面向攻角变化的风洞流场模型预测控制器

目前已有的控制方法难以满足大飞机研制对风洞流场的精度要求.鉴于此,采用多变量模型预测控制方法设计流场控制器.为提高抵抗攻角扰动的能力,使用攻角变化量动态补偿静压的预测值.考虑风洞实验工况较多,采用多控制器融合方法解决新工况建立预测模型的问题.为保证控制器的实施,给出基于一阶惯性加滞后近似模型的控制器参数整定方法.通过实际吹风实验验证风洞预测控制器能够有效调节风洞流场,使吹风实验中流场参数的精度达到大飞机研制要求.     

矿用随钻轨迹测量系统误差补偿方法

介绍了随钻轨迹测量系统构成和测量原理,从传感器自身误差、工况环境误差、传感器安装误差3个方面详细阐述系统误差来源及其补偿方法。通过模拟水平定向钻进物理场景并分析比较误差补偿前后的姿态角可知,对不同误差源作出相应的误差补偿可以提高姿态角测量精度。     

神经网络补偿算法在基于MEMS的姿态检测中的应用

针对基于微机电传感器的姿态检测领域存在的姿态测量误差问题,为进一步提高姿态检测的精度,提出了一种基于神经网络的姿态估计误差补偿方法。采用开源的微型飞行器在室内环境进行真实飞行实验采集的数据集,借助BP神经网络的非线性映射能力,建立了关于微机电传感器的输出与姿态估计误差之间的姿态误差补偿模型;根据微机电传感器的输出信息,直接预测得到横滚角、俯仰角和偏航角的误差补偿角度。实验结果表明,利用所提出的神经网络进行姿态补偿之后,姿态估计误差大大减小,表明神经网络对于提高姿态检测的精度具有一定的作用。     

基于线性二次高斯的四旋翼飞行器姿态控制

以自主研发的四旋翼飞行器为研究对象,主要讨论姿态控制器的设计方法。首先根据动力学原理和系统辨识得到姿态角系统的近似线性数学模型。其次,为获取姿态控制所必需的姿态角信息,提出采用高性价比的陀螺仪结合加速度计,并利用卡尔曼滤波器推测姿态角的方法。最后,根据所得模型和卡尔曼滤波器设计了线性二次高斯控制器。实验结果表明,设计的控制器具有良好的稳态和跟踪性能,从而验证了姿态角推测方法及控制器的可行性。     

角速率火控系统中舰艇姿态信息的精度分析

研究火控系统和舰艇姿态性能优化问题,角速率火控系统中舰艇姿态信息的精度对系统射击诸元有重要影响。在舰艇姿态信息的获取过程中,由于系统对舰艇摇摆周期的依赖性和舰艇摇摆角速率存在离散误差,制约了角速率火控系统精度和解算时间。为解决上述问题,针对系统中舰艇姿态信息的求解过程影响舰艇姿态信息的因素。采用对舰艇摇摆角速率积分初值的择优选择提出了一种待定系数法获取舰艇的姿态信息,达到角速率火控系统求解命中精度的提高。通过仿真,与以往方法进行对比,待定系数法在一定程度上提高了舰艇射击诸元的精度,并缩短了系统获得舰艇姿态信息的时间,验证了方法的合理性。     

基于SSA-模糊PID的AUV姿态控制研究

针对AUV高精度、高稳定性姿态控制的提升需求,提出一种结合麻雀算法(SSA)和模糊PID控制的姿态控制器。采用麻雀算法对模糊PID控制器参数进行优化,并将寻优后模型用于算法的反馈补偿,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明,SSA-模糊PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能。经实际应用验证,控制器在复杂工况下可快速收敛至期望姿态并维持稳定。     

基于复合执行机构的再入弹头自适应反演控制

为了提高再入弹头命中精度和机动突防能力, 将质量滑块和单框架控制力矩陀螺(SGCMG) 配合使用, 以在弹头再入全过程中产生足够的姿态控制力矩. 针对再入系统物理参数及外界环境干扰的不确定性, 利用反演方法设计再入弹头姿态自适应控制器. 该控制器可以对转动惯量不确定性进行自适应补偿, 并且有效抑制力矩干扰对姿态控制系统的影响. 对某型再入弹头的仿真研究表明, 所提出的控制器可以实现姿态角的良好跟踪.

     

基于双级互补滤波的姿态测量算法设计

陀螺仪的漂移、载体的线性加速度和磁场的干扰是影响MARG传感器姿态测量精度的主要原因。针对传统姿态测量算法在磁干扰环境下由于航向角误差导致水平角测量精度降低以及载体线性加速度影响水平角精度的问题,提出了一种基于四 元数的双级互补滤波姿态融合算法。该算法利用加速度计和磁力计测量数据分别对估计四元数进行补偿修正,避免了磁干扰环境下航向角误差对水平姿态测量的影响。同时引入线性加速度误差和磁干扰误差自适应补偿方案,以降低线性加速度与磁干扰的影响,为了验证算法的有效性,进行了静态与动态实验。实验结果表明该姿态测量算法能显著提高姿态测量精度和抗干扰能力,与传统的Mahony算法相比,俯仰/滚动角的测量精度完全不受磁干扰的影响,性能得到了明显的提升。     

基于光滑二阶滑模的可重复使用运载器有限时间再入姿态控制

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle,RLV)的六自由度再入模型,考虑模型不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,提出了一种非线性鲁棒控制策略.首先,根据多时间尺度特性将RLV的再入姿态模型分为姿态角子系统和姿态角速率子系统.其次,对每个子系统分别设计光滑二阶滑模控制器和滑模干扰观测器实现子系统的有限时间稳定.利用干扰观测器可以实现对不确定和外界干扰的精确估计,从而对控制器进行有效的补偿.进而,基于Lyapunov理论证明了整个系统的有限时间稳定.最后,通过仿真验证了提出的控制策略具有良好的控制性能和鲁棒性.     

海洋传感器的内嵌陀螺仪偏航角校正方法

海洋传感器通常工作在复杂的磁场环境下,其姿态检测系统一般使用陀螺仪确定偏航角输出。针对短时部署的海洋传感器,分析了MEMS陀螺仪的偏航角漂移误差模型,并在对陀螺仪原始数据补偿的基础上,给出了随机漂移的拟合估值与补偿方法,以提高陀螺仪偏航角输出在一定时间内的精度。使用高精度平台进行实验,结果验证了该补偿校正方法的有效性。     

基于FADS/IMU信息融合的大气数据测量方法研究

对飞行器大气数据进行估计是获取飞行状态的重要一环,是实现飞行器控制和稳定飞行的基础。通过研究嵌入式大气数据传感(FADS)系统,提出了基于容积卡尔曼滤波的惯性测量元件(IMU)数据和FADS数据融合算法。该算法对飞行器运动状态建立高阶滤波模型,使用容积点加权求和逼近的方法估计非线性运动模型,滤波输出值经处理后得到马赫数、攻角、侧滑角等大气数据。经仿真实验,算法计算的大气数据较为准确,马赫数误差小于0.01,攻角和侧滑角的误差小于0.1°。     

嵌入式大气数据系统人工智能算法及故障诊断

嵌入式大气数据传感(FADS)系统由于其诸多优势成为现在战斗机设计中的关键技术之一。开发了基于BP(反向传播)人工神经网络的FADS算法和基于随机森林算法的故障识别与处理算法。该嵌入式大气数据系统算法以迎角和马赫数为分段依据,分别计算大气数据。故障识别则采用随机森林算法自动识别出故障测压点,在将故障测压点剔除后,采用不含故障点压强的组合预测各大气数据。采用飞行数据测试开发FADS系统算法,结果表明：该算法计算大气参数较为准确,迎角误差小于0.2°,侧滑角误差小于0.3°,马赫数误差小于0.0105,静压误差小于300 Pa。采用单个测压点故障的压强组合测试了故障识别与容错算法的性能,测试结果显示该算法能够准确识别出故障测压点压强,采用的飞行曲线测试中准确度达到100%,且各大气数据计算精度可达上述无故障压强时的精度,有效降低了故障压强对FADS系统算法计算精度的影响。     

DNS for flow separation control around an airfoil by pulsed jets

Direct numerical simulation (DNS) for flow separation and transition around a NACA-0012 airfoil with an attack angle of 4° and Reynolds number of 100,000 has been reported in our previous paper. The details of flow separation, formation of the detached shear layer, Kelvin-Helmholtz instability (inviscid shear layer instability) and vortex shedding, interaction of nonlinear waves, breakdown, and re-attachment are obtained and analyzed. The power spectral density of pressure shows the low frequency of vortex shedding caused by the Kelvin-Helmholtz instability still dominates from the leading edge to trailing edge. Based on our understanding on the flow separation mechanism, we try to reveal the mechanism of the flow separation control using blowing jets and then optimize the jets. DNS simulations for flow separation control by blowing jets (pulsed and pitched and skewed jets) are reported and analyzed. The effects of different unsteady blowing jets on the surface at the location just before the separation points are studied. The length of separation bubble is significantly reduced (almost removed) after unsteady blowing technology is applied. The mechanism of early transition caused by the blowing jets was found. A blowing jet with K-H frequency, sharp shape function (very small mass blowing), pitching and skewing obtained the best efficiency based on the increase of the ratio of lift over drag and decrease of blowing mass flow. In this work, a DNS code with high-order accuracy and high-resolution developed by the computational fluid dynamics group at University of Texas at Arlington is applied.     

Control of flow separation over a forward-facing step by model reduction

Design and implementation of reduced-order optimal controller for flow separation are investigated. The reduced-order controller design is based on proper orthogonal decomposition (POD) and Galerkin projection. Detailed finite element simulations are performed, and POD is applied to the resulting data to extract the most energetic eigenmodes. These global eigenmodes are then used in conjunction with the Galerkin projection to obtain a reduced-order (low-dimensional) model. Reduced-order models are not only attractive for real-time control computation but also crucial for detailed stability and bifurcation analysis. We investigate the design of optimal controller for flow separation in a channel with this model where actuation is performed on a small part of the boundary. Two different types of surface actuation are considered––tangential blowing and suction through a single slot. Best locations for actuation and adaptive procedure for reduced-order model are explored. The proposed approaches are evaluated by investigating the control of flow separation over a forward-facing step channel. Our methods are found to be efficient and fast, and our methods demonstrate a significant reduction in computational time and feasibility. Dramatic separation delays are observed on all cases. It is found that the tangential blowing is more efficient in mitigating flow separation and reducing wake spread.     

二维水翼超空化状态下流体动力特性数值仿真

基于均匀多相流假设,建立了二维水翼自然超空化流动的多相流CFD模型。运用Navier—Stokes方程加k-ε两方程湍流模型对NACA0012水翼的超空化流动进行了数值仿真。分别研究了固定空化数和固定攻角时,超空化状态下水翼的流体动力参数的特性和空泡形态的变化。仿真结果表明：水翼表面流体动力系数随来流攻角和空化数的增大而增大,压力中心沿弦向和展向的位置随着攻角变化,空泡尺寸随空化数的增大而减小,整个流场的流动可分为两个区域,前部对应附着空泡区,后部对应汽液两相流动区,并改进了性能,对速度梯度有较大的改善。     

基于半连接列表的SYN泛洪攻击检测

针对攻击性极大的SYN泛洪攻击,提出一种检测方法。分析SYN 泛洪的攻击特征,在每个时间间隔,对服务器的半连接列表进行统计,计算出未确认的表项数目,采用补偿方法形成基于时间的统计序列,使用改进的变动和式累积检验(PCUSUM)算法进行检测。实验结果表明,该算法不仅能够实现快速检测,且与同类工作相比具有更低的误报率,检测结果更准确。     

基于自适应MPC算法的轨迹跟踪控制研究

为了保证智能车辆在低附着且变速条件下跟踪控制的精确性和稳定性,提出一种基于自适应模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪控制算法。针对低附着条件下轨迹跟踪存在行驶稳定性较差的问题,对车辆动力学模型添加侧偏角软约束,分别设计有无添加侧偏角约束的MPC控制器。仿真结果表明,添加侧偏角约束后MPC控制器性能更优,车辆行驶稳定性得到有效提高。在此基础上,又提出了一种自适应的轨迹跟踪控制策略,能够根据车辆速度的变化,实时产生预测时域[(Hp)],分别设计自适应的MPC控制器与4组定值[Hp]的MPC控制器。仿真结果表明,基于自适应模型预测控制的轨迹跟踪控制算法在提高低附着且变速条件下智能车辆轨迹跟踪控制的精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性。     

融合气象观测数据的高精度大气数据估计算法研究

针对嵌入式大气数据观测系统（FADS）与惯性导航系统（INS）在计算飞行器大气数据时易受风速变化造成参数估计不准确的问题,文章提出一种融合FADS/INS/气象观测数据的大气数据解算方法。FADS依靠飞行器外表面的气压分布直接计算大气数据,INS提供姿态角与加速度,气象观测数据包括气压-高度的对应关系与风速矢量。融合过程结合FADS压力模型、飞行器运动模型和大气观测数据构建状态方程与观测方程,并采用滤波预处理、扩展卡尔曼滤波估计出精确的空速矢量和高度,结合INS数据进一步转换得到大气数据。仿真结果表明,文章提出的方法与现有未融合气象观测数据的算法相比,在攻角和侧滑角估计方面,估计误差降低30%,在马赫数估计方面误差降低了89%,在气压高度方面误差降低93%,估计精度得到有效提高。     

Unsteady RANS modelling of flow past a rectangular cylinder: Investigation of Reynolds number effects

The unsteady flow field around a two-dimensional rectangular prism with a fineness ratio (chord-to-thickness) of 5.0, is studied using Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes (URANS) equations. A noncommercial unstructured flow solver is used in the simulations at various Reynolds numbers (from 26,000 to 1,850,000 based on the chord length), two different angles of attack (0° and 4°) and low Mach number (0.1). A grid-convergence study is presented in order to investigate the dependence of the flow solution on the spatial and temporal discretization. Results obtained with one- and two-equation turbulence models are compared, including models based on the Explicit Algebraic Reynolds Stress (EARSM) approach. The aim of this work is to assess the capability of the computationally efficient two-dimensional URANS calculations to predict the features of complex massively separated flow around this type of geometry. A further goal is to use numerical simulations to investigate the strong Reynolds number effects observed in wind-tunnel experiments. Satisfactory agreement with the wind-tunnel data is obtained for several test cases, but only the turbulence model based on the EARSM approach captured the significant lift increase at non-zero angles of attack due to variation of Reynolds number. This phenomenon is shown to be related to the progressive upstream migration of the time-averaged shear-layer reattachment location on one side of the rectangular cylinder. The effects of the Reynolds number on the mechanism of vortex shedding are also explored in the simulations.