高精度气压高度表的研制

研制了一款适用于小型飞行器和无人机的高精度气压式高度表.通过曲面拟合的方法,运用最小二乘法完成了对硅阻压力传感器的标定和误差补偿工作,提高了压力传感器的实际输出精度.对实际大气状况与标准大气不符时的气压高度原理误差进行了分析,提出了误差补偿的新方法.实验结果和理论分析吻合较好,表明气压高度表有效地补偿了压力传感器原始误差以及大气状况不符时的气压高度原理误差,提高了气压高度表高度信息的实际精度.     

基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统

当无人机机动飞行时,采用加速度计校正陀螺误差的测姿系统不能有效地修正陀螺漂移问题,为此提出了基于强跟踪滤波器的多传感器组合测姿系统.引入GPS速度信息、捷联加速度信息和角速率信息建立了基于欧拉角描述的融合测姿系统模型,采用强跟踪滤波器对姿态进行融合估计,有效地估计出陀螺的漂移误差,从而得到无人机准确可靠的姿态测量,同时可以修正无人机的运动速度.通过建立飞行仿真模型,在给定的飞行航迹段对所提出的多传感器姿态测量系统进行了仿真研究,结果表明:测姿系统能够有效地减小模型误差的影响,估计出陀螺的漂移误差,得到更加准确的姿态测量.     

H∞控制与逆系统在无人机直接侧力控制中的应用

无人机直接侧力控制的关键是实现无人机运动参数的解耦。逆系统方法是一种很好的解耦方法,但其对模型的要求比较高。为了解决这一问题,本文设计一种H∞控制与逆系统的集成控制结构,对系统的输出解耦控制和鲁棒性分别进行分析,解决了传统的控制结构框架下系统控制精度和鲁棒性不能兼容的矛盾。最后,通过对某型无人机的直接侧力控制仿真验证了这种新型控制器的有效性。     

无人机简化配置控制技术研究

提出了一种仅采用垂直陀螺和GPS的简化配置控制方案，形成了无人机飞行控制系统常用的俯仰／滚转控制回路、高度控制回路和航迹控制回路。由于GPS信号更新率(1Hz)较低，利用无人机运动学之间的内在关系,给出了高度、航向、位置反馈信号的融合算法。这些反馈回路的控制增益均采用改进的输出反馈LQR设计技术,该技术简化了权矩阵的选择。对比研究表明，对于自身稳定性较好的无人机，该简化配置方案能够实现姿态控制、高度控制和航迹控制。     

基于Backstepping的无人机自动着舰控制律

针对无人机自动着舰问题,通过对无人机运动学模型分析,以无人机的纵向运动模型为验证平台,论证了Backstepping控制方法应用于无人机自动着舰系统设计的可行性。为了抑制风的干扰,提高着舰精度,设计出基于Backstepping的自动着舰引导系统。通过对所设计的自动着舰导引系统进行仿真。在仿真层面上,该设计能够满足着舰要求,能有效抑制风的影响,具有良好的鲁棒性能。     

基于进场雷达引导的无人机自主着陆控制规律设计与仿真

为了实现无人机在进场雷达引导下按照预定的航迹自主着陆,进场雷达会实时测量无人机的航迹并和预定航迹比较产生偏差引导信号发送给无人机,无人机在引导信号作用下通过控制系统不断的调整舵面,来改变其所受到的气动力和气动力矩,实现对着陆姿态和航迹的自主控制。在仿真中采用基于Matlab/Simulink的无人机六自由度非线性数学模型,设计了高度稳定与姿态控制回路,通过对仿真结果的分析,验证了飞行控制系统设计的合理性,实现了无人机按照预定航迹的自主着陆仿真。     

飞翼无人机机动飞行航迹优化和自生成方法

虚拟机动指令是飞翼无人机机动飞行的基础,是制导回路和控制回路必要的输入。为了生成合理虚拟机动指令,提出了优化基本航路—建立机动数据库—战场信息匹配输出的机动飞行航路生成方法。由于复杂的机动动作可由基本机动动作组合而成,本文以飞翼无人机基本机动飞行动作为优化研究对象,提出了以飞翼无人机控制量变化率为优化参数、航迹片段建立约束条件的无人机机动航路优化方法。其中,机动飞行控制量变化率体现了无人机控制能力的限制;航迹片段约束体现了航迹准确和操作柔和的要求,并对无人机的筋斗、滚桶、盘旋机动进行了优化计算,介绍了机动数据库建立的方法。最后,以机动目标跟踪和有人机追击为设定进行了仿真,结果显示所提方法有效。     

FAULT-TOLERANT INTEGRATED NAVIGATION SYSTEM BASED ON NEURONS

讨论了容错组合导航系统中的信息融合问题,提出了一种用于多传感器组合导航系统信息融合的神经元方法。通过仿真实验,验证了这种方法的可行性,该方法可以替代传统的需要估计协方差的数据融合算法,可以满足导航精度要求。     

基于连续螺旋滑模的无人机分布式编队控制

为了解决复杂环境中无人机分布式编队控制问题,考虑外界干扰影响和状态信息不完全反馈情况,对无人机设计分布式编队控制器。无人机利用自身位置反馈,基于二阶精确微分器设计状态观测器,得到无人机速度和干扰的估计值;结合自身估计信息和邻机位置、速度的估计,基于连续螺旋滑模控制方法设计编队控制器和姿态跟踪控制器;稳定性分析保证了无人机闭环系统稳定性。基于Matlab/Simulink数值仿真和软件在环实时仿真平台,验证了所设计控制算法的有效性,并演示了三维可视化仿真结果。     

一种全集成GMR传感器电阻阵列的时序设计

在设计采用电流型检测方法的GMR磁敏生物传感器模拟前端电路的基础上,对GMR传感器阵列的时序采用8个行开关和64个列开关控制的电阻阵列进行模拟,并设计验证了8*64传感器电阻阵列的时序,此结果可应用到更大阵列的GMR传感器的设计中。仿真结果显示在系统时钟1MHZ时,GMR传感器电路输出频谱有效精度为7.8位,最小可检测电阻的变化值为7.8欧,完全适合巨磁阻传感器检测生物微弱信号的性能要求。     

基于在线仿真的无人机飞控系统智能校正技术

针对程控无人机智能化程度不高的问题,提出了基于在线仿真系统的飞控系统智能校正方法,采用在线状态监控及分析、仿真模型实时更新等技术,设计了无人机在线仿真系统,实现了无人机航迹纠偏、速度调整等在线辅助控制,进一步提高了无人机飞控智能化程度。并通过无人机数学模型仿真系统与飞控系统硬件在回路的仿真测试系统,进行实验验证,实现智能校正技术与人在回路控制方法的有效结合。     

无人机航路规划研究

无人机航路规划的目的是无人机具有对象复杂任务进行快速规划重规划的能力，其中快速而有效的重规划尤其重要。在无人机飞行任务过程中，无人机需要根据局部地形、地貌、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制，实时地计算出飞行航路，并跟踪该航路完成了飞行任务。本文通过比较各种算法在航路规划应用中的优劣性，提出了Dynapath（动态规划）算法在无人机航路规划中的应用，给出了仿真结果。仿真结果表明：Dy-napath算法生成的最优参考航路基本上满足无人机任务飞行的要求，获得了良好的飞行品质。     

六维力传感器静态标定及解耦研究

设计了一种八梁结构轮辐式六维力传感器的静态标定试验台,并从传感器的静态耦合特性和解耦算法两方面进行了研究。给出了详细的标定过程,获取了试验数据样本。基于试验样本构造了标定矩阵。结果表明:该传感器在结构上具有良好的自解耦特性,通过解耦算法对传感器输出进行解耦后,传感器的耦合误差基本被消除,满程测量精度能达到2.6%,为该种六维力传感器的实用及其产业化奠定了基础。     

倾转三旋翼无人机倾转定高控制研究

针对倾转旋翼无人机在倾转过程中的高度控制问题,提出一种基于灰狼优化的神经网络自适应控制方法,用于一种倾转三旋翼无人机倾转过程的飞行控制.首先,建立了无人机的非线性数字仿真模型;其次,基于神经网络自适应控制方法分别设计了无人机的高度控制器和姿态控制器,并用灰狼优化算法对神经网络的参数和控制器的参数寻优;再次,设计了倾转过...     

轻型无人机与飞机风挡碰撞风险研究（英文）

随着无人机应用的快速增长,机场附近和空域已发生了很多重大航空事故和危险征候,无人机的无序飞行对航空运输安全构成了巨大的潜在威胁。以典型轻型无人机和某型商用飞机及其风挡为研究对象,通过有限元仿真方法得到无人机在最严酷姿态下与飞机风挡最薄弱位置碰撞损伤等级及相应的冲击能量区间,以此保守划分损伤严重性等级。在无空中交通指挥干预的情况下无人机与飞机相互独立运动,考虑两机之间的水平最小安全间隔、侧向最小安全间隔以及垂直最小安全间隔的联合约束,通过蒙特卡洛仿真得到无人机与飞机的碰撞概率,并确定碰撞可能性等级。基于损伤严重性等级和碰撞可能性等级的不同组合形成无人机与飞机风挡碰撞的较为保守的定性风险矩阵。研究结果总体表明:在120 m飞行高度下,两机距离超过3 600 m且在典型的俯仰角和航向角工况下发生碰撞风险及其损伤程度较小,否则发生碰撞风险较大且损伤程度较严重。研究结果为无人机的规范性设计制造、局方对无人机运行管控的政策制定以及无人机与载人飞机在同一空域运行的风险评估提供理论依据和实践参考。     

无人机非线性非仿射飞控系统的自适应模糊H∞ 输出反馈控制及其应用

研究了非仿射非线性系统的模糊自适应H∞输出反馈跟踪。在非仿射非线性模型不确定或未知的情况下,首先将非仿射系统展开为仿射系统的形式,使用模糊自适应控制器对系统进行控制,然后基于Lyapunov稳定性定理得出自适应律,并通过解一个代数Riccati方程实现了H∞跟踪性能。在状态不可测情况下,引入高增益观测器估计系统状态并设计了输出反馈控制器,实现了系统的输出反馈控制性能。最后,通过对无人机飞行控制的仿真验证了算法的有效性。     

基于SINS/GPS/CNS的机载综合导航系统故障诊断方法研究

传感器是导航系统中的重要部件,传感器故障容错性的分散化滤波,对提高系统的可靠性具有重要意义.以SINS/GPS/CNS组成的组合导航系统为研究对象,采用联邦滤波和方差交叉滤波相结合的方法,实现了对传感器故障具有容错性的分散化滤波,对导航系统的精度和容错性进行分析.仿真结果表明,将分散化滤波方法用于多个传感器组成的组合导航系统,不但具有精度高的特点,而且由于具有信息的冗余,整个系统具有较好的容错能力,可以提供更加完善、精确地反映运载体运动的导航信息.     

基于机器学习的机翼气动载荷重构及传感器优化布置

风洞实验通过在机翼表面布置传感器来测量相应位置的气动载荷，由于传感器布置数量有限，难以直接得到整个机翼全息气动载荷分布。本文采用机器学习方法通过有限传感器数据重构机翼表面全息气动载荷，并提出了利用仿真数据对传感器进行优化布置的方法。从计算流体力学（Computational fluid dynamics,CFD）计算所得的机翼全息气动数据中选取有限位置数据模拟传感器实验数据，对比深度学习模型、高斯过程回归（Gaussian process regression, GPR）、支持向量回归（Support vector regression, SVR）与BP神经网络（Neural network, NN）对气动载荷的重构精度。通过评估由传感器数据重构的全息载荷精度对传感器布置方式进行优化设计。以M6机翼为例在给定的两个工况条件下验证本文所提出的方法。实验结果表明，GPR模型获得了最高气动载荷重构精度；给出了M6机翼在不同传感器总数下最优的截面数和单个截面布点数，最低传感器布置数下的最优布置方式，以及流场变化相对剧烈的前缘区域与展向截面的传感器布置方式。     

GNSS/SINS组合SAR运动信息传感器

提出一种不依赖于机载主惯导的SAR运动信息传感器方案，即改进的基于GNSS／SINS组合运动系统。在成像期间．输出以纯惯性为主的导航信号．以保证较高的相对定位精度。而GNSS／SINS组合．则保证了长时间的绝对定位精度。本介绍了这种运动传感器的原理和数学模型等，并对实验结果作了分析。多次实验表明，本提出的基于GNSS／SINS的运动传感器具有很高的精度，完全满足了SAR成像的精度要求．特别适用于没有主惯导或主惯导精度较低的场合。     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.