基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局方法技术方案

本发明专利技术公布了一种基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局方法，所述方法如下：初始猜想位置(xi?yi?zi)作为价值函数的输入，将坐标xi?yi?zi转换为圆周角φi和圆锥角λi。根据真实迎角αr和侧滑角βr及给定马赫数由计算流体力学仿真得到飞行器表面的该点的压力值Pi，其中驻点处的压力值即为真实总压Ptr。在压力值Pi上加上一般的分布式随机噪声εN以模拟压力测量的不精确性，这些“有噪声的”用来计算迎角、侧滑角和驻点压力，估计得到的角度和驻点压力与每个仿真情况下的参考值相比较，误差(估计值和参考值之差)均方根的加权和用来计算价值函数。

Location method of pressure hole in embedded atmospheric data sensing system based on genetic algorithm

The invention discloses a genetic algorithm embedded airdata sensing system based on hole layout method, the method is as follows: the initial guess location (Xi? Yi? Zi) as a function of the input value, the coordinates of Xi? Yi? Zi converted to Phi I circular angle and cone angle lambda I. According to the actual angle of attack, alpha R and sideslip angle, beta R and given Maher number, the pressure value Pi of the aircraft surface is obtained by computational fluid dynamics simulation, where the pressure at the stagnation point is the actual total pressure Ptr. On the Pi with distributed random noise epsilon N general to simulate the pressure measurement accuracy pressure value, to these \noise\ to calculate the angle of attack, sideslip angle and the stagnation pressure, compared to the estimated angle and stagnation pressure and each simulation under the condition of the reference value, the error (estimated value and the difference between the reference value and weighted value function) is used to calculate the rms.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大气数据传感器检测位点的确定方法，具体地说是一种应用遗传算法 来进行嵌入式大气数据传感(Flush Airdata Sensing, FADS)系统测压孔布局的方法。
技术介绍
FADS系统是通过安装在飞行器头部前端周线上的压力传感器阵列来测量包括动 压，静压，迎角，侧滑角等飞行参数。通常，在飞行器头部(钝头体或圆锥体)的某一横截面 上布置四只气压传感器，用于测量静压和攻角，而在钝头体或圆锥体的顶点处安置一只气 压传感器用于测量总压，如图1所示。压力孔阵列的布局对迎角、侧滑角和用于计算自由流动压的驻点压力等大气数据 参数的计算精确性有影响。传统的测压孔位置布局一般依靠经验进行选取。“计量学报”第 25卷第3期第257-261页文献《基于模糊逻辑的嵌入式飞机大气数据传感器测量位置优化 设计》中以模糊逻辑为理论基础，结合大气数据的基本探测原理，设计了用于对嵌入式大气 数据系统中传感器测量位置进行优化设计的方法。该方法先建立优化准则，建立相应的隶 属度函数，利用实数积算子运算得到依次满足各个优化准则的最优测压孔布局。该方法要 实现必须预先设定安装传感器的截面位置(文献中称之为“站位”)，所以该方法只能找到 最佳站位上的布局，实际上最佳站位上的布局并不是飞机头部(圆锥体或钝头体)的最佳 位置，这就是该方法的局限性，而且随着站点的增多实数积算子运算就越复杂。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局 方法，建立全局价值函数并通过遗传算法能得到全局最优解，这样就能避免文献《基于模糊 逻辑的嵌入式飞机大气数据传感器测量位置优化设计》中只能得到最优站位而不能得到最 优测压孔位置的局限性。本专利技术为实现上述目的，采用如下技术方案为了精确地计算驻点压力，测压孔的位置应当靠近驻点，但是为了计算迎角和侧 滑角，压力孔的位置必须布置在远离驻点的位置。对此，本专利技术基于遗传算法的嵌入式大气 数据传感系统测压孔布局方法如下第一步初始猜想位置(Xi y, Zi)作为价值函数的输入；第二步将初始猜想位置xyz轴的坐标值Xi Yi Zi转换为圆周角(^和圆锥角λ i ；第三步根据真实迎角α ,Π侧滑角β ^及给定马赫数由计算流体力学仿真得到飞 行器表面的该点的压力值Pi,其中驻点处的压力值即为真实总压Pte;第四步GA优化在压力值PiI加上一般的分布式随机噪声ε N以模拟压力测量的不精确性得到仿 真测量值Pmi;根据i点的圆周角Cti和圆锥角λ i，利用有噪声的仿真测量值Pmi经过大气数据的解算估计得到的角度和驻点压力与每个仿真情况下的参考值相比较得到误差均方根的 加权和用来计算价值函数；第五步价值函数最小化所对应的位置点即为测压孔的布局位置；将所述价值函 数最小化所对应的位置返回第一步更新价值函数的输入。所述价值函数的最小化方法的步骤如下(1)初始化群体；(2)计算群体上每个个体的适应度值；(3)按由个体适应度值所决定的规则选择将进入下一代的个体；(4)按概率Pc进行交叉；(5)按概率Pc进行突变；(6)若没有满足停止条件，则转入第(2)步，否则进入下一步；(7)输出群体中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解；所述停止条件有如下两种①完成了预先给定的进化代数k则停止；②种群中的 最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在若干代基本没有改进时停止。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的，容易误入局部最优解，遗传算法 从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。基于遗传算法该特点，本专利技术能确定整个飞行 器前体上测量迎角、侧滑角和总压的最佳位置，提高了 FADS系统测量精度和抗干扰能力。附图说明图1为FADS系统典型的压力孔布局形式。图2为布局孔位置确定流程图。图3为某飞行器头部笛卡尔坐标系示意图。图4为某飞行器头部CFD分析示意图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明。参见图2测压孔布局方法流程。选择参考飞行器姿态α, = 0°，士 4°，βΓ = 0°，士2°运用计算流体动力学软件计算飞行器头部的压力分布。计算流体动力学(CFD) 是通过计算机数值计算和图像显示，对包含有流体流动和热传导等相关物理现象的系统所 做的分析。CFD把原来在时间域及空间域上连续的物理量的场，如速度场和压力场，用一系 列有限个离散点上的变量值的集合来代替，通过一定的原则和方式建立起关于这些离散点 上场变量之间关系的代数方程组，然后求解代数方程组获得场变量的近似值，其中飞行器 头部前段驻点位置计算得到的压力即为驻点压力Pte。测压孔的位置可以在笛卡尔坐标系中详细指出，根据飞行器头部曲面形状，可将 笛卡尔坐标系中坐标转换为圆锥角和圆周角表示，飞行器头部(Xi Yi Zi)位置对应圆锥角 Xi*圆周角Φ”圆锥角和圆周角与孔位置处的曲面法线有关，定义如图1所示。描述测 压孔位置也可以用圆锥角和圆周角表示。初始猜测位置(Xi Yi Zi)(或(Xi Ai φ,))的压 力值记为Pi。大气数据参数计算中的误差通过大气数据计算的蒙特-卡洛仿真得到。在上一步CFD仿真得到的压力值Pi上加上一般的分布式随机噪声以模拟压力测量的不精确性，即 式(1)。一个普通的分布式随机数用来作为压力噪声模型分布式噪声的均值为零并在压力 传感器满量程的范围内变动。本专利技术中，假定噪声的变化是参考驻点压力的1%。这些 “有噪声的压力值”用来计算迎角、侧滑角和驻点压力。估计得到的角度和驻点压力与每个 仿真情况下的参考值相比较，误差(估计值和参考值之差)均方根的加权和用来计算价值， 即式(2a 2d)。对于大气数据计算的蒙特-卡诺仿真，压力误差加上每个测压孔处的预测误差以 得到仿真测量值。仿真测量值由下式给出Pmi = Pi+ ε N (1)ε N在不同的孔和仿真中是不同的随机数，来自于一个一般的分布式随机数集。需 要被最小化的价值函数J是测得的大气参数的函数，由下面的式子给出J = ε J ε 2Δ α+(1-ε 2) Δ β ] + (1-ε》APt (2a)Λα= K-ar)2(2b)= Jlt(^-A) C)丨权利要求1.一种，其特征在于所述方 法如下第一步初始猜想位置(Xi Yi Zi)作为价值函数的输入；第二步将初始猜想位置xyz轴的坐标值Xi Ii Zi转换为圆周角Φ *圆锥角Ai;第三步根据真实迎角CIr和侧滑角及给定马赫数由计算流体力学仿真得到飞行器 表面的该点的压力值Pi,其中驻点处的压力值即为真实总压Pte;第四步GA优化在压力值Pi上加上一般的分布式随机噪声ε Ν以模拟压力测量的不精确性得到仿真测 量值Pmi;根据i点的圆周角Φ *圆锥角Xi，利用有噪声的仿真测量值Pmi经过大气数据的解 算估计得到的角度和驻点压力与每个仿真情况下的参考值相比较得到误差均方根的加权 和用来计算价值函数；第五步价值函数最小化所对应的位置点即为测压孔的布局位置；将所述价值函数最 小化所对应的位置返回第一步更新价值函数的输入。2.根据权利要求1所述的， 其特征在于所述价值函数的最小化方法的步骤如下(1)初始化群体；(2)计算群体上每个个体的适应度值；(3)按由个体适应度值所决定的规则选择将进入下一代的个体；(4)按概率Pc进本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局方法，其特征在于所述方法如下：第一步：初始猜想位置（ｘｉ　ｙｉ　ｚｉ）作为价值函数的输入；第二步：将初始猜想位置ｘｙｚ轴的坐标值ｘｉ　ｙｉ　ｚｉ转换为圆周角φｉ和圆锥角λｉ；第三步：根据真实迎角αｒ和侧滑角βｒ及给定马赫数由计算流体力学仿真得到飞行器表面的该点的压力值Ｐｉ，其中驻点处的压力值即为真实总压Ｐｔｒ；第四步：ＧＡ优化在压力值Ｐｉ上加上一般的分布式随机噪声εＮ以模拟压力测量的不精确性得到仿真测量值Ｐｍｉ；根据ｉ点的圆周角φｉ和圆锥角λｉ，利用有噪声的仿真测量值Ｐｍｉ经过大气数据的解算估计得到的角度和驻点压力与每个仿真情况下的参考值相比较得到误差均方根的加权和用来计算价值函数；第五步：价值函数最小化所对应的位置点即为测压孔的布局位置；将所述价值函数最小化所对应的位置返回第一步更新价值函数的输入。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陆宇平，刘彦斌，张勇，肖地波，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84