一种获取无人机数学模型中未知气动参数的方法技术

本发明专利技术属于无人机模型辨识技术，涉及对无人机数学模型中未知气动参数获取方法的改进。本发明专利技术首先根据理论推导确定无人类飞行器的模型结构，然后通过试飞步骤采集试飞数据，之后利用预报误差算法与改进粒子群算法相结合的方法，获取参数化模型中的未知参数，实现对模型的辨识工作。本发明专利技术无需风洞实验，便于进行试飞实验，辨识过程简单，模型精度高。本发明专利技术大大减少了对实验设备以及实验条件的依赖，提高了模型参数获取的便捷性与通用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人机模型辨识技术，涉及对无人机数学模型中未知气动参数获取方法的改进。
技术介绍
目前，对于无人机数学模型中未知气动参数的获取问题，一种方法是采用风洞实验技术，通过吹风获得无人机的气动数学模型，但其实验成本较高，且对于旋翼类无人机难以保证其模型精度；另一种是利用基于频域辨识技术的CIFER软件获取未知参数，但其对试飞实验要求较高，实现困难，且辨识过程十分复杂，通用性较差，参见《飞机模型频域辨识方法-CIFER算法研究》，邹瑜，裴海龙，刘馨，周洪波等，电光与控制2010年5月，第17卷第 5期。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种无需风洞实验、便于进行试飞实验、辨识过程简单、模型精度高的无人机数学模型未知气动参数获取方法。本专利技术的技术方案是，其特征在于，获取未知气动参数的步骤如下1、确定无人机数学模型的结构根据无人机的结构类型确定该无人机的线性参数化模型，模型中包含了未知气动参数，结构类型分为单旋翼无人直升机和固定翼无人机；2、获取试飞数据2. 1、对无人机进行试飞，使无人飞行器工作在手动遥控操纵模式下，将飞机配平；2. 2、获取俯仰通道试飞数据向无人机发送俯仰通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3 ω c，coc为无人机俯仰通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为俯仰通道试飞数据进行存储；2. 3、获取航向通道试飞数据向无人机发送航向通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3ω0, C为无人机航向通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为航向通道试飞数据进行存储；2. 4、获取滚转通道试飞数据向无人机发送滚转通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3ω0, C为无人机滚转通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为滚转通道试飞数据进行存储；3、进行气动参数估计采用预报误差算法对无人机数学模型中的未知气动参数进行初步估计，获得气动参数的粗值；4、获取气动参数将气动参数的粗值作为改进粒子群算法运行的初值，采用改进粒子群算法进行计算，获取最终的气动参数。本专利技术的优点是无需风洞实验，便于进行试飞实验，辨识过程简单，模型精度高。 本专利技术大大减少了对实验设备以及实验条件的依赖，提高了模型参数获取的便捷性与通用性。具体实施例方式下面对本专利技术做进一步详细说明。，其特征在于，获取未知气动参数的步骤如下1、确定无人机数学模型的结构根据无人机的结构类型确定该无人机的线性参数化模型，模型中包含了未知气动参数，结构类型分为单旋翼无人直升机和固定翼无人机， 对于单旋翼无人直升机，采用十一阶参数化模型，参见《无人直升机的层阶飞控系统设计》 (《Hierarchical Flight Control System Synthesis for Rotorcraft-based Unmanned Aerial Vehicles》)，Hyunchul Shim，PhD Thesis,University of California，Berkeley， 2000 ；对于固定翼无人机，采用九阶参数化模型，参见《空气动力学与飞行力学》，刘同仁，北京航空学院出版社，1987。2、获取试飞数据2. 1、对无人机进行试飞，使无人飞行器工作在手动遥控操纵模式下，将飞机配平；2. 2、获取俯仰通道试飞数据向无人机发送俯仰通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3 ω c，coc为无人机俯仰通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为俯仰通道试飞数据进行存储；2. 3、获取航向通道试飞数据向无人机发送航向通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3ω0, C为无人机航向通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为航向通道试飞数据进行存储；2. 4、获取滚转通道试飞数据向无人机发送滚转通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3ω0, C为无人机滚转通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为滚转通道试飞数据进行存储；3、进行气动参数估计采用预报误差算法对无人机数学模型中的未知气动参数进行初步估计，获得气动参数的粗值，参见《小型无人直升机物理参数辨识问题的研究》，闫超，华南理工大学硕士学位论文，2004 ；4、获取气动參数将气动參数的粗值作为改进粒子群算法运行的初值，采用改进 粒子群算法进行计算，获取最终的气动參数，參见《基于APSO算法的參数辨识与优化》，吴 燕翔，李晓斌，孙海燕等，科学技术与工程2008年7月，第8卷第14期。本专利技术的工作原理是首先根据理论推导确定无人类飞行器的模型结构，然后通 过试飞步骤采集试飞数据，之后利用预报误差算法与改进粒子群算法相结合的方法，获取 參数化模型中的未知參数，实现对模型的辨识工作。实施例1单旋翼无人直升机搭载了飞行数据记录単元，采用上述方法完成无人直升机数学 模型中未知气动參数的获取。1、确定单旋翼无人直升机的线性參数化模型为权利要求1. ，其特征在于，获取未知气动参数的步骤如下1.1、确定无人机数学模型的结构根据无人机的结构类型确定该无人机的线性参数化模型，模型中包含了未知气动参数，结构类型分为单旋翼无人直升机和固定翼无人机；1.2、获取试飞数据1. 2. 1、对无人机进行试飞，使无人飞行器工作在手动遥控操纵模式下，将飞机配平；1. 2. 2、获取俯仰通道试飞数据向无人机发送俯仰通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3ωο, ω c为无人机俯仰通道的截止频率，coc由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为俯仰通道试飞数据进行存储；1. 2. 3、获取航向通道试飞数据向无人机发送航向通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅扫频信号的幅值代表操纵量，扫频覆盖的频率范围为l/3coc 3ω0, C为无人机航向通道的截止频率，《C由无人机设计单位给出；无人机对收到的操纵指令进行响应，机载飞参记录模块记录操纵指令和相应的飞机响应作为航向通道试飞数据进行存储；1. 2. 4、获取滚转通道试飞数据向无人机发送滚转通道操纵指令，操纵指令为正弦等幅扫频信号，正弦等幅本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周海军，雷志荣，唐强，樊峪，
申请(专利权)人：中国航空工业第六一八研究所，
类型：发明
国别省市：