受地效影响飞机起飞着陆运动模型的参数辨识

利用基于最小模型误差法和线性不连续跳跃多重打靶法建立的非线性辨识法，辨识了飞机起飞着陆过程的非线性动态模型。对于包含复杂非线性项的动态系统，本方法可以从实际试验测量的系统非线性数据，确定飞机处于地面效应影响运动过程的系统模型，而不需要预先详细描述系统的非线性形式。算例表明该方法对于原始近似动态系统的状态估计是足够精确的。     

考虑地面效应影响飞机起飞着陆过程运动模型的参数辨识

利用基于最小模型误差法和线性不连续跳跃多重打靶法基础上建立的非线性辨识法,辨识飞机起飞着陆过程飞机的非线性动态模型,对于包含复杂非线性项的动态系统,本方法可以从实际试验量测的系统非线性数据,确定飞机处于地面效应影响运动过程的系统模型,而不需须要预先详细描述系统的非线性形式。     

分布式非线性气动力模型弹性飞机动力学研究

建立了线性与非线性两种分布式气动力模型,在弹性飞机模型上添加所建立的气动力模型,验证了整个系统的有效性。对所建立的模型进行着陆及突风扰动动力学仿真,对比线性及非线性气动力模型的飞机动力学响应的差异,结果表明非线性气动力模型能够更合理地计算飞机大迎角状态下的气动载荷及动力学响应。     

柔性飞机非线性气动弹性与飞行动力学耦合静、动态特性

高空长航时(HALE)飞机结构细长、具有柔性,在常规飞行条件下可发生结构大变形、气动失速以及结构低频振动与刚体运动耦合,这些现象显著影响其静、动态特性.基于几何精确完全本征运动梁模型、ONERA动失速气动力模型和六自由度刚体运动模型,建立了考虑几何非线性、动失速和材料各向异性等因素的大展弦比柔性飞机非线性气动弹性与飞行...     

飞机大迎角稳定性和状态矢量传播灵敏度研究

研究大迎角飞行稳定性一般需用高阶非线性模型。目前广泛采用分歧和突变理论算出飞机运动的平衡面和分歧面,判断平衡面上各点的稳定性质,然后利用飞行参数的时间历程来判断飞机的运动性质。该方法是行之有效的,但它对飞机受扰后的动态响应中每一时     

非线性气动力下飞机急滚稳定性初步分析

本文针对参考文献[1]给出的飞机滚转运动简化五自由度方程及纵向非线性力矩模型,从理论上导出其稳定性判据;分析了该判据的可靠性及其与Phillips判据之间的关系;在对可能的稳态解和数值计算结果分析的基础上,提出了更简单的近似解析性判据.     

飞机敏捷性的非线性解耦飞行控制增强

带传统线性控制器飞机在大迎角高机动飞行时敏捷性明显地减小，运动状态严重耦合更加重这一趋势，而此时操纵能力往往仍有剩余而未能被利用。针对此问题，应用非线性反馈理论直接就飞机非线性运动模型设计输入输出解耦飞行控制器，数值仿真结果证实，这种设计能够纳入气动和运动学非线性因素，充分利用飞机操纵潜力，因而使前述薄弱区域的闭环敏捷性得到了有效的增强，明显地扩大了敏捷性包线。     

考虑地面效应影响飞机起飞着陆过去运动模型的参数辨识

利用基于最小模型误差法和线性不连续跳跃多重打靶法基础上建立的非线性辨识法，辨识飞机起飞着陆过程飞机的非线性动态模型，对于包含复杂非线性项的动态系统，本方法可以从实际试验量测的系统非线性数据，确定飞机处于地面效应影响运动过程的系统模型，而不需要预先详细描述系统的非线性形式。     

飞机自动着陆纵向块对角控制器设计

在阐述了块对角控制理论和分析飞机运动特性的基础上,把飞机纵向运动方程转化为块对角非线性系统,并设计了飞机自动着陆纵向块对角控制器。仿真结果表明,该控制器能够控制飞机自动着陆,跟踪性能良好。     

飞机大迎角滚转运动频率域建模与稳定性分析

本文运用频率域建模法,分别建立了飞机大迎角滚转运动的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换模型及非线性代数模型,并从数学模型中提取动导数。基于非线性非定常数学模型与局部线化的动导数数学模型,计算了飞机滚转运动的稳定性,并运用李雅普诺夫稳定性分析理论,进行飞机滚转运动稳定性分析。结果表明,大振幅非定常滚转运动实验可以用于飞机绕体轴滚转运动的稳定性分析。从大振幅实验数据提取的动导数,基本反映了飞机的非定常气动力特性。通过     

基于模型预测静态规划的自适应轨迹跟踪算法

轨迹跟踪是飞机自主运动控制的关键问题之一。跟踪模型预测静态规划（T-MPSP）是一种新近发展的基于非线性模型的轨迹跟踪算法,但对于飞行器受损等情况下,模型参数相较于标称模型具有较大的偏差时,则可能导致轨迹跟踪效果不理想。提出了基于参数估计的自适应轨迹跟踪算法,在模型预测静态规划（MPSP）的框架下得出解析解,实现了对参数的实时估计,据此更新跟踪模型预测静态规划算法中所使用的模型后,可以有效扩大对参数偏离的适应性,并保留模型预测静态规划计算效率高的特点。通过仿真对比得出,相较于已有的跟踪模型预测静态规划,改进后的算法对模型参数偏离的容忍性明显提高,且算法迭代效率高,适于在线应用。     

非线性分离算法及其在飞行试验中的应用

 本文根据最小方差估计和分离算法原理,提出一种新的非线性状态估计和偏差辨识的分离算法。并用此算法确定飞行状态和测试仪器的误差,同时U-D分解保证计算效率和数值稳定性。为了得到数据相容性检验的准确结果,本文采用直接离散化的飞机运动模型,以减小模型误差。通过仿真并在我国两种歼击机上实际应用,结果表明本文所给的算法对不同的初值和噪声统计特性都能得到飞行数据相容性检验的一致结果,并能用于低采样率下的数据相容性检验。     

DO 28飞行试验数据一致性检验

 本文研究DO28试验机飞行试验数据一致性检验及其误差校正。建立了由非线性运动学方程及内容广泛的校正环节构成的一致性检验模型,解决了大地风场重构、测量信号时间延迟估计、ψ转换及测量控制信号的校正。为DO28参数估计提供了可靠、准确的飞行试验数据。     

一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法

极大似然估计方法(ML)在飞行器参数辨识中得到了广泛应用,该方法需要预先推导灵敏度方程,进而求解灵敏度矩阵,在应用过程中比较繁杂,且容易陷入局部最优。提出一种基于云模型优化的飞行器参数辨识算法,根据极大似然估计原理,利用云模型的优化理论对极大似然函数进行优化,从而得到待辨识参数值。该算法不必推导灵敏度矩阵,对初值要求不高,应用便捷,且保留了云模型优化的特点,收敛速度较快、不易陷入局部最优。以Twin Otter飞机为例对算法进行验证。结果表明:算法易于实现、辨识结果精度较高、收敛速度较快,不易陷入局部最优。     

Enhanced motion and sizing of bank in moving-bank MMAE

The focus of this research is to provide methods for generating precise parameter estimates in the face of potentially significant parameter variations such as system component failures. The standard multiple model adaptive estimation (MMAE) algorithm uses a bank of Kalman filters, each based on a different model of the system. Parameter discretization within the MMAE refers to selection of the parameter values assumed by the elemental Kalman filters, and dynamically redeclaring such discretization yields a moving-bank MMAE. A new online parameter discretization method is developed based on the probabilities associated with the generalized chi-squared random variables formed by residual information from the elemental Kalman filters within the MMAE. This new algorithm is validated through computer simulation of an aircraft navigation system subjected to interference/jamming while attempting a successful precision landing of the aircraft.     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

An optimization model of parameter matching for aircraft catapult launch

To efficiently and fully utilize aircraft carrier resources, an optimization model is presented to deal with parameter matching between aircraft and carrier in the process of aircraft catapult launch. Based on carrier aircraft longitudinal dynamic equations and theorem of kinetic energy in catapult launch course, the work characteristics of different forces are learned and a theory model of parameter matching is deduced. In view of the uncertainty of the model parameters of the theory model and the low matching accuracy of the approximate model, an optimization model of parameter matching is introduced in line with the structure of theory model and the approximate model and is generated by the proposed immune genetic algorithm. Compared with the original genetic algorithm and immune algorithm, the proposed algorithm has better calculation accuracy and convergence. The calculation results show that the optimization model occupies certain application value of engineering estimation from the comparison with the relevant literature data and has higher precision than the approximate models. The validity of the proposed approach is verified with numerical case study on a carrier based aircraft.     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于无味卡尔曼滤波的飞机防滑刹车模糊神经网络控制

根据对飞机刹车过程动力学分析与建模,本文提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)的模糊神经网络控制律。本控制律结合了无味卡尔曼滤波对机体速度的良好估计效果和模糊神经网络控制器对不同系统参数的适应能力,能够很好完成对最佳滑移率的追踪任务。Matlab仿真试验结果显示,基于无味卡尔曼滤波的模糊神经网络控制器可以准确的估计飞机滑跑时的速度,改善飞机防滑刹车系统性能,提高刹车效率。