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针对多无人机编队飞行试验的需求,文中开发一种半实物仿真系统,用以开展多机编队飞行的半实物仿真试验,并对编队功能和性能进行试验验证。根据无人机系统的组成和硬件配置,设计并构建半实物仿真系统的架构。针对机载传感器的接口类型完成仿真系统的硬件选型,并设计仿真电缆。基于被试无人机的气动参数和发动机参数,建立无人机的Simulink六自由度实时仿真模型,并开发部署相应的仿真环境和仿真软件。基于该仿真系统,进行8架无人机编队飞行的半实物仿真试验。试验结果表明,参试的8架无人机能够实现编队飞行的功能,并根据给定的不同队形的指令进行队形变换和保持。所设计系统不仅能在飞行试验前进行编队仿真验证和测试,还能对地面操作手进行飞行试验前的模拟训练。 相似文献
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应用标准的多模自适应滤波算法能够在较短的时间内检测出系统的单一故障,但是当把它用于检测系统的双重或多重故障时,这一算法需要建立所有可能出现的故障模型,而每一个模型都要对应一个卡尔曼滤波器,需要大量的滤波器并行运算,大大增加了系统的故障诊断时间,为了简化算法并减少算法计算时间,本文提出了一种用于复杂系统的多重故障诊断的分层多重模型滤波技术,在确定某一单个故障发生后,则可以启用一组基于上一单个故障的新滤波器来检测系统的第二重故障,这样减少了并行运算的滤波器数量,从而减少计算量和故障诊断时间.本文将此算法应用于某无人机多重传感器的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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应用卡尔曼滤波器对传感器进行故障诊断时,由于输入噪声和测量噪声的统计特性是不确定的,因此难以得到其准确的统计特性先验信息,而采用错误的噪声统计特性会产生滤波误差,甚至使滤波发散,因此该文提出了一种基于Sage-Husa时变噪声统计估计器的自适应卡尔曼滤波器算法,在滤波过程中利用噪声统计估计器对未知的统计特性进行在线估计,并对无人机控制系统的传感器故障进行在线诊断,此方法无须增加硬件余度和其他解析余度,易于实现,可靠性好,检测迅速.仿真表明该方法能够检测出系统故障并进行故障定位. 相似文献
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基于面元法,通过在回转体和空泡表面分布源汇的方法,建立了求解轴对称回转体局部空泡流场的数学模型。依据建立的数学模型,对两种典型的回转体头部线型(即头部为光滑过渡曲线的回转体和头部有突变角度的回转体)的局部空泡绕流场进行了数值计算。计算结果表明,该方法具有快速收敛的特点,第1次迭代所得结果与最终的收敛结果相比误差不超过5%,通过比较发现理论值与实测值非常接近。 相似文献
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回转体局部空泡流的数值分析 总被引:11,自引:0,他引:11
通过在回转体和空泡表面分布源汇的方法,建立了求解回转体局部空泡流场的数值方法。依据建立的数学模型与数值方法,对两种具有典型头部线型的回转体局部空泡绕流场进行了数值计算。在数值计算过程中发现第一次迭代所得结果和最终的收敛结果相比误差仅为5%,并把计算结果与有关献的实测数据进行了比较,发现计算结果与实测数据十分接近。 相似文献
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