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测压点是嵌入式大气数据传感(FADS)系统的数据来源,其分布形式直接影响到系统测量精度。基于牛顿模型和滤波算法建立FADS计算模型;以球形机头为例,设定飞行剖面的马赫数范围为4.30~15.79,高度范围为25~70km;得出测压点圆周角、圆锥角和非对称分布下大气参数的计算误差。结果表明:沿圆周方向增加测压点数量,可提高FADS系统测量精度,但存在门槛值,超过此门槛值效果有限;在测压点数量相同的情况下,增大圆锥角可明显提高FADS的测量精度;测压点的非对称分布则对测量精度没有影响。 相似文献
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<正>嵌入式大气数据传感(Flush Airdata Sensing,FADS)系统是一种通过嵌入在飞行器前端或者机翼前缘的压力传感器阵列来测量飞行器表面测压孔的压力,并由测得的测压孔压力通过特定的解算算法来获得大气数据的传感系统。1 FADS系统的空气动力学模型通过将位势流模型与修正的牛顿流模型用形压系数ε相结合得到FADS的空气动力学模型。形压系数ε是马赫数Ma∞、当地迎角αe与当地侧滑角βe的函数。入射 相似文献
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嵌入式大气数据传感系统风洞标定试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《空气动力学学报》2015,(4)
首先分析了嵌入式大气数据传感(Flush Airdata Sensing,FADS)系统的空气动力学模型,对于钝头布局的FADS系统,风洞试验需对迎角误差、侧滑角误差以及形压系数进行标定;对于锥形或非规则布局的FADS系统,空气动力学模型还需要通过风洞试验或飞行试验确定。选取锥形头部模型为试验对象在FD-06风洞中进行超声速试验,模型表面压力分布趋势合理可靠,试验表明:可使用纵平面的对称测压点压力差值解算迎角,使用水平面的对称测压点压力差值解算侧滑角。 相似文献
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FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
嵌入式大气数据传感(FADS)系统比传统迎角、侧滑角传感器在测量精度、可靠性、隐身性能上都具有较大的优势,因此该系统可被应用于各型飞行器上。但由于该系统在获得大气参数方面存在延时,所以,它在飞行器机动飞行状态下,迎角和侧滑角的测量精度会下降。针对这一问题,本文提出了以FADS测量结果为基础,采用惯性导航系统(INS)测量的迎角、侧滑角变化量进行修正的FADS/INS组合法迎角、侧滑角测量方法。理论分析和仿真结果表明,该组合系统在飞行器处于平稳和机动飞行时,对迎角、侧滑角的测量均能获得较高精度。 相似文献
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针对飞行器在执行机构故障条件下配平能力受限的问题,本文提出了一种基于深度学习的故障情况下可配平能力快速预示方法。首先,建立飞行器气动力矩和执行机构故障模型,并给出飞行器旋转配平条件。其次,在不同执行机构故障情况下,采用基于二次规划的可配平能力求解方法,在迎角/侧滑角二维平面内进行遍历求解,得到当前故障情况下的可配平能力剖面,并采用8个特征点进行包络,同时为所提方法提供样本。再次,利用深度神经网络强大的拟合能力,从样本中提取故障和气动力矩信息作为网络输入,特征点的迎角和侧滑角的值作为网络输出,离线训练深度神经网络。利用训练好的深度神经网络根据当前故障信息实时计算可配平能力剖面。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性和实时性。 相似文献
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基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。 相似文献
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针对典型超声速飞行器的头部外形,采用CFD数值模拟方法计算获得超声速飞行器头部测压点阵列的压力数据,设计了基于BP神经网络技术的求解算法和基于FPGA+DSP构架数字信号处理的解算机、飞行马赫数2.0~4.5的嵌入式大气数据传感系统实时解算方案。应用蒙特卡罗法分析测量总误差对算法模型的影响,并获得满足嵌入式大气数据传感系统设计目标要求的测量系统总误差。算法在解算机上完成1次计算所需时间1ms,完全可以满足嵌入式大气数据传感系统算法实时解算设计的要求。在1.2m×1.2m超声速风洞完成求解算法的实时解算试验,试验结果与风洞系统的测量结果基本吻合,系统在实时解算过程中未出现异常、能灵敏反映出来流参数变化、具有很好的鲁棒性和敏捷性。静压测量相对误差≤6.9%,马赫数测量误差0.1,迎角和侧滑角的测量误差均1°。最后还分析了试验误差影响因素,提出了试验改进的方法。 相似文献
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带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。 相似文献
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嵌入式飞行参数传感系统的神经网络算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对使用BP网络来代替嵌入式飞行数据传感(FADS)系统的空气动力学模型进行了研究。针对FADS系统的特点设计了一个具有双隐含层的BP网络模型并详细推导出了它的快速算法。文中不仅设计了数据集的产生方法,而且对数据集的划分进行了探讨。试验结果显示,动静压的平均绝对误差均在130Pa以内,可以满足FADS系统的设计要求。 相似文献
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在吸收了人工神经网络解决非线性问题优点的基础上,针对数据挖掘的特点,提出了一种组合BP神经网络的数据挖掘方法。该方法是按照一定方式将n个BP网络组合成一个复杂的BP网络模型,并运用改进的启发式BP算法以实现有用模式的挖掘,能够大大缩短训练时间和提高挖掘精度。 相似文献
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提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。 相似文献
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为克服传统的大气数据传感系统的不足,对嵌入式大气数据系统展开了研究。以某飞翼布局飞行器为研究对象,通过风洞试验和CFD数据,研究了针对嵌入式大气数据系统的模糊逻辑建模方法。以模型表面若干测压点的压力或压力系数作为模糊逻辑系统的输入,以迎角、侧滑角、来流速度和海拔高度作为输出,分别采用自适应和固定形状参数的隶属函数作为模型组成部分,混合使用梯度下降法和最小二乘法来识别模糊逻辑系统的参数,从而建立针对该嵌入式大气数据系统的模糊逻辑模型。建模结果表明,相比以往仅使用梯度下降法和固定形状参数的隶属函数的模糊逻辑模型,自适应隶属函数的引入使得模型精度与求解速度得到提高。 相似文献