变论域模糊控制在无人飞行器马赫数控制中的应用研究

针对无人飞行器的控制要求,提出了一种增量式变论域模糊智能控制算法。该算法具有调节裕度大、鲁棒性强的特点,适用于非线性控制系统,解决了无人飞行器巡航马赫数缓慢升高不能稳定跟踪目标值的问题。通过模拟飞行轨迹的半实物仿真试验,验证了模糊智能控制算法的控制效果,试验结果表明,通过采用模糊控制方法大大提高飞行马赫数控制的动态性能,满足无人飞行器控制系统设计要求,取得了较好的控制效果。      

一种X-51A相似飞行器模型的气动特性初探

参考公开文献资料,建立了一个气动外形类似于美国X 51A的飞行器模型,采用Fluent软件对其进行了数值模拟,得到了飞行器在迎角-10°～10°范围和马赫数6条件下内外流场结果及升力系数、阻力系数和升阻比等气动特性,并与国内参考模型及国外公开文献的结果进行了对比,评估了这种气动外形的可用性及迎角变化对其内外流场和基本气动特性的影响.     

Jerk模型用于高速机动飞行器跟踪的性能分析

针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。     

四旋翼无人直升机飞行控制技术综述

四旋翼无人直升机因具有良好的性能而成为近十几年来的研究热点,针对四旋翼直升机的飞行控制技术进行了简要综述。首先,通过分析四旋翼无人直升机的飞行控制特性,指出了飞行控制系统设计的要求和难点;然后,总结了四旋翼直升机飞行控制的研究现状,对几种常用控制算法的特点进行了分析;最后,在分析四旋翼无人直升机关键技术的基础上,讨论了四旋翼飞行控制的发展趋势。     

基金档案

[项目编号]2008ZA11004[项目负责人]展京霞[依托单位]中航工业成都所无人作战飞行器创新气动布局与气动力技术研究完成情况简介:通过CFD计算和风洞试验,探索了新的布局形式:1)翼身融合体无尾飞翼布局无人飞行器布局,该布局翼身高度融合,机翼中等后掠,采用背负蚌式进气道、二元尾喷口,具有高升力、低阻力、低雷达和红外可探测性等特点,能     

新型航空航天飞行器概念研究的方法

 本文概述了新型航空航天飞行器概念研究的目的、内容和方法。并介绍了适用于概念研究的系统分析程序,其中着重介绍程序接口和分析程序的发展情况,此外还对新型航空航天飞行器概念研究的主要结果作了简要的评述。     

基于STK的空天飞行器全程航迹模拟仿真研究

准确模拟空天飞行器的飞行航迹,是验证空天飞行器导航算法正确性、研究导航系统性能的重要前提和基础.为对空天飞行器的全程飞行航迹进行模拟仿真,提出了利用动力学软件设计出高可信度、高精度动态飞行航迹的方法.针对空天飞行器发射段、在轨段、灵活变轨段、高速再入段4个不同飞行阶段,分别使用了STK软件中的运载火箭、卫星以及飞机模型,并结合空天飞行器不同阶段的运动特性设置了模型的相关参数,实现了空天飞行器的全程分段航迹模拟.利用获得的STK数据报告对空天飞行器进行了惯性导航系统仿真,仿真验证结果表明,STK设计的航迹能有效满足导航系统的仿真要求.     

高速再入飞行试验再入条件优化设计

飞行器返回再入时将经历极高的气动热环境,因此深空探测返回飞行器,尤其是载人飞船需要通过实际飞行试验验证相关性能,为降低成本和研制风险,通常采用大再入角和相对第二宇宙速度较低的再入速度进行飞行试验。为获得能实现高热流密度验证的最小能量再入任务方案,采用优化设计手段对飞行试验的再入角和速度以及倾侧角控制进行设计,经仿真分析表明,优化结果可达到飞行试验要求的热流密度,并可将再入速度需求降低约2．1 km／s。     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。