飞行管理系统AADL建模与分析

航空电子系统软件的建模与分析是保证军用和民用飞机高可靠、高性能的重要手段,也是模型驱动软件体系结构的重要组成部分。飞行管理系统作为航空电子系统的重要组成部分,传统上,对该系统的可调度性分析是在系统设计完成后,在实现与验证阶段进行的,这使得系统无法进行的准确地软硬件需求分析。采用先进的建模方法AADL对其进行建模,为飞行管理系统的可调度性分析、可靠性分析以及通信延迟等分析提供了可能,使得在系统需求分析阶段就可以准确确定系统的软硬件需求,并能大大降低系统的更改验证成本。首先论述了建模语言AADL的基本构成以及与航空电子应用接口规范ARING653的对应关系;然后描述了飞行管理系统的功能构成,并建立了飞行管理系统的AADL模型;最后详细论述了系统调度理论,AADL工具,飞管系统AADL模型的仿真分析。通过仿真分析为飞管系统的处理器选型、系统设计、软件设计与优化提供了依据。     

基于模型驱动的机载嵌入式软件应用

传统的软件开发方法已无法应对机载嵌入式软件开发面临的严峻挑战,基于模型驱动的软件开发方法将业务模型和软件实现平台分离,有效地提高了机载嵌入式软件开发效率。文中对两种机载嵌入式软件设计方法进行了比较,以基于SCADE平台实现的自动飞行控制系统的自动驾驶仪模态控制软件为例,并对SCADE自动生成代码与手工编写代码的执行效率进行了比较,证明前者更优,验证了基于模型驱动开发的软件设计方法能有效地提高机载嵌入式软件的开发效率。     

无人机空中加油控制设计与仿真

无人机空中加油控制精度问题,无人受油机模型的各种不确定性与来自外部的各种干扰归结为扰动,造成控制精度差。为解决上述问题,提出一种免疫粒子群优化算法的自抗扰无人机自主空中加油飞行控制律设计方法。利用自抗扰控制能够自动检测并补偿内部与外部干扰影响的特点,并利用扩张状态观测器进行估计与补偿,从而增强了所设计飞行控制律的鲁棒性,用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究,以提高设计效率。仿真结果表明,所设计的自抗扰自主空中加油控制系统具有优良的控制性能与较高的控制精度,能够满足无人机自主空中加油的要求。     

飞行管理系统AADL建模与分析

航空电子系统软件的建模与分析是保证军用和民用飞机高可靠、高性能的重要手段,也是模型驱动软件体系结构的重要组成部分。飞行管理系统作为航空电子系统的重要组成部分,传统上,对该系统的可调度性分析是在系统设计完成后,在实现与验证阶段进行的,这使得系统无法进行的准确地软硬件需求分析。采用先进的建模方法AADL对其进行建模,为飞行管理系统的可调度性分析、可靠性分析以及通信延迟等分析提供了可能,使得在系统需求分析阶段就可以准确确定系统的软硬件需求,并能大大降低系统的更改验证成本。首先论述了建模语言AADL的基本构成以及与航空电子应用接口规范ARING653的对应关系;然后描述了飞行管理系统的功能构成,并建立了飞行管理系统的AADL模型;最后详细论述了系统调度理论,AADL工具,飞管系统AADL模型的仿真分析。通过仿真分析为飞管系统的处理器选型、系统设计、软件设计与优化提供了依据。     

基于反馈线性化的无人机盘旋控制器设计

针对经典 PD 算法无法保证闭环系统在大范围内的稳定性的问题,提出一种基于反馈线性化的无人机盘旋控制器设计方法。在考虑滚转角响应特性的条件下建立了无人机盘旋飞行的非线性动力学模型,在此基础上基于反馈线性化方法设计了非线性盘旋控制器,以保证闭环系统的全局渐进稳定,并通过Matlab/Simulink中将盘旋控制器加入模型进行仿真。仿真结果证明：相比于线性盘旋控制器,非线性盘旋控制器可得到更好的动态响应特性,其抵抗风干扰的能力也明显优于线性盘旋控制器。     

基于卡尔曼滤波的AR 模型无人自主空中加油预测制导策略

为了改善无人机自主空中加油(AAR)“捕获”阶段中受油机对锥套的“被动跟随”状况,提出一种基于卡尔曼滤波的AR模型无人自主空中加油预测制导策略。利用自回归(auto regressive,AR)模型预测锥套飘摆的未来位置作为受油机导航点,并依据卡尔曼(Kalman)滤波原理对模型进行参数估计,通过加油仿真试验现象对提出方案的实时性能进行定量分析,并提出4种提高实时性的优化措施。仿真结果表明：该算法具有极高的预测精度,改善后的方案满足空中加油场景的实时性要求,能够使加油对接成功率显著提高,对无人机自主空中加油技术的实现具有较重要的意义。     

基于ACA_PSO算法的无人机分布式任务分配方法

为解决分布式任务分配问题,采用“粒子化”的蚁群算法进行无人机分布式任务分配。基于蚁群_粒子群混合算法,在原有蚁群算法基础上进行改进,使其具有“粒子”的特性。建立扩展协同多任务分配问题模型(ECMTAP),采用构造允许的状态转移集合的方法,大大减少了产生的不合理解的个数,并弥补了蚁群算法陷入局部最优和早熟问题的缺点。实验结果表明：该算法能够有效地解决复杂约束条件下的多无人机分布式任务分配问题,具有较好的收敛速度和任务分配结果。     

基于模型驱动的机载嵌入式软件应用

摘　要 传统的软件开发方法已无法应对机载嵌入式软件开发面临着严峻的挑战,基于模型驱动的软件开发方法将业务模型和软件实现平台分离,有效的提高了机载嵌入式软件开发效率。本文对两种机载嵌入式软件设计方法进行了比较,以基于SCADE平台实现的自动飞行控制系统的自动驾驶仪模态控制软件为例,并对SCADE自动生成代码与手工编写代码的执行效率进行了比较证明前者更优,验证了基于模型驱动开发的软件设计方法能有效提高机载嵌入式软件的开发效率。     

飞行器无动力下滑技术研究

下滑轨迹优化设计是实现高高空无动力飞行器自主着陆的关键技术之一。飞行器无动力下滑的过程可以分为初始下滑段和自主着陆段两个阶段,对两个阶段进行制导策略优化设计,可在初始下滑段采用在线自适应生成跟踪轨迹,自主着陆段采用改进的Barton算法实现对着陆轨迹的优化。根据经典的PID算法,飞行控制器实现了纵向高度控制、速度控制以及横侧向纠偏控制。利用Simulink环境对制导策略和控制器结构及参数进行了仿真验证。仿真结果表明,轨迹设计合理,飞行器跟踪良好,满足着陆指标要求。     

基于滚动预测原理的移动机器人路径规划

为解决全局静态未知环境以及动态未知环境下的移动机器人路径规划问题,借鉴预测控制优化原理,提出基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法。利用机器人实时探测到的局部环境信息,通过有效的场景预测,以滚动方式进行在线规划。在局部路径规划中,借鉴墙壁跟踪的控制方法提高移动机器人的自主性。仿真结果表明,文中提出的方法计算量小、反应迅速,能很好的适应于未知环境中移动机器人的路径规划。