飞行控制软件（共7篇）
飞行控制软件 篇1
0 引言
FCS(Flight Control System)是现代电传飞机所具备的自动化飞行控制系统。它所依赖的用于传递飞行控制信息的通讯总线,称之为飞行控制总线。FCS总线数据指的是飞控系统工作的完整数据信息,称为百分之百的飞控数据信息,简称100%FCS数据信息。
随着我国航空技术的飞速发展,在飞行试验中不仅总线数据的采集方式发生着改变,而且试飞参数个数急剧增加(从原来的几十到现在成千上万),数据量从几个GB到上百GB成指数增加,及各课题参数处理要求多样,伴随着我院试飞工作的全面开展,后续型号任务的增多,处理人员的短缺等现状。
目前,飞行控制总线数据处理模式采用单机处理,多课题第一时间同时需要数据时,单机处理不能满足处理需求;当课题需要变更参数时,必须经过“编写文档→领导签字→提交文档”方可进行处理。针对以上的现状和问题,设计了飞行控制总线数据网络化处理软件。在C/S、B/S多层体系架构的飞行试验数据处理系统下,通过接收客户端选择的参数信息、时间段信息和数据信息,调用该网络化处理软件进行处理,在服务器端运行处理数据并回传结果数据给客户端,解决了单机版处理效率低和多课题参数处理难的问题。
1 软件运行结构图
以飞行试验数据处理系统为平台[1],利用分布式网络计算技术,以100%FCS中间件的形式进行数据处理。可以浏览、查询和下载相关数据信息,根据自己的需要,定义所要处理的参数、时间段等信息,实现海量试飞数据的快速处理,并可以利用系统提供的各种数据分析工具,实现数据报告输出和数据分析计算,解决了面向多用户数据处理、数据共享难题。分布式网络计算实现机制。用户通过浏览器实现数据处理服务请求的准备,服务器接到服务请求后,启动数据库系统中的100%FCS中间件接口软件,利用存储在阵列的试飞数据文件,完成用户的服务计算请求,然后将结果返回给数据处理系统。运行结构图如图1所示。
2 软件设计
2.1 软件设计结构框图
该软件采用模块化设计思路[2,3,4],主要由接口解析模块,参数校线解析模块,原始数据块整理模块和数据解析模块4个模块进行数据的处理。其软件的结构框图如图2所示。
通过客户端自主生成的接口信息文件,服务端通过解析接口信息,获取处理软件要处理的参数名称、个数,参数类型,时间段信息以及数据文件、校线文件、结果文件等的信息。
(1)参数校线解析模块
对100%FCS校线文件进行分析,获取不同的表号的参数信息,包括参数名称,参数类型,参数校线等信息进行分类存储,完成校线文件的解析,为参数数据的提取作好准备。
(2)原始数据块整理模块
根据100%FCS参数输出数据格式的特点,对原始数据进行整理,读取一帧数据,如果接收到的FCS数据块个数超过了定义的完整FCS数据块个数,那么就将这个数据块丢掉;如果接收到的FCS数据块个数等于定义的完整FCS数据块个数,那么就进行下面的数据解析模块处理;如果接收到的FCS数据块个数小于定义的完整FCS数据块个数时,需要考虑续接数据问题。
(3)数据解析模块
通过原始数据块整理模块取得完整的FCS数据块结合校线解析模块对每块数据进行添加校线,然后结合接口解析模块中的参数名进行数据解析,根据飞行试验数据处理系统接口输出文件格式要求,所有输出信息文件在服务器上存储在用户之前已经建立的任务单号文件夹内,计算结束后,返回给客户端和服务器上存储的任务单号相同的文件夹,用户通过点击系统界面下的输出报告输出相应的文本文件,码值文件。
2.2 软件设计总流程图
100%FCS总线数据网络化软件设计针对新型飞控数据采集器的特点,结合飞行试验数据处理系统软件的调用接口协议,应用分布式中间件技术编写了基于Web下的100%FCS总线数据网络化接口软件,为所有需要100%FCS总线数据处理的型号进行网络数据处理打下坚实的基础。如图3所示。
3 分布式中间技术
分布式中间件是存储在计算服务器的应用程序,用户发出分布式计算请求后,由服务器软件启动分布式计算,完成用户的数据处理任务。
分布式中间件[5]与用户应用端的分布式计算监控ActiveX控件之间需要进行信息通信,监控计算过程的状态。
针对非结构化的100%FCS试飞数据,将100%FCS数据处理软件以分布式中间件形式嵌入到试飞数据处理系统中,借助该系统,利用分布式中间件技术,通过和数据处理系统之间协调通信,软件快速地进行数据处理,并准确的将结果信息返回给数据处理系统,见图4。
(1)客户端ActiveX根据调度服务器列表中的IP及端口号循环尝试建立Socket通信[6],发出计算请求;
(2)客户端ActiveX与调度服务器建立连接后,调度服务器经过负载均衡计算,返回给客户端ActiveX一个计算服务器的IP及端口号;
(3)客户端ActiveX与计算服务器建立Socket连接;
(4)客户端ActiveX发出执行计算命令;
(5)计算服务器接收到计算命令后,启动确定的分布式中间件执行分布式计算任务,并将状态信息输出到控制台,计算服务器中的状态监控程序用管道技术[7]将分布式中间件的输出作为自己的输入,并通过Socket方式返回给客户端ActiveX;
(6)客户端ActiveX接收任务执行的状态信息,显示给用户;
(7)当分布式中间件执行完毕,计算服务器中的状态监控程序将最后的结果文件通过Socket传给客户端ActiveX;
(8)客户端ActiveX控件将文件保存至客户端,分布式计算结束。
4 使用情况
通过上述的软件流程图,在此设计了飞控网络化数据处理软件,实现了非结构化的飞行控制总线数据网络化处理,有效解决了处理人员紧缺、数据处理效率低的问题。图5为某型号100%FCS原始数据截取图。图6为调用100%FCS网络化数据处理软件处理图4数据的结果文件。
5 结语
100%FCS总线数据处理软件在科研飞机试飞数据处理中有着举足轻重的作用。本次通过飞行试验数据处理系统平台实现了100%FCS总线数据网络化处理,大大地提高数据处理效率。目前该网络化软件已经应用于多个型号的数据处理当中,数据处理速度完全能够满足我院“数据处理不过夜”的要求,数据处理结果已经成为试飞工程师排除系统故障的重要依据,为型号试飞的顺利进行提供了可靠的数据。
摘要：为了解决飞行控制总线数据处理效率低和多课题同一时间完成参数数据处理难的难题,在数据处理方法上提出新思路,以飞行试验数据处理系统为平台,采用分布式中间件技术,设计了飞行控制总线数据网络化处理软件,实现飞行控制总线数据的并发处理和数据分发。重点介绍了软件的体系结构、功能模块、算法设计,目前该网络化软件已经应用于多个型号的数据处理当中,处理效率满足飞行试验数据处理的需求。飞行控制总线网络化数据处理方法为随后的1553b总线数据网络化,FC总线数据网络化提供了技术参考。
关键词：飞行控制总线数据,网络化处理,软件设计,分布式中间件技术
参考文献
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[7]沈艳.分布式测试系统协作理论及其通信平台实用性研究[D].西安:西安电子科技大学,2004.
民用飞机模拟飞行软件研究 篇2
飞行仿真是把飞机假设为刚体的运动情况作为研究对象、面向复杂系统的仿真。以飞机的飞行力学和飞行控制理论为依据,通过Matlab/Simulink建立数学模型,并以此模型为基础进行模拟飞行试验与验证分析研究。飞行仿真系统是一个软件仿真系统,数学仿真模型覆盖所模拟对象的工作过程,包括从发动机启动之前直到发动机停车之后的所有飞机特性,以及因环境条件变化所引起的正常延迟效应,同时也对系统故障进行仿真[1,2,3]。
本文对民用飞机飞行仿真软件系统进行了研究,基于飞行仿真系统功能,对飞行仿真软件设计、流程和管理进行了分析,并对飞行仿真软件接口设计进行了剖析。飞行仿真系统通过飞机的相关数据建立动力和运动学模型,并利用验证数据完成整个系统逼真度验证。
1 仿真系统功能
飞行仿真系统主要功能是:通过把飞机作为物理实体进行数学描述,模拟飞机的本体特性,实时计算飞机的运动参数,基本功能包括以下几个方面:①对飞行任务剖面的飞行状态进行模拟;②模拟飞机在全包线、包线边界附近的飞行状态;③对飞机发生故障后的降级状态进行模拟;④对飞机在受外界扰动下的飞行状态进行模拟;⑤模拟典型的故障功能。
飞行动力学仿真模块是飞行仿真系统的核心,该模块基于刚体运动方程和绕质点转动方程,用于模拟飞机在空中和地面上的全部运动特性。模拟飞行系统中其它仿真系统如飞行控制、液压、动力、航电等仿真模块的输出结果,都会输入给飞行仿真系统进行综合计算,以实现对飞机运动的控制。具体功能需求如下:
(1)通过计算驾驶员操纵飞机后,飞行控制、动力和液压等系统对飞机气动模块的影响,实时解算出飞机飞行状态(飞行速度、飞行高度、飞行姿态、飞机构型等)和飞行位置(机场的坐标、经纬度),并通过驾驶舱仪表、视景系统实时反馈给驾驶员操纵和视觉感受,以便驾驶员在环评估。
(2)输出姿态角(俯仰、滚转和偏航)、气流角(迎角、侧滑角)、高度、速度等关键飞行参数给飞行控制系统,用于飞控计算机对飞机操纵面、油门指令的实时解算。
(3)系统初始化:用于对飞行状态、飞行条件和故障注入的设置和初始化,包括:飞行状态、飞行终止、飞行构型(襟缝翼位置、重量重心等)、大气环境、机场环境和大气扰动(紊流、阵风和风切变)。
2 飞行仿真软件系统设计
2.1 非线性飞机模型设计
飞机非线性模型是以飞行动力学仿真模块进行动力学计算,并把反映当时飞机位置和飞行状态的各种参数提供给其它相关的仿真系统。飞机全量运动方程组为六自由度非线性动力学模型的通用表达式,可用来计算最一般的情形(包括非对称、有风/无风、大扰动等情形)。
为便于描述,在满足工程应用需求的前提下,进行了如下假设:①平面大地(忽略地球的曲率和自转);②刚体飞机(不考虑旋转部件的影响,不考虑动气弹效应,仅在气动力模型中作静气弹修正)。
此外,是否考虑飞机质量、重心等随时间的变化,可按照具体仿真计算情形确定。
2.1.1 动力学模型设计
基于地面惯性参考系,根据牛顿第二定律,对飞机在合外力F和合外力矩M作用下分别建立线运动和角运动方程。
在合外力作用下,飞机的线性运动方程为
在合外力矩作用下,飞机的角运动方程为
在机体坐标轴系中确定刚体飞机在所受外力和力矩下的平动和转动规律,详见公式(3)和(4)。
2.1.2 运动学模型设计
在地面坐标轴系中确定飞机在空间的运动轨迹和姿态变化规律,详见公式(5)和(6)。
飞行仿真系统的软件设计基于假设的刚体运动学方程和绕质心转动方程,实现对真实飞机在空中和地面飞行运动特性的全面模拟。
2.2 飞行仿真软件流程设计
飞行仿真系统的软件设计主程序按照逻辑控制关系,以一定的顺序调度飞行仿真系统内部各功能模块,实现飞行仿真系统内部各功能和真实飞机性能的模拟。飞行仿真系统的软件主程序运行流程见图1。
2.3 飞行仿真软件管理
飞行仿真软件管理用于规范仿真模型标准、版本变更和升级流程,管理仿真模型功能及接口,以确保飞行仿真系统的正常运行,主要包括:①建立建模规范,实现模型和数据的标准化;②建立全功能、全包线、多形式、多用途的模型库,如图2、图3和图4所示;③仿真参数设置:包括仿真步长、解算方法、仿真时间、时间因子、仿真数据在线监控步长、仿真科目、仿真模型初值、飞行场景等设置;④仿真流程控制:包括仿真的启动、暂停、停止、单步运行、编译、仿真代码分配、仿真代码下载等功能;⑤仿真数据记录、处理与分析;⑥自动批量仿真:包括蒙特卡罗仿真、自动批量脚本仿真等;⑦仿真数据在线监控:包括实时仿真数据在线监控、实时计算机CPU、内存的状态监控等;⑧建立模型库管理体制,包括版本管理、模型关系管理、模型测试管理、模型文档管理等。
3 软件接口设计
民用飞机的模拟飞行系统利用逼真的飞行环境,通过驾驶员的操纵指令,观察驾驶舱里的显控设备和仪表,感受真实视景和音响模拟来评价飞行性能和操纵品质。
模拟飞行系统功能复杂,除了核心的飞行仿真系统,还有飞行控制仿真系统、航空电子仿真系统、驾驶舱操纵设备仿真系统、视景仿真系统、音响仿真系统、运动系统和工程师平台等。飞行仿真系统与其它系统均存在交联关系,需要对软件接口进行设计,接口原理见图5。
接口类型主要包括AD、USB、开关量等,用于与其它仿真模型或硬件的接口驱动与数据交换。网络类型主要包括以太网或反射内存网等,用于计算机之间的网络连接与数据交换。
4 结语
本文研究了民用飞机模拟飞行仿真系统,重点对飞机级的主飞行仿真系统功能进行了详细说明;对飞行仿真软件系统组成进行了剖析,详细研究了软件系统模块和功能,研究了飞行仿真系统的软件接口。基于此功能软件系统所设计的民用飞机飞行模拟仿真系统,能够为驾驶员提供逼真的飞机六自由度运动学和动力学模拟,实时在高保真飞行状态和飞行环境下操纵飞机,可为驾驶员模拟飞机的真实飞行提供技术保证。
摘要：在经典飞行仿真技术研究的基础上,利用虚拟现实技术的相关理论,结合民用飞机模拟飞行的特点,建立精确的飞行仿真系统,为飞机设计的动态验证提供重要的技术支持。首先对飞行仿真系统功能进行了分析说明,然后从飞机非线性模型设计、流程设计和软件管理三方面重点剖析了飞行仿真系统的软件设计,最后研究了飞行仿真系统的软件接口设计。
关键词：民用飞机,飞行仿真,仿真软件设计
参考文献
[1]王行仁.飞行实时仿真系统及其技术[M].北京:科学出版社,1985.
[2]曲小宇.模拟器飞行仿真系统研究[J].软件导刊,2014,13(9):95-96.
飞行控制软件 篇3
在传统的飞行程序设计中涉及到大量的计算,目前,这些计算大多是采用手工单独进行的,计算工作量大、出错率较高,而对程序设计,只要一个计算出错,就要对所有相关计算重新开始,且手动计算过程中,数据不能连续计算,只能通过有效数据的多次取舍,这不利于着陆标准的精确、有效的建立。基于这些问题,本文依据国际民航组织文件8168《航空器运行-航行服务程序“目视和仪表飞行程序设计”》[1]和中国民用航空规章CCAR-97FS-R1《航空器机场运行最低标准的制定与实施规定》[2]的要求设计了辅助软件,该软件使用简单方便,能够快速、批量的计算,准确度高,提高了设计人员的工作效率和减轻了工作负担,具有良好的可用性。
1 飞行程序设计中相关计算
1.1 速度转换计算
空速是飞机相对于空气运动的速度,由空速表测定;指示空速(IAS)是空速经过仪表误差和空气动力误差修正后的速度。真空速(TAS)是指示空速经过空气压缩性修正量误差和空气密度误差修正后的速度[3]。
在飞行程序设计中,所有涉及到速度的相关计算都必须使用真空速(TAS),本软件在换算时将不考虑空气压缩性修正量误差,则IAS换算TAS公式如(1)所示:
式中,空中温度(tH)单位为摄氏度(℃);高度(H)单位为米(m);指示空速(IAS)与TAS的单位为km/h。
1.2 坐标转换计算
在飞行程序设计中,一般可以用极坐标和直角坐标来标识障碍物与跑道之间的位置关系。通常测量部门给设计人员提供的障碍物位置都以极坐标表示,而极坐标不便计算,在程序设计中,设计人员首先会将极坐标转换成直角坐标,因此,涉及到障碍物坐标的大量转换问题,如果采用手工计算,将会使工作量倍增,本软件针对此问题进行了设计,只要输入跑道的基本参数和导入极坐标,就可以一次性批量转换,操作简便、准确度高、速度快,大大提高了工作效率。
在转换过程中,首先要理解极坐标和直角坐标定义。其中,极坐标系以跑道中心为原点,磁经线为起始边,用磁方位(MB)、距离(D)和障碍物标高(H)或障碍物高(h)来表示,如图1所示。直角坐标系以跑道入口的中点为原点,x轴与跑道中线延长线一致,跑道入口前x值为正,入口之后为负值;y轴过原点与x轴相垂直,在进近航迹的右侧,y值为正值,左侧为负值,z轴为过原点的竖轴,以入口标高为零,高于入口平面时z值为正值,如图2所示[3]。
极坐标转换成直角坐标通常采用公式(2),其换算示意图如图3所示。
式中,α=ΜΒ-ΜΗ;D为跑道中心至障碍物的距离;MH为着陆跑道的磁方向;L为跑道的长度[2]。
1.3 下降梯度计算
飞行程序设计中,对起始、中间和最后进近航段都有下降高度的规定[3]。本软件针对下降梯度进行了设计,使用者只要将飞机当前航路点的高度、预降航路点的高度和飞行航段的长度输入到对应区域,便可以求出相对于的下降高度。其中下降梯度主要采用公式(3)。
式中,G表示相对应的下降梯度,hfirst表示飞机当前航路点的高度,hsecond表示飞机预降航路点的高度,D表示两点之间的距离。
1.4 最低超障高度计算
最小超障余度(MOC)是指飞机飞越障碍物时与障碍物保持的最小垂直间隔。最低超障高度(OCA)是指飞机飞越障碍物时的最小高度,其等于障碍物标高(h0)再加上最小超障余度(MOC),即公式(4)所示,从图4可看出,当已知h0时,只要求出MOC,便可以得到OCA。其中
OCA=h0+MOC (4)
在不同航段上,障碍物将分布在不同区域,如图5所示,可能分布在主区或副区,其MOC也是不同的。在主区内,各障碍物的MOC相同,h0越高,MOC就越高;在副区,不同位置的障碍物,其MOC不同,必须逐个计算其超障余度,其任意一点的MOC’可由公式(5)计算,如图5、图6所示。
式中,L为障碍物所在位置的区域宽度,l为障碍物到航迹的垂直距离,MOC为障碍物在对应航段的主区超障余度,单位为米(m),各航段其对应的MOC如表1所示。
在求解障碍物所在位置的区域宽度L时,由于仪表进近程序的各个航段长度都不一样,且规定有相应的安全保护区,因此在计算L时,要通过各航段的长度D和障碍物距下一航段定位点的距离d来计算,如图5所示,其计算如公式(6)。
L=L'+d*tanα (6)
式中,L’为航迹一侧已知点处的区域宽度。
2 飞行程序设计辅助软件开发与测试
本软件采用Visual C++ 6.0对飞行程序设计中的部分计算进行开发[4,5]。VC++ 6.0 是Windows 平台下主要的应用程序开发环境之一,它界面简洁,兼容性及移植性强,开发出来的系统具有人机界面友好、执行速度快、维护和升级方便等优点。
作为程序设计的辅助软件,第一,要提高计算的准确度和精确度;第二,软件操作要简单方便,提高工作效率,能够批量计算和直接得出需求数据;第三,计算结果要便于下一阶段使用,即存储计算结果,撰写程序设计报告和进行检查。
此软件根据目标需求,依据相关规定[1,2],主要对四大部分计算进行了开发,如图7所示为功能图。下面将对各个模块功能进行介绍,同时采用某机场程序设计中的相关数据进行验证,确保了软件在计算过程中的准确性。
2.1 速度转换功能
速度转换功能为IAS转换成TAS,只要输入指示空速(IAS),空中温度(tH)和高度(H),便可求出真空速(TAS),如图8所示。
2.2 坐标转换功能
坐标转换功能为极坐标转换成直角坐标,程序设计人员只要填写好跑道参数(跑道长度、跑道磁方位和跑道标高),然后导入已有的极坐标数据文本文件,就可以在显示界面显示,同时可以导出到EXCEL,如图9所示。
2.3 下降梯度计算功能
下降梯度计算功能为求航路段上两航路点高度间的下降梯度。程序设计人员只要在两航路点输入高度和航路距离,就可以快速计算出航路的下降梯度,如图10所示。
2.4 OCA计算功能
在OCA计算功能中,主要是对起始进近、中间进近、最后进近中最低超障高度的计算。在软件中首先通过手动输入或者文件导入相关格式的障碍物的信息,包括障碍物标高、障碍物在该进近航段一侧的区域宽度和障碍物至对应进近航段标称航迹的垂直距离;然后选择障碍物对于的进近航段,若为最后进近航段,选择是否有最后进近定位点(FAF),最后软件会自动判断各个障碍物在主区还是副区,且计算各个障碍物的MOC和OCA,并将最大的OCA显示在列表框,如图11所示。
3 结论
不管是传统的飞行程序设计还是现在新型的PBN飞行程序设计,在设计中都设计到了大量的小型计算,如果都通过设计者手工计算,将会大大增加工作量,也容易出差错,该软件针对这些问题,依据国际民航组织的相关文件的要求进行了设计,使程序设计者在设计中能够快速、批量的计算,增加计算的准确性、提高工作效率、降低计算复杂度,大大减轻了设计人员的劳动强度,减少了人工差错,具有良好的可用性。但此软件还有许多考虑不周的地方,它会在使用过程中被进一步完善。随着计算机技术的发展,相信在不久以后,自动化飞行程序设计软件的诞生将为程序设计人员带来更大的方便。
参考文献
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飞行控制软件 篇4
在Vega软件中, 自带了一种飞行漫游模式, 使用鼠标控制飞行, 方便快捷, 但漫游模式不支持在原有基础上重新定义或者修改, 比如通过鼠标点击控制加速度的增减量的大小, 鼠标偏离中心点的距离影响视角旋转速度的大小, 这些都是不可以再次修改的。这给一些使用者带来很大不便, 本文针对漫游模式, 提出了用程序语言定义飞行模式的方法。可以弥补不能对漫游模式进行二次修改的缺点。这里仅以C-17运输机的飞行仿真为例, 介绍程序实现漫游的方法。
1 添加模型对象和角色对象
在Vega中的角色对象是指场景中的一些特殊的模型对象, 跟场景中普通的模型对象不同的是, 用户可以在实时仿真的过程中控制场景中的角色对象, 包括角色的位置、姿态和其它属性。在这里, 添加需要控制的C-17运输机模型。如图1所示:
在ADF文件中添加模型的配置方法如表1所示:
同时定义角色对象, 其配置过程如表2所示:
2 观察者的设置
观察者是Vega实时视景仿真系统中最核心的模块之一。通过观察者用户才能把其他描述虚拟场景元素信息、状态信息和控制信息等模块类的实例联系起来, 从而将一幅幅连续的虚拟场景画面展现在用户面前。程序应用的是栓系模式, 当观察者跟角色对象绑定后, 观察者的位置就会根据角色对象的位置来决定, 程序里使用的是Tether-Fixed。观察者固定在角色对象的某个偏移位置上[1]。
本文的实景仿真使用多种视角观察场景。程序语言定义的观察者如下:
观察者mostly_obs主要作用是观察C-17的飞行过程。在定义观察者mostly_obs的时候, 通过程序定义了对观察者mostly_obs的控制。其按键功能如表3所示:
其控制程序实现如下:
从程序中可以看出, 在俯仰角的控制中, 一次按键改变飞机空间姿态5度;在偏航角的控制中, 一次按键改变飞机空间姿态10度;在飞行速度中, 一次按键改变速度10m/s。使用者可以根据仿真的要求来随意控制姿态的单次增减量。这就弥补了软件自带程序不可更改变化量的不足。
3 仿真结果
在仿真过程中, 程序设计了两个视角, 第一视角在飞机上方800米的距离, 观察飞机的航向。第二视角绑定在飞机附近, 为了便于观察飞机的空间姿态。对漫游过程进行了设计, 可以使用↑、↓、←、→和加、减符号六个按键对视角和飞行速度进行控制。如图2所示观察者在仿真中, 观察到的C-1 7在空中的飞行状态。
4 结语
本文通过程序定义了飞行控制方法, 实现了C-1 7运输机的飞行漫游。整个程序简单, 易移植, 并且可以通过重新定义程序中的参数来满足不同飞行仿真的要求, 弥补了程序自带漫游模式的单一性。总体来说, 文章定义的方法符合实际, 有一定应用价值。
参考文献
飞行控制软件 篇5
在飞行试验任务中, 飞行器落点预报数据是对当前飞行状态的直观描述, 是对飞行器实施安全控制、飞行监视和落点预报的主要判决依据[2], 因此, 准确的预报飞行器落点信息是实时数据处理过程中的重要任务之一。本文基于飞行器的外测数据信息, 设计了一种较高精度的落点实时预报软件。
1 相关坐标系及定义
1.1 发射坐标系 (或叫做假定坐标系)
原点O:取在给定或交汇计算确定的空间点, 例如起飞点、点火点, 分离点等。
Ox轴:取在过O点的椭球体水平面内, 指向给定或计算确定的大地方位角或坐标方位角, 当考虑原点垂直偏差影响时, 取在过O点的椭球体切平面内。
Oy轴:过O点沿铅垂线指向上方, 当考虑垂线偏差时, 取过O点的法线指向上方。
zO轴:与Ox、Oy轴构成右手坐标系。
1.2 发射坐标系与地心坐标系之间的转换
(1) 发射坐标系到地心坐标系的转换。
(2) 地心坐标系到发射坐标系的转换。
速度:
其中:
其中L0, B0, H0分别为发射坐标系原点的大地经纬度和高程;TA为基准方位角;, 为总参考椭球体的长半径;e2=0.00669438499959为总参考椭球体的子午圈椭圆的第一偏心率。
2 落点实时预报软件设计
2.1 落点实时预报原理
落点实时预报的工作原理主要是利用从测量装备接收的实时外部测量信息, 由实时数据处理软件计算飞行器空间轨道、姿态数据, 并利用这些不断更新的信息实时计算飞行器落点值。计算时, 首先将飞行器的位置及速度转换为地心坐标系下相应信息, 然后根据据飞行器受力情况建立不同的受力模型[3], 选用龙格库塔法积分方法进行计算直到目标落地为止, 同时按照时间、计算精度等要求来进行修正。由于飞行器在做无动力飞行时其运动轨迹信息通常由GPS、雷达、光电经纬仪等多种外测装备测量信息融合获得, 因此落点计算的精度与测量装备的精度有关。
2.2 点实时预报软件结构
飞行器落点实时预报软件结构如图1所示。
2.3 落点参数计算模型
实时落点预报可将飞行器无动力段的运动视为质点运动, 运动轨迹方程的初值条件取飞行器瞬时点发射坐标系下的速度位置, 作为关机点或分离点时刻的运动参数。
计算公式为:
其中, , Cxd为飞行器在不同飞行马赫数下的气动阻力系数, 软件中采用线性插值方法进行赋值, r0为海平面大气压力、密度, Sdm为飞行器最大横截面积;md为飞行器质量, t*为飞行累积时间, Vx.Vy.Vz为发射坐标系中速度分量, x.y.z为发射坐标系中坐标分量, 分别为引力加速度、牵引加速度和柯氏加速度在发射坐标系各轴上的分量, 计算终止条件为飞行器落地 (或高度为零) , 积分计算方法采用龙格-库塔积分。
3 落点预测软件仿真显示
在设计的落点实时预报软件中, 以COM组件的形式封装软件系统主要算法, 包括落点计算、外测数据融合处理以及坐标计算等。为了验证提出方法的可行性和有效性, 采用实测数据进行分析。飞行器落点的参数有时间T、经度L、纬度B、在发射坐标系中的纵向分量Lx、横向分量Lz、纵向偏差△Lx和横向偏差△Lz。其中, 除时间T以外的所有参数均可表示为以时间T为自变量的函数。
实测数据采用的是某高空飞行器试验数据, 该次试验飞行距离为N>200 km, 计算时选取的时段为t0~t0+187 s (t0为起算时刻) , 实时落点计算周期为1s。经计算得到飞行器实时落点散布预报数据如图2所示。
4 结语
本文研究了基于飞行器外测数据位置和速度数据解目标运动方程和实时落点预测软件设计的方法。通过实测试验表明, 本飞行器预报落点软件计算精度较高, 在实际工作中具有一定的参考应用价值。
摘要：飞行器落点预报是根据飞行器当前所处的位置、速度、和姿态等信息, 确定其到达地面的时间、坐标位置及其他参数的数据[1]。当飞行器由于某种因素导致发动机关机或停止工作后, 飞行器本身依靠惯性飞行。本文通过对飞行器的无动力飞行段进行了详细的受力分析, 考虑大气动力影响, 对运动轨迹进行外推预测。综合利用纵向和横向的射程数据, 设计了一种较高精度的基于外测数据的飞行器落点实时预报软件。
关键词：外测数据,落点预报,实时
参考文献
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四轴飞行器飞行姿态控制的研究 篇6
■1.1坐标系
清楚的描述四轴飞行器的飞行姿态是飞行控制工作的第一步。为了便于准确的分析与研究四轴飞行器的动力学特性,定义一系列的坐标系是非常必要的。考虑到飞行姿态建模的有效性,在本研究中,我们选取机体坐标系和地面坐标系来描述飞行状态,并且假定地球表面是平面,即假定其曲率为零,如图1所示。
(1)机体坐标系B (oxyz)
机体坐标系 (Aircraft-body coordinate frame),其原点O取在四旋翼直升机的重心上,坐标系与飞机固连,x轴在飞机对称平面内并平行于直升机的纵轴线,即前后旋翼连线指向机头;y轴垂直于飞机对称平面平行于左右旋翼的连线指向机身左方;z轴在飞机对称平面内,与x轴垂直并指向机身上方。
(2)地面坐标系E(OXYZ)
地面坐标系 (Earth-surface inertial reference frame) 用于研究四旋翼直升机相对与地面的运动状态,确定飞机的空间位置坐标。在地面上选一点O,作为直升机起飞位置。X轴是在水平面内并指向某一方向,Z轴垂直于地面并指向空中,Y轴在水平面内垂直于X轴,其指向按右手定则确定。
■1.2欧拉角
如图2所示,我们利用欧拉角可以将上述两个坐标系联系起来。在此问题中,引入三个概念角度:横滚角φ,俯仰角θ与偏航角ψ,如图3所示。
横滚角φ:机体坐标系相对地面坐标系沿x轴变化的角度;
俯仰角θ:机体坐标系相对地面坐标系沿y轴变化的角度;
偏航角ψ:机体坐标系相对地面坐标系沿z轴变化的角度。
■1.3矩阵转换
我们利用矩阵工具来表示两个坐标系之间的关系。(1) 式、(2)式、(3) 式分别描述了机体坐标系与地面坐标系各个轴之间的转换关系。
结合 (1) (2) (3) 式,我们可以得到机体坐标系B到地面坐标系E的转换矩阵,如 (4) 式。
2 模型建立
■2.1基本假设
为了更有效地建立模型,我们作出如下假设:
(1)地面坐标系为惯性坐标系,如建立坐标系时的描述,略地球曲率,将地球表面假设成一张平面
(2)不考虑地球公转和自转对直升机运动的影响
(3)将直升机看做一个刚体,忽略弹性形变
(4)质心位于机体中心
(5)四个螺旋桨轴都能很好的与Z轴平行排列
■2.2模型推导
本模型依据牛顿第二定律及动力学方程建立,基本方程如 (6)式和 (7) 式。
由基本假设5可知,飞行器通过螺旋桨产生的升力仅分布在z轴方向,在x轴和y轴方向没有分力,故可以将机体坐标系下的飞行器升力 ( 机体力 ) 写为 (8) 式。
其中Fi为四旋翼直升机每个旋翼 ( 共有四个 ) 转动产生的上升力。跟据刚体定轴转动定律,刚体所受的对于某定轴的合外力矩等于刚体对此定轴的转动惯量与刚体在此合外力矩作用下所获得的角加速度的乘积。基于以上讨论,我们得到了四轴飞行器的非线性运动方程,写为 (9) 式。
其中分别为x方向、y方向和z方向的转动惯量,p为每个螺旋桨中心到直升机质心的系数,F4-F2为滚转控制量,F3-F1为俯仰控制量,F2 + F4-F1-F3为偏航控制量。
3 PID算法
PID (Proportion-Integral-Differential) 算法包括三个方面,即比例控制、积分控制和微分控制。PID算法原理图如图4所示。
图 4 PID 算法原理框图
从图4中可以看出,对于给定的输入量r(t),与上一状态的输出量进行比较,得到了此时的偏差e(t),将偏差e(t) 通过PID整合算法进行处理 ( 分别通过比例控制、积分控制和微分控制后相加 )后输入给被控对象,即四轴飞行器,得到修正后飞行器下一时刻的状态。再将此时的状态与输入量进行比较,进行循环计算处理。最终通过PID算法可以达到预定的目标状态。PID算法表达式可以写为 (10) 式。
其中,为比例系数,为积分时间常数,为微分时间常数。
■3.1比例控制
比例控制是一种最简单的控制方式,其控制器的输出与输入误差信号成比例关系,当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差,表达式为 (11) 式。
■3.2积分控制
在积分控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大,表达式为 (12) 式。这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。因此,“比例 +积分 (PI)”控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
■3.3微分控制
在微分控制中,控制器的输出与输入误差信号的微分 ( 即误差的变化率 ) 成正比关系,表达式为 (13) 式。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件 ( 环节 ) 或有滞后 (delay) 组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。这就是说,在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的,比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势,这样,具有“比例 + 微分”的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象,“比例 + 微分 (PD)”控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
摘要：四轴飞行器是一个模块化、具有较高硬件灵活性和较好操控性的平台装置,这个平台装置能够为科学实验、工程监控、气象监测、灾害预警等提供很好的应用平台。再本论文中主要研究并讨论了四轴飞行器的飞行原理和模型构建,并且着重介绍了PID算法,以实现飞行器的飞行状态控制。
三维编队飞行短时记忆控制 篇7
关键词：编队飞行,误差模型,记忆控制,无人机编队,仿真
0 引言
无人机具有重量轻,尺寸小,机动性高,隐蔽性好,适应性强等特点,在军事和民事领域受到广泛关注。随着社会需求的提高,单架无人机在大量场合已无法满足人们的要求。科学研究者模仿生物的某些能力,提出了无人机编队飞行的概念。
无人机编队飞行,是指多架无人机按照一定的形状进行排列,并使其在整个过程中保持队形不变或者相对位置在一定范围内变动。无人机编队飞行既可提高作战效率,弥补单架无人机执行任务时面临的问题,又可提高作战效率,减少能耗,具有独特的优势和发展前景。
无人机编队飞行的控制研究主要集中在无人机相对运动模型的建立和寻找有效控制策略两个方面。前者是研究无人机编队飞行控制的基础;后者是实现队形稳定,减小气流影响的关键。阎振鑫等建立了二维编队飞行模型[1]。Li Bin等采用柱面坐标系,建立了三维编队模型[2]。Jovan D Boskovic等提出了基于球形参考坐标系的三维编队模型[3]王正等建立了旋转参考坐标系,建立了三维空间双机编队飞行的动力学模型[4]。在控制策略方面,Bin Zuo等人采用PID方法对无人机编队进行控制[5]。王正等提出了一个在惯性坐标系中基于新的误差形式的全局渐进稳定的、无奇异点的编队控制算法[6]。Elham Semsar采用反馈线性化的设计思想设计了控制器[7]。Y D Song等则通过构造Lypunov势函数,设计了一种三维编队鲁棒控制律[8]。除了传统的控制方法,先进控制在无人机编队飞行中也获得了大量应用,如刘小雄等提出了一种自适应控制策略[9]。万婧等采用模糊控制对编队飞行进行控制[10]。其他先进控制,如最优控制[11]、神经网络控制[12]等也获得了大量研究。随着控制算法的发展及无人机编队飞行任务要求的提高,一些新的控制算法,如退火递归神经网络控制[13]、粒子群算法[14]等也获得了应用研究,并取得一定成果。
在无人机编队飞行中,自主控制占据很重要的地位,这对于减少地面站的支持,减少编队飞行的费用有着重大的意义。如何找到一种简单的控制算法,减少机上控制器的运算时间,成为问题的关键。现在所提出的一些控制算法太过复杂,需要进行长时间的运算,并不能满足实时控制的要求。记忆控制只需要采集系统最近几个时刻的状态信息随着时间的增长控制器所需要的内存空间保持不变。而且其算法的结构极为简单,通过选取合适的采样时间T,能够对系统的外界干扰迅速做出反应,并将其维持在系统控制所允许的范围内。记忆控制算法简单、快速,并且不需要很大的内存空间,这对于减少机上控制器的运算时间,实现无人机编队飞行实时自主控制是很有效的。
1 系统模型的建立
1.1 相对运动方程
由图1可得到在僚机本体坐标系中相对位移向量r的表达式,过程如下:
其中:
式中:下标l代表长机(Leader);下标w代表僚机(Wingman)。
对于密集队形,重要的是要精确保持僚机与长机的横轴、纵轴以及竖轴方向之间相隔一定的距离,以防止发生相撞事件。这里定义长机与僚机的相对距离分别为:
为了得到相对运动方程需要对r求导,根据转动坐标系下向量的求导法则可得:
式中:。可得到相对运动方程为:
1.2 误差模型分析
设计控制方法,使得以参数xr,yr,hr表示的僚机与长机之间的相对位置,保持在期望的值上,即设计前进速度控制、航向角控制和高度控制,使得:
式中:xd,yd,hd是在x,y,z坐标轴上期望的编队距离,引入分离误差:
现在控制目标变成了设计控制输入前进速度控制、航向角控制和高度控制使分离误差为零。运用以上得到的相对运动方程可得到横轴、纵轴和竖轴的编队误差运动学方程为:
其中:
简单地比较上面的飞行误差会发现,用这个坐标进行运算会出现奇异情况,为了避免这种情况设置如下的坐标变换:
其中:
通过这样的坐标变化避免了在后面计算中出现分母为零的情况,并且可以证实:可以保证,因此,只需要控制参数E,就可以达到控制误差的目的。
对经过坐标变换的误差方程求导可以得到:
式中:B(θ),A(φe),R(xr,yr)均为前文中提到的数学表达式。
再次对﹒E求导后可得到的数学表达式:
这里:
1.3 飞行动力学方程
通过以上建立的本体坐标系和惯性坐标系,描述无人机前进速度、航向角和高度的飞行动力学方程可建立如下:
式中:分别表示前进速度、航向角和上升高度;gv,gφ,gh是系统控制增益;uv,uφ,uh是控制输入;非线性动力学特性及涡流效应以及外部干扰用Δfv,Δfφ,Δfh表示。为了进一步的应用,将式(7)表示为:
或:
将飞行动力学方程代入误差方程经二次求导后的¨E中,可简化得到公式:
2 编队飞行记忆控制器设计
Y.D.Song对短时记忆控制的原理进行了详细的说明[15],读者可参阅相关文献,不再一一赘述。
为了便于探讨利用欧拉微分法对式离散化,有:
同样:
将上述两式进行相减得到:
基于记忆控制的原理,设计一个控制器:
将设计的控制器代入式(13)可得:
选取合适的、比较小的采样时间T,当系统的参数和外部干扰的变化不是很剧烈时(符合大部分的实际情况),误差Ek+1将会很小。于是所设计的控制器的参数为:
3 Matlab仿真及结果分析
3.1 初始化
为了仿真的简便性,假设长机、僚机在一个平面内,即它们的垂直距离之差为零。长机、僚机的条件,参数以及仿真的控制要求见表1。
设定干扰函数为:
在仿真过程中,需要将其离散化,离散化后的形式为:
3.2 运行结果及分析
由图2,图3可知,所设计的控制器对x,y通道上的干扰抑制能力较强,偏差幅值都在很小的范围内波动,在理想的误差范围内,控制效果良好。
由图4,图5可知,僚机和长机之间的相对距离在x,y轴上的分量xr,yr很快趋于各自的期望值xd,yd,达到了控制目的。在干扰的作用下,xr,yr在期望值很小的范围内波动。
从整个仿真结果来看,记忆控制能够很快的对外界干扰做出反应,并且将干扰对系统的影响维持在一个很小的范围内。系统能够在很短的时间内到达期望的状态。控制作用简单、快速、有效。但是记忆控制存在着缺点。在控制的初始阶段,控制量有可能很大,超出了系统的门限值,并且其控制类似于开关控制这种硬性控制,在某些场合下是不能应用的。此外,还可以看到,通过选择较小的T,虽然能使较大干扰的影响维持在很小的范围内但却不能消除这种影响误差始终在一个范围内波动。因此,在控制的初始阶段加入门限控制,或者采用其他的控制与其结合,使控制更加平滑,是很有必要的。此外,将预测控制或自适应控制与记忆控制相融合,是系统的最终的误差更小或消除,也是值得研究的问题。
4 结语