某型无人机主起落架缓冲器设计及仿真分析

根据某型无人机总体方案的设计要求在初步设计出的起落架缓冲器结构与缓冲器主要初始充填参数的基础上,利用MSC公司开发的虚拟样机技术软件ADAMS建立起该型号无人机的主起落架缓冲器数值模型,对模型进行了仿真分析,将仿真结果与经验公式计算值进行比较,两者一致性较好,表明模型建立比较准确。接着依据缓冲器优化准则通过仿真测试对影响起落架缓冲性能较大的阻尼油孔进行优化设计,在有效提高缓冲器缓冲效率的基础上,得到了最佳的阻尼油孔面积。为我国在无人机起落架设计中应用虚拟样机技术提供了方法参考。     

航拍机场图像中的一种目标匹配算法

针对小波变换的多尺度图像匹配算法仍然存在的问题--迭代落入局部最优点,提出了一种在航拍机场图像中运用小波变换多尺度和遗传算法相结合的目标匹配算法。试验结果证明,这种算法可以在航拍机场图像中准确、快速地识别出匹配的目标。     

基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法

提出了一种无人机自主着陆位置姿态的单目视觉测量方法,建立了机载摄像机的运动和投影模型。设计了新型双圆图案着陆平面靶标,采用双圆的8个公切点,产生21个具有透视投影不变性的特征点,并提出了在复杂背景中全自动双圆特征的图像提取新方法及标记特征点的方案,实验表明,768×576像素大小的图像,特征提取及标记耗时小于9ms。仿真试验表明,摄像机距离靶标10m左右,噪声偏差达到1.5像素时,单轴位置RMS误差小于6cm,单轴姿态RMS误差小于0.7°,所提出的算法具有很强的抗噪声能力,能够满足无人机自主着陆位置姿态实时测量的要求。     

对美国无人机自主控制等级的研究

本文简要介绍了美国无人机自主控制等级(ACL)产生的背景,总结了近年来ACL发展和对国内外的影响,提出了对ACL总体的认识和对其十级的解释。     

小型无人机L1自适应纵向控制设计

针对小型无人机模型的不确定性以及传统模型参考自适应控制瞬态性能差的不足,采用一种新的L1自适应控制方法对小型无人机进行纵向俯仰角控制设计.首先研究了L1自适应控制方法的基本数学理论及其在一般不确定系统中的应用;考虑存在不确定因素时的小型无人机纵向模型,利用L1自适应控制方法设计了小型无人机纵向俯仰角的控制器;最后对所设...     

变化风场中无人机的动力学建模及飞行特性分析

研究了变化风场中无人机的动力学建模与飞行特性问题.给出了大气扰动的Von Kaman模型,推导出变化风场中无人机的六自由度非线性动力学模型,最后基于上述模型进行数值计算,分析了变化风场中无人机的飞行特性.结果表明,该模型能准确地描述无人机的动力学和运动学规律;大气扰动下,各运动参数均产生不同幅度的振荡;同一频谱的扰动在...     

小型无人机动力装置建模与仿真研究

针对小型无人机广泛使用的二冲程活塞式航空发动机螺旋桨动力装置,研究了发动机的速度、高度特性及定距螺旋桨的拉力系数、功率系数及效率随前进比变化等问题,建立了二冲程活塞式发动机螺旋桨动力装置模型。动力装置模型应用于无人机非线性飞行仿真平台中,进一步研究了无人机风门-高度、升降舵-速度保持/控制等问题,结果表明动力装置模型合理可行,满足小型无人机飞行控制仿真的要求。     

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.     

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。     

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。