基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态算法

 针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。     

基于模型迁移方法的高超声速飞行器建模

高超声速飞行器的研发是一个小批量多批次的过程。为了降低实验成本缩短建模周期,引入了模型迁移方法计算具有相似外形的高超声速飞行器的气动参数。首先研究了一种评价飞行器气动外形间仿射相似度的方法,当相似度满足要求时,可使用模型迁移方法计算新飞行器的气动参数。接着基于高超声速相似律,使用基飞行器的气动参数对新飞行器气动参数初次迁移。当初次迁移结果不能满足建模精度要求时,应用偏差校正的方法对迁移过程修正。最后为了消除飞行高度对高超声速流黏性的影响,引入高超声速边界层理论迁移飞行器不同高度上的气动参数。通过对仿真结果的分析,验证了模型迁移方法对具有相似外形的高超声速飞行器建模的有效性。