小型电动无人机航程航时估算模型

小型电动无人机通常采用锂电池、无刷电机和螺旋桨组成能源动力系统,飞行过程中锂电池的实际工作电压发生变化,但飞机的总重量不变,其航程航时的估算方法与传统的燃油飞机有所不同。为了准确评估动力系统对飞机设计的影响,建立了以锂电池为动力的电动飞机推进系统模型,通过与实验数据比较,验证了各部分模型的准确性。利用该动力系统模型,对某款小型电动无人机进行了航程和航时估算,结果表明本文的建模方法准确有效,航程航时估算接近实验数据,可作为小型电动无人机设计的重要参考。     

基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计

针对四旋翼无人机（UAV）群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题，设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中，首先通过积分反步法（IBS）对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制（SMC）器，以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性，仿真结果表明，系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验，结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制，所设计的算法具有可行性。     

太阳能无人机能源系统的多维耦合建模

针对太阳能无人机能源系统建模的耦合性考虑不足、能量流动过程描述不全面等问题,将外部大气环境、无人机的姿态角度等不同维度下影响能源系统运行的多个因素纳入到建模过程中,先后给出了非均质大气环境模型、无人机运动模型、电机模型、减速器模型、螺旋桨模型、光伏电池模型和蓄电池模型的建立过程,并建立了各模型间的耦合关系,得到反映非均质大气环境下、动态飞行行为的太阳能无人机中能量流动的耦合模型。仿真结果表明：该模型可以完整的描述外部大气环境和无人机飞行姿态对无人机发电功率以及动力负荷功率的影响等耦合作用,适合用于仿真分析和地面半实物仿真平台的搭建。     

燃料电池无人机动力系统方案设计与试验

针对燃料电池为主能源的无人机（UAV）动力系统,设计了纯燃料电池动力系统、燃料电池/蓄电池（简称燃蓄）被/主动混合动力系统3种拓扑结构方案。以空冷质子交换膜燃料电池为例,搭建了燃料电池动力系统方案一体化试验平台。考虑阶梯型和阶跃型2种加载形式,试验研究了燃料电池自身的动态特性和启动特性。以阶梯型功率剖面的加载形式,试验研究了纯燃料电池动力系统放电特性;以无人机典型任务剖面作为加载形式,开展燃蓄被/主动混合动力系统对比试验研究。试验结果表明：纯燃料电池动力方案适用于低机动小型无人机,燃蓄被动混合方案可满足小型无人机大机动飞行,燃蓄主动混合方案系统可适应中大型无人机更长航时飞行。     

无人机滑橇缓冲装置动力学仿真分析

着陆缓冲装置的性能主要依靠缓冲器来实现,而缓冲器的仿真建模是虚拟样机设计的关键,传统的缓冲器建模方法主要采用理论公式法,其精度较难确定。根据无人机的使用要求,设计一种适用于伞降回收的滑橇缓冲方案;运用缓冲器静压试验及缓冲器落震试验数据曲线建立缓冲器动力学模型;基于缓冲器动力学模型研究全机多刚体落震模型,对无人机着陆缓冲过程的动态特性进行仿真分析;应用有限元技术对滑橇结构动态响应进行非线性动力学仿真分析,并根据仿真结果优化滑橇缓冲装置设计参数。结果表明:仿真结果与全机落震试验结果相吻合;所建立的无人机落震模型精度较高,满足工程需要,能极大地减少试验成本,缩短研制周期。     

Numerical simulation of a UAV impacting engine fan blades

A 3D digital model of a small Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is obtained by using the method of scanning reverse modeling and joint mapping. A numerical simulation of a small UAV strikes on rotary engine blades, presented in this paper, was performed with a Transient Nonlinear Finite Element code PAM-CRASH software. A test of motor strike on plate was developed and the dynamic response of the plate were obtained to validate the numerical simulation method of a UAV strike on blades. Based on this, dynamic damage response caused by UAV on the engine blades were studied. It is indicated that the impact process between the UAV and a single blade can be divided into two typical stages: cutting and impact. Cutting mainly leads to the failure of the leading edge material, and impact mainly leads to the plastic deformation of the blade. At the same time, it is compared with the damage impacted by bird with the same mass. For the same mass of bird and UAV, the damage caused by UAV striking fan blade is more serious, and 1.345 kg UAV striking fan blade of typical civil aviation engine is enough to cause damage to flight safety.     

基于火箭橇的无人机碰撞民用飞机试验技术研究

无人机碰撞民用飞机关键部位损伤程度的研究是民航领域关注的新型热点问题。本文首次提出采用 火箭橇试验评估无人机碰撞民用飞机的安全性。通过对碰撞速度、碰撞位置、无人机姿态、参数测量等进行研 究,设计碰撞技术方案,论述火箭橇的设计、弹道控制设计、强度校核和测试方案,并进行试验验证和仿真计算。 结果表明:本文设计的火箭橇碰撞试验方案是可行的,实现了单一弹道上的连续多点碰撞及多视角、全覆盖、高 稳定的全过程记录;可为后续开展同类碰撞试验提供必要的技术参考,所开展的多发次碰撞试验也为无人机碰 撞民用飞机的安全性评估提供了有效的试验数据。     

PDE solution to UAV/UGV trajectory planning problem by spatio-temporal estimation during wildfires

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Unmanned Ground Vehicles (UGVs) have been used in research and development community due to their strong potential in high-risk missions. One of the most important civilian implementations of UAV/UGV cooperative path planning is delivering medical or emergency supplies during disasters such as wildfires, the focus of this paper. However, wildfires themselves pose risk to the UAVs/UGVs and their paths should be planned to avert the risk as well as complete the mission. In this paper, wildfire growth is simulated using a coupled Partial Differential Equation (PDE) model, widely used in literature for modeling wildfires, in a grid environment with added process and measurement noise. Using principles of Proper Orthogonal Decomposition (POD), and with an appropriate choice of decomposition modes, a low-dimensional equivalent fire growth model is obtained for the deployment of the space–time Kalman Filtering (KF) paradigm for estimation of wildfires using simulated data. The KF paradigm is then used to estimate and predict the propagation of wildfire based on local data obtained from a camera mounted on the UAV. This information is then used to obtain a safe path for the UGV that needs to travel from an initial location to the final position while the UAV’s path is planned to gather information on wildfire. Path planning of both UAV and UGV is carried out using a PDE based method that allows incorporation of threats due to wildfire and other obstacles in the form of risk function. The results from numerical simulation are presented to validate the proposed estimation and path planning methods.     

某型联翼布局无人机的气动计算与分析

与常规布局飞机相比,联翼布局飞机具有结构重量轻、抗弯扭强度大、诱导阻力低、升力系数大和稳定性好等优点。介绍一种高效的数值模拟方法,完成对某型联翼布局无人机气动特性的初步计算与分析。基于商业软件ANSYS,整个研究过程着重于从网格建模、全机流场模拟、气动模拟数据分析三个方面,探索该型无人机纵向、横向和航向的气动特性以及主操纵面的操纵效率,实现对该型无人机稳定性和操纵性能的表征与评估。结果表明:无人机升降舵偏角的变化不影响无人机的握杆静稳定度,并且在0°~25°的升降舵偏角(下偏)范围内,升降舵偏角与升降舵的升力系数基本呈线性变化;在-4°~12°的迎角范围内,随着迎角的不断增大,该型无人机的横向静稳定性水平越大;两个垂直翼和垂尾是产生航向静稳定性的主要部件。     

Prediction of electric-powered fixed-wing UAV endurance

To overcome the problems encountered in predicting the endurance of electricpowered fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAVs),which were stemmed from the dynamic changes in electric power system efficiency and battery discharge characteristics under different operating conditions,the required battery power model and battery discharge model were studied.The required battery power model was determined using an approximate model of electric power system efficiency based on wind tunnel testing and the self-adaptive penalty function.Furthermore,current correction and ambient temperature correction terms were proposed for the trained Kriging model representing the discharge characteristics under standard operation,and then the discharged capacity-terminal voltage model was established.Through numerical integration of this model with the required battery power model,the electric-powered fixed-wing UAV endurance prediction model was obtained.Laboratory tests indicated that the proposed endurance model could precisely calculate the battery discharge time and accurately describe the battery discharge process.The similarity of the theoretical and flight test results reflected the accuracy of the proposed endurance model as well as the importance of considering dynamic changes in power system efficiency in endurance calculations.The proposed endurance model meeting precision requirements can be used in practical engineering applications.     

固定翼无人机航磁探测系统的磁补偿模型分析

近年来,无人机的应用日益广泛,逐渐用于航空物探。在使用固定翼无人机搭载磁力仪进行航磁测量时,必然引入飞行平台干扰,包括与机动无关的干扰和与机动有关的干扰。去除和飞机机动有关的磁干扰,即为磁补偿工作。航磁补偿的经典TOLLES-LAWSON模型将磁干扰分为剩余磁场、感应磁场和涡流磁场。对于固定翼无人机,涡流磁场可以不考虑,将剩余磁场和感应磁场合称为稳态干扰场。主要对飞机干扰的来源和性质进行分析,并在地面设计实验验证铁磁性材料的性质,以加深对磁补偿模型的假设和推导过程的理解。最后,在地面实验平台上测量了飞机磁干扰场的平面分布图,指导航空磁力仪的安装。在将TOLLES-LAWSON模型应用于固定翼无人机航磁探测系统的磁补偿工作时,无人机与有人机相比,在结构和材料方面都有较大差异,因此对模型的物理意义和假设条件的深入理解至关重要,此即本文所述工作成果的出发点。     

Formation flight of fixed-wing UAV swarms: A group-based hierarchical approach

This paper investigates a formation control problem of fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarms. A group-based hierarchical architecture is established among the UAVs, which decomposes all the UAVs into several distinct and non-overlapping groups. In each group, the UAVs form hierarchies with one UAV selected as the group leader. All group leaders execute coordinated path following to cooperatively handle the mission process among different groups, and the remaining followers track their direct leaders to achieve the inner-group coordination. More specifically, for a group leader, a virtual target moving along its desired path is assigned for the UAV, and an updating law is proposed to coordinate all the group leaders’ virtual targets; for a follower UAV, the distributed leader-following formation control law is proposed to make the follower’s heading angle coincide with its direct leader, while keeping the desired relative position with respect to its direct leader. The proposed control law guarantees the globally asymptotic stability of the whole closed-loop swarm system under the control input constraints of fixed-wing UAVs. Theoretical proofs and numerical simulations are provided, which corroborate the effectiveness of the proposed method.     

面向林火持续侦察的多无人机分布式控制方法

为解决目前面向林火持续侦察多无人机（UAV）协同控制实用性与自主性不足的问题，基于蔓延速度诱导元胞自动机（SVICA）林火蔓延算法、无人机与传感器建模，构建了较为真实的三维多无人机火场侦察仿真环境与侦察效能指标，提出了一种面向林火持续侦察的多无人机双层分布式控制架构，在行动层基于强化学习训练的人工神经网络（ANN），实现了有风条件下无人机自主火场环绕与地形跟随功能，在策略层设计通过时域均匀分布算法进行各无人机空速的离散自主调节，最终达到多无人机林火持续侦察时域分布的均匀性与即时性目的。通过一系列数值仿真实验，验证了所提出的无人机分布控制策略在无人机损失和补充突发情况下的自适应性。基于无人机数量与侦察效能指标关系的实验与研究，定义了无人机出动阈值并验证了无人机长时间出动回收策略。最终实验结果表明，针对林火持续侦察任务，所提出的多无人机分布式控制方法具备一定的有效性与实用性。     

基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究

针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题，采用改进的人工势场算法，提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法，该模型从双机相互作用开始，在障碍物斥力的基础上，增加了无人机之间的斥力，同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明，该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值，并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型，给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明，基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。     

无人机动态飞行参数处理及应用策略

飞行参数处理能够有效地评价无人机在飞行过程中的行为,将其与故障注入技术相集成能够合成测试无人机系统可靠性的完整技术。文中结合无人机的特点提出了一种面向飞行参数时序数据流的飞行参数处理方案,利用飞行参数处理技术实时判读无人机的行为,监测机载设备故障在无人机系统中的传播过程。首先在分析无人机飞行参数数据特征的基础上,着重研究了飞行参数实时数据采集和数据处理方法;然后构造了一个实际的飞行参数处理系统UAVFDD_01,并分析了动态飞行参数处理过程。系统可靠性测试试验结果表明设计的系统能够满足无人机可靠性测试的要求。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动，无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队，因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应，建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动，并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型，在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环，并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进，将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环，最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

无人机空中冲突探测与避撞研究

近年来，无人机运输业迅猛发展，其飞行过程中的冲突探测与避撞问题成为亟需解决的关键问题。在无人机周围建立合理的三维空间模型，优化包括紧急避撞区域、一般避撞区域、监视及提前避撞区域的三级避撞区域系统，并利用ADS-B 报文提供的无人机位置、速度等信息，基于无人机一般二维平面上的冲突探测与避撞算法，通过增加垂直方向上的冲突识别来改进冲突探测算法，对比调速、调向两种避让方案在各避撞区域的成功率。结果表明：改进算法能在无人机数量大幅增加的情况下有效识别冲突无人机，同时采用先调速后调向的避让方案，避撞成功率达到99.75%，可为保障无人机的飞行安全提供有效策略。     

基于Turbo码研究的无人机信道分析与建模

针对无人机通信信道的特点和要求,提出了一种无人机信道模型.通过分析无人机通信信道的组成,将信道按照无人机的飞行状态划分为3种主要状态,最后通过实验给出了无人机在不同飞行状态下误码率性能和的仿真结果,并将此结果与计算机模拟该无人机信道下的仿真结果相比较,得出在进行无人机信道编码的仿真研究中应用该信道模型的具有可行性和重要意义.     

基于改进一致性算法的无人机编队控制

编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明：提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。     

集群无人机队形重构及虚拟仿真验证

队形重构是集群无人机（UAV）控制的重要问题，指无人机按照要求安全、无碰撞地从一个队形变换到另一个队形，其难点在于快速规划最优安全轨迹并控制无人机进行轨迹姿态的高精度跟踪。针对集群无人机队形重构的上述问题，首先，基于CAPT（Concurrent Assignment and Planning of Trajectories）算法，解决了多无人机的目标分配和轨迹生成的实时性问题，实现了集群无人机的最优安全路径规划；其次，提出一种有限时间多变量积分滑模连续控制算法，解决了无人机轨迹姿态的高精度跟踪问题，并通过MATLAB仿真验证了该控制算法的有效性；最后，为了更加真实直观地演示无人机三维仿真效果，建立了基于Gazebo-ROS的无人机仿真平台，实现了12架四旋翼无人机队形重构"建模-仿真-可视化"的一体化仿真演示，验证了上述路径规划算法和轨迹姿态控制算法的有效性。