基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

变工况条件下基于相似性的剩余使用寿命预测方法

剩余使用寿命(RUL)预测是预测与健康管理(PHM)中的核心环节。提出一种变工况条件下基于相似性的RUL预测方法。结合相似性预测方法无需进行复杂的退化过程建模而能提供合理预测的优势,引入工况即设备工作时所处的环境或操作载荷等因素的影响来提升设备RUL预测准确性。对参考样本建立多工况的设备退化模型提升模型精度,在服役样本相似性度量预测中进行工况的匹配以实现在变工况下的RUL预测。方法能够更准确地描述实际工程中设备的退化过程和个体差异。依据相同准确度标准完成多组基本相似性方法和本文方法的对比实验结果表明,本文方法能够有效提高RUL预测准确度。