分布式无人机飞控设备故障诊断系统设计与实现

摘在认真研究现行无人机飞行保障需求的基础上,详细论述了分布式无人机飞控系统故障诊断系统的总体设计方案及软硬件实现方法,深入研究了故障检测算法和基于人工神经网络专家系统。介绍了组成系统的主机（工控机）、RS485网络和从机（飞控机）设计原理。经过模拟验证表明,该系统性能稳定可靠,完全可以满足部队需求。     

无人直升机地面监控电子地图的设计与实现

为满足共轴式无人直升机飞行实时监测的要求,在Windows平台下,设计了地面监控系统中的电子地图导航模块,配合系统的显示模块、任务规划执行模块和通信模块,实现了飞行参数获取、航迹规划、飞行航迹实时显示等功能.介绍了电子导航地图的功能,分析MapInfo组件的功能和特点,阐述在Visual C+ +环境下基于MapInfo组件开发共轴式无人直升机地面监控系统电子导航地图的方法.通过引入MapX控件和应用MFC(Microsoft Foundation Classes),实现系统对共轴式无人直升机的监控和电子导航地图的经纬度范围的自适应调整,在电子导航地图应用上提出了一套简单全面的实践方案,同时给出了方案的实现步骤和部分关键代码.      

非合作运动辐射源照射的目标检测方法研究

研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下的地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了地杂波环境下的运动目标空时频联合检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上的可分性解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法推广为对时域数据的空域-频域二维联合滤波,仿真结果表明当目标信号与杂波信号在空时频三维域不出现重合的条件下,该方法能够有效地抑制杂波和噪声,实现地杂波背景下的动目标检测。
     

某型无人机系统涡轮阻尼器的性能仿真

涡轮阻尼器作为制动装置应用于某型无人机气液压发射系统和拦阻网回收系统.建立了阻尼器的阻尼力矩数学模型,并进行仿真计算和数值分析.结果表明:转子半径、流体介质密度对阻尼力矩的影响起主导作用;定子半径、转子叶片与定子叶片轴向间隙、流体介质动力黏度对阻尼力矩的影响相对较小.采用具有不同结构尺寸和不同流体介质的阻尼器进行阻尼力矩的测量试验,研究结果表明仿真结果与试验结果表现出较好的一致性,证明了阻尼力矩数学模型的正确性,为涡轮阻尼器的工程研制提供可靠的理论依据.      

一种两自由度飞行机械臂系统的设计与实现

提出了一种基于欧拉-拉格朗日方法的飞行机械臂系统模型,在机械臂缓慢运动的合理假设下,模型不仅能有效描述实际系统,同时模型表达得到了精简。在此基础上进行控制器设计,首先使用输出变换将系统反馈线性化,并将内外环动态分离,基于此分别设计外环滑模控制器和内环比例-积分-微分（PID）控制器。该控制器在仿真实验中能有效抑制机械臂带来的扰动且镇定和轨迹跟踪性能明显优于经典的串级比例-积分-微分控制器。结果表明本文提出的建模和控制方法能够有效补偿机械臂的已建模扰动,并能充分抑制机械臂摆动产生的未建模扰动,且控制器计算复杂度适中,能够满足实际应用需求。     

适用无人机的小型燃料电池控制方法

燃料电池动力系统作为一种长航时电动无人机的动力方案,其燃料电池的控制技术是决定动力系统可靠性和高效性的关键技术。针对用于无人机的小型空冷型开放阴极的质子交换膜燃料电池,考虑面向工程应用的燃料电池整体控制过程,兼顾电堆温度控制和水管理,提出了一种前馈型模糊PID的电堆温度控制方法,同时设计了一种基于安时积分门限法的膜水含量调节策略,以实现对整个燃料电池系统的高效控制。通过搭建燃料电池温度控制与水管理试验平台,对所提出的控制技术进行了试验验证,并与现有温控和水管理方法进行了对比分析。试验结果表明：所提前馈型模糊PID方法在较长时间的燃料电池启动过程中能够较快地达到目标温度,相比于PID方法减少了7%的调节时间,与传统模糊PID方法相当;燃料电池电流持续减小时,所提前馈型模糊PID方法对超调量的抑制效果具有明显优势,其超调量仅为PID方法的34%,为传统模糊PID方法的43%;所提安时积分门限排水控制方法既能防止水淹故障,又可提高燃料经济性,在所给工况中相比现有方法节约了15%的氢气。     

基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法

由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战。首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法。然后,为平衡探索和利用,将ε-greedy策略与模仿策略相结合,提出了ε-imitation动作选择策略;结合双重Q学习和竞争架构对DQN（Deep Q-Network）算法进行改进,提出了ID3QN（Imitative Dueling Double Deep Q-Network）算法以提高算法的学习效率。最后,构建高保真半实物仿真系统进行硬件在环仿真飞行实验,验证了所提算法的适应性和实用性。     

基于形态自适应网络的无人机目标跟踪方法

针对无人机影像目标跟踪过程中常出现的目标方向变化、目标遮挡变化、样本多样性不足等问题,提出了一种基于形态自适应网络的无人机航空影像目标跟踪算法。首先使用基于数据驱动的方法对数据集进行扩增,添加了遮挡样本和多旋转角度样本,提高样本多样性;提出的形态自适应网络模型通过旋转不变约束改进深度置信网络,提取强表征能力的深度特征,使得模型能够自动适应目标形态变化,利用深度特征变换算法获取待检测目标的预定位区域,采用基于Q学习算法的搜索机制对目标进行自适应精准定位,使用深度森林分类器提取跟踪目标的类别信息,得到高精度的目标跟踪结果。在多个数据集上进行了对比实验,实验结果表明该算法能够达到较高的跟踪精度,可以适应目标旋转、目标遮挡等形态变化情况,具有较好的准确性和鲁棒性。     

刊刊互动

《航空世界》本期专题围绕“无人机空战探索展开”,在现代战争中．无人机除了执行侦察、监视、战果评估、炮兵校射等传统辅助性任务之外,还可以执行硬杀伤性任务。无人机可以成为攻兼防备的新型武器,．可以实现诸如“零死亡“等有人作战飞机难以实现的目标。军情报道谈一下。朝鲜发射卫星的是与非”。非常王牌本期为你带来的是”火鸡猎手——王牌飞行员亚历克斯·弗拉丘”。“惊心动魄——盘点全球禳撼机场“在民航纵览当中为大家解读。奥地利空军Saab35“龙“式战斗机建国1000周年纪念涂装,“长谷川”模型在2006年推出全新版的148Saab35战斗机模型,模型DW栏目将为你展开萨伯传奇。