高空长航时无人机导航系统研究

以高空长航时无人机为研究背景,从我国国情出发,对捷联惯性导航系统(SlNS)、全球定位系统(GPS)、"北斗"卫星导航系统(BDSNS)和大气数据系统(ADS)在高空长航时无人机导航系统中应用的可行性进行了分析,在此基础上提出基于自适应联邦滤波的SINS/GPS/BDSNS/ADS组合导航系统方案,建立了组合导航系统的状态方程和量测方程,给出了自适应联邦滤波算法,并设计开发了组合导航仿真系统.通过对GPS被关闭或限制使用等典型情况的计算机仿真,表明该系统具有较高的导航精度和良好的可靠性.     

太阳能——电能高空长航时无人机

英国QinetiQ公司将设计和建造一架太阳能一电能无人机．作为有价值的观测数据平台．可用来实时观测自然界灾害状况．如洪水险情、森林火灾，以及农业与环境监测等。     

阻力方向舵在飞翼式高空长航时无人机中的应用

根据飞翼式高空长航时无人机的风洞实验结果,分析了全机尤其是阻力方向舵的气动和操稳特性,据此采用经典方法设计了阻力方向舵的控制律,提出用阻力方向舵进行航向控制和速度控制的方案,并指出由于存在操纵耦合,有必要进行阻力方向舵和升降舵交联控制。非线性飞行仿真结果表明,阻力方向舵具有满意的航向和速度操纵能力,采用交联控制后速度响应更平稳,并可减小33的高度偏差和56的俯仰角偏差。     

长航时无人机关键技术研究进展

为研究长航时无人机发展趋势及面临的技术难题,对长航时无人机的发展现状及关键技术进行了分析与总结.长航时无人机留空时间长,作业覆盖区域广,在高空巡航作业时受天气和大气上下对流的影响小,具备广阔的应用前景.首先以常规动力和新能源动力分类,总结了当前国内外长航时无人机的主要型号,回顾了长航时无人机的发展历程.然后,根据长航时无人机高升力、高升阻比和缓失速气动需求,复合材料大展弦比机翼大柔性特征以及长航时无人机任务环境复杂等特点,总结了长航时无人机发展过程中亟需解决的关键技术难题,包括高效气动综合设计技术、大展弦比机翼气动弹性分析和主动控制技术、复合材料气动弹性剪裁技术、柔性飞行动力学建模和控制技术以及无人机自主导航技术等.最后,结合国外长航时无人机的发展特点,提出了我国长航时无人机的发展建议.研究表明:常规动力中空长航时无人机得到了比较广泛的应用,但新能源动力长航时无人机多数还处于研究样机研制阶段.续航时间在一周以上的“超长航时”无人机技术成为各航空强国关注的焦点.长航时无人机系统的智能化、协同化和网络安全是未来发展的主要方向.     

“苍鹭”长航时无人机

以色列飞机工业公司(IAI)马拉特子公司研制的“苍鹭”中空、长航时(MALE)无人机(UAV)属于第四代无人机，可以容纳重250千克的有效载荷，最大续航时间为52小时。该无人机具有自动起飞和着陆能力，能够按预编程序自动执行飞行任务．主要用作无人侦察平台。     

美国高空长航时飞艇验证艇完成首飞

据美国洛.马公司网站2011年7月27日报道,当日,美国陆军和洛.马公司在阿克伦城完成了首艘高空长航时飞艇验证艇（high altitude long endurance-demon-strator,HALE-D）的首飞,验证了研制该类飞艇所需的多项关键技术。HALE-D飞     

美国高空长航时飞艇验证艇完成首飞

美国陆军和洛克希德·马丁公司在俄亥俄州完成了其首艘高空长航时飞艇验证艇（HALE－D）的首飞，验证了实际研制该类飞艇所需的多项关键技术。     

我国超长航时无人机航空遥感系统研制成功

由我国自主研制的超长航时无人机遥感系统试飞成功,其30h的续航时间打破了我国无人机最长续航16h的纪录。     

基于最长航时的太阳能无人机操纵策略研究

针对不同操纵方式下太阳能无人机的能量获取与消耗问题,建立一种结合太阳能无人机飞行姿态与太阳辐射的能量获取模型和能量消耗模型。首先运用晴空模型作为飞行环境中的太阳辐射估算模型;其次通过无人机姿态、太阳方位和地球之间的关系推导了太阳能无人机的能量获取模型,并利用实验室数据建立太阳能无人机不同状态的飞行能量消耗模型;最终通过仿真得出不同操纵方式下相同任务路径的飞行航时。仿真实验结果表明,该方案布局太阳能无人机在3 000 m高空、50 m半径盘旋时,副翼操纵比差动操纵航时长7.19%,170 m半径盘旋时,2种操纵航时相当,600 m半径盘旋以及直线飞行时动力差动操纵比副翼操纵航时长约1.08%。     

大载重长航时油动多旋翼无人机

尚良仲毅(沈阳)高新科技有限公司创始于2009年,是一家致力于无人机系统集成产品及衍生智控技术研发的系统解决方案供应商.公司专注于燃油动力多旋翼无人机在军事、民用领域的应用,拥有"白起"系列等军用以及"后稷"系列和"骏风"系列等民用无人机产品,并以无人机整机产品销售与服务和无人机科研项目委托开发作为公司的核心业务,是目前国内唯一实现军用无人机批量商业交付的民营企业,产品技术水平处于全球领先地位.作为首家研发机构参与中国北方工业公司与阿联酋IGG集团共同成立的"中国-阿联酋联合创新实验室",并开展深度合作.2020年12月获批成立了辽宁省产业技术研究院无人机研究所.     

HW-350小型多用途长航时无人机:应急无人机领域的佼佼者

HW-350小型多用途长航时无人机系统采用高性能气动外形设计,复合材料机身,具有续航时间长、实用范围广、载荷种类丰富等特点,能够搭载光学吊舱、通信设备、导航设备、小型综合孔径雷达等任务载荷,执行目标搜索、通信中继、定点监测等任务,可广泛应用于海域监测、气象探测、试验带飞、应急通信与救援等多个领域.     

无人机飞控系统稳定性探讨

伴随着军民领域航空工程的不断发展,各型号的无人机已被广泛应用到各类空中作业或任务保障中.飞行控制系统作为无人机的控制中心和和指挥中心,在实际作业中可以实时采集飞行信息和大气环境参数,并与地面控制中心形成闭环反馈,从而实现隔空控制和轨迹调整,是决定无人机自动稳定飞行的核心部件,决定着无人机飞行的稳定性和操纵性.为此,下面本文将具体阐述无人机飞控系统稳定性的概念、种类、稳定性分析方法和增强无人机飞控系统稳定性的关键方法,以期能够深化对无人机飞控系统稳定性的研究,保证无人机的飞行安全.     

容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计

容错飞控系统的关键技术就是进行实时故障隔离与重构控制. 结合最优控制和多模型自适应控制的优点, 提出一种基于多模型自适应最优二次型的容错飞控系统设计算法, 该算法建立在多个辨识模型和模型跟随最优二次型控制器的基础上. 首先根据作动器故障参数模型, 设计一系列并行的基于线性二次型估计的辨识模型, 每个模型对应一种故障;然后对应于每个辨识模型建立一个模型跟随最优二次型调节器;最后根据多模型切换控制原理对飞控系统进行实时故障隔离与重构. 应用某型飞机横侧向飞行控制系统进行了仿真, 结果表明: 在舵面严重受损的情况下, 飞机仍能保持良好的性能.     

飞翼布局矢量推力无人机容错控制研究

飞翼布局无人机利用多组气动舵面产生所需要的控制力和力矩,属于典型的过驱动系统;多组操纵舵面赋予其较高冗余配置的同时也使舵面故障率成倍增加。对横航向静不稳定的飞翼无人机而言,操纵面故障带来的力矩失衡会严重影响飞行安全,故以升降、方向舵损伤故障为例,提出一种气动为主,矢量推力为辅的控制分配方法;利用二元矢量偏转机构产生矢量推力,补偿损伤执行机构舵效,释放舵面控制裕度,恢复飞机操纵性;在气动舵面损伤的故障下,实现无人机的稳定控制。     

计算机容错技术与容错计算机

本文就容错计算的方法、避错与容错及多种容错技术方案进行讨论,并对现有容错方案加以比较,结合当今IBM PC系列微机的特点进行研究与分析。为了深入了解容错技术的特性与实用价值,作者对容错计算机的应用加以论述,以促进容错技术在我院的研究与讨论。     

基于Matlab和VxWorks的无人机飞控系统半物理仿真平台研究

介绍了一种新的基于Matlab／RTW(Real-Time Workshop)和VxWorks实时操作系统的仿真方法，构建了基于Simulink的某型无人机飞控系统仿真模型，可自动生成优化的嵌入式实时仿真代码、在线调整模型参数并监视仿真数据。与传统的手工编写和修改仿真模型代码的方法相比，加速了半物理仿真平台的研制。通过使用该平台对某型无人机飞控系统进行了大量的实时半物理仿真，优化了控制律。     

最优IPO时机研究

从原始股东面临着的选择是立即IPO还是等待可能的更好机会出发,建立了原始股东以最大化企业价值为目标的IPO时机选择模型,并对原始股东的风险厌恶程度、控制权私利和IPO固定成本,以及无风险利率对IPO临界条件的影响进行了分析。结果表明,随着原始股东对不可交易资产(未上市企业)的风险的厌恶程度越大,企业上市的临界条件就越小;而控制权私利、IPO固定成本、较大的无风险利率以及企业风险与市场风险较高的相关性对IPO都具有抑制作用。     

基于L2范数最小估计的无人机飞控系统故障检测

为了实现无人机飞行控制系统的快速在线故障检测,提出一种基于L2范数最小估计的无人机非线性飞行控制系统快速故障检测方法。 建立无人机飞行控制系统的非线性故障模型,并将未知输入的L2范数最小估计值作为残差评价函数,对系统故障进行检测。在针对线性离散时变系统故障检测方法研究的基础上,利用Krein空间投影实现残差评价函数的递推计算以减小故障检测计算量。 以无人机升降舵及速率陀螺故障检测为例,对算法进行仿真试验验证。试验结果表明:该方法可以快速有效的实现无人机飞行控制系统故障检测,为无人机的安全飞行提供可靠的保障。     

X尾翼无人机的故障诊断和容错控制方法

作动器是无人机的关键执行机构,针对作动器卡死、增益损失、偏差等故障问题,采用检测滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法进行故障检测和故障参数估计:使用检测滤波器输出带有作动器故障信息的残差向量,并利用阈值检测和残差方向特性检测和隔离故障;在得到故障警报后使用卡尔曼滤波方法对故障参数进行在线估计,得出故障的具体性质和程度;针对不同的故障形式,采用控制命令补偿或重构的方法进行容错控制。 基于X型尾翼无人机的转弯速率模型进行仿真试验,结果验证该方法有效可行,能够实现较快的故障诊断,容错策略可以较好的恢复系统性能。