014
[10]. 考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法[J]. 周攀, 吴伟. 南京航空航天大学学报. 2016
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