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一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法

阅读:586发布:2020-05-11

专利汇可以提供一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种螺旋桨无人机发射过程的反 扭矩 建模方法,可根据无人机在发射过程中的捷联惯导数据、 发动机 数据、 舵 机数据、 气动 参数计算获取无人机的 滚转 力 矩、反扭矩和反扭矩系数,得到无人机在发射过程中反扭矩的精确模型,进而建立更加准确的无人机动力学运动学的六 自由度 模型,并能为无人机发射过程飞行控制 算法 提供合理化的优化方案,保证无人机发射的稳定控制,提高发射安全。,下面是一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法专利的具体信息内容。

1.一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法,其特征在于步骤如下:
步骤1:根据无人机的捷联惯导数据计算获取无人机的飞行参数,具体如下:
根据无人机的捷联惯导数据,计算获取无人机速度V在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz:
vz=vzn
其中,vxn为无人机的北向速度,vyn为无人机的东向速度,vzn为无人机的天向速度,ψ0为无人机的初始发射方位;
根据无人机的捷联惯导数据和在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz,计算获取无人机在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb:
其中,θ为无人机的俯仰、ψ为无人机的航向角、γ为无人机的滚转角;
根据无人机速度V在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb,计算获取侧滑角 无人机的攻角
步骤2:根据无人机的捷联惯导数据、机数据、气动参数和步骤1中的飞行参数计算获取无人机的滚转矩系数Cl和滚转力矩Ml;
其中,Clβ为滚转静稳定性导数,Clδa为滚转操纵导数,Clδr为方向舵操纵交叉导数,Clp为滚转阻尼导数,Clr为交叉动导数,这些系数均为与攻角α相关的洞试验数据,δa为副翼舵的偏转量、δr为方向舵的偏转量,p为无人机的滚转角速率,r为无人机的航向角速率,b为机翼翼展长度;
其中,ρ为无人机发射海拔高度H处的空气密度,S为机翼参考面积;
步骤3:根据无人机的捷联惯导数据、发动机数据、转动惯量、步骤2中的滚转力矩计算获取无人机的反扭矩Mq和反扭矩系数Cq;
其中, 为无人机滚转角速率的变化率,q为无人机的俯仰角速率,Ix为无人机的轴向转动惯量,Iy为无人机的侧向转动惯量,Iz为无人机的法向转动惯量;
ns=n/60
其中,n为无人机发动机每分钟的转速,D为螺旋桨的直径;
步骤4:根据无人机发动机每秒的转速ns、无人机的速度V、无人机的反扭矩系数Cq,计算获取无人机发射过程中随前进比 进而计算无人机的反扭矩
循环步骤1至步骤3,获取无人机在发射过程中随前进比J变化的反扭矩Mq,得到反扭矩Mq的精确模型。

说明书全文

一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法

技术领域

[0001] 本发明涉及无人机飞行学研究技术领域,尤其涉及一种螺旋桨无人机反扭矩建模方法。

背景技术

[0002] 目前,螺旋桨无人机多采用地面发射架或箱式发射的方式,在发射和飞行过程中,螺旋桨随发动机转动,产生了与螺旋桨旋转方向相反的扭矩,简称为反扭矩。反扭矩对无人机的飞行安全有较大的危害,尤其在发射过程中,反扭矩对无人机的作用影响很大,导致无人机产生较大的滚转,对反扭矩进行建模是对螺旋桨无人机进行稳定姿态控制的前提。目前尚未查到用于螺旋桨无人机反扭矩建模的相关专利,在现有技术中,无法对螺旋桨无人机实际发射过程中产生的反扭矩进行精确建模,通常用常值替代反扭矩大小,这样建立的反扭矩模型不是真实可信的,无法验证无人机发射过程中反扭矩对发射安全的影响。

发明内容

[0003] 要解决的技术问题
[0004] 为了避免现有技术的不足之处,本发明提出一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法,能够解决现有技术无法对螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模的技术问题,能够验证反扭矩对无人机发射过程中滚转角的变化和对无人机的飞行安全性能的影响,并对发射过程无人机飞行控制算法提供精确的数学模型。
[0005] 技术方案
[0006] 一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法,其特征在于步骤如下:
[0007] 步骤1:根据无人机的捷联惯导数据计算获取无人机的飞行参数,具体如下:
[0008] 根据无人机的捷联惯导数据,计算获取无人机速度V在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz:
[0009]
[0010]
[0011] vz=vzn
[0012]
[0013] 其中,vxn为无人机的北向速度,vyn为无人机的东向速度,vzn为无人机的天向速度,ψ0为无人机的初始发射方位;
[0014] 根据无人机的捷联惯导数据和在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz,计算获取无人机在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb:
[0015]
[0016] 其中,θ为无人机的俯仰角、ψ为无人机的航向角、γ为无人机的滚转角;
[0017] 根据无人机速度V在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb,计算获取侧滑角 无人机的攻角
[0018] 步骤2:根据无人机的捷联惯导数据、机数据、气动参数和步骤1中的飞行参数计算获取无人机的滚转力矩系数Cl和滚转力矩Ml;
[0019]
[0020] 其中,Clβ为滚转静稳定性导数,Clδa为滚转操纵导数,Clδr为方向舵操纵交叉导数,Clp为滚转阻尼导数,Clr为交叉动导数,这些系数均为与攻角α相关的洞试验数据,δa为副翼舵的偏转量、δr为方向舵的偏转量,p为无人机的滚转角速率,r为无人机的航向角速率,b为机翼翼展长度;
[0021]
[0022] 其中,ρ为无人机发射海拔高度H处的空气密度,S为机翼参考面积;
[0023] 步骤3:根据无人机的捷联惯导数据、发动机数据、转动惯量、步骤2中的滚转力矩计算获取无人机的反扭矩Mq和反扭矩系数Cq;
[0024]
[0025] 其中, 为无人机滚转角速率的变化率,q为无人机的俯仰角速率,Ix为无人机的轴向转动惯量,Iy为无人机的侧向转动惯量,Iz为无人机的法向转动惯量;
[0026]
[0027] ns=n/60
[0028] 其中,n为无人机发动机每分钟的转速,D为螺旋桨的直径;
[0029] 步骤4:根据无人机发动机每秒的转速ns、无人机的速度V、无人机的反扭矩系数Cq,计算获取无人机发射过程中随前进比 进而计算无人机的反扭矩循环步骤1至步骤3,获取无人机在发射过程中随前进比J变化的反扭矩Mq,得到反扭矩Mq的精确模型。
[0030] 有益效果
[0031] 本发明提出的一种螺旋桨无人机发射过程的反扭矩建模方法,可根据无人机在发射过程中的捷联惯导数据、发动机数据、舵机数据、气动参数计算获取无人机的滚转力矩、反扭矩和反扭矩系数,得到无人机在发射过程中反扭矩的精确模型,进而建立更加准确的无人机动力学运动学的六自由度模型,并能为无人机发射过程飞行控制算法提供合理化的优化方案,保证无人机发射的稳定控制,提高发射安全。附图说明
[0032] 图1为根据本发明的具体实施例提供的螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法的流程框图
[0033] 图2为根据本发明的具体实施例提供的反扭矩系数计算效果图。
[0034] 图3为根据本发明的具体实施例提供的反扭矩计算效果图。
[0035] 图4为根据本发明的具体实施例提供的滚转角响应效果图。

具体实施方式

[0036] 现结合实施例、附图对本发明作进一步描述:
[0037] 如图1所示,根据本发明的具体实施例提供了一种基于飞行试验数据的螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法,该方法包括:步骤一,根据无人机的捷联惯导数据计算获取无人机的飞行参数;步骤二,根据无人机的捷联惯导数据、舵机数据、气动参数和步骤一中的飞行参数计算获取无人机的滚转力矩系数和滚转力矩;步骤三,根据无人机的捷联惯导数据、发动机数据、转动惯量、步骤二中的滚转力矩计算获取无人机的反扭矩和反扭矩系数;步骤四,根据无人机整个发射过程中速度变化、转速变化和步骤三中的反扭矩系数,建立无人机发射过程的反扭矩模型。
[0038] 应用此种配置方式,提供了一种螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模方法,该方法利用螺旋桨无人机在发射过程中捷联惯导数据以获取无人机的飞行参数,根据捷联惯导数据、飞行参数、发动机数据、舵机数据计算获取无人机的滚转力矩、反扭矩和反扭矩系数,得到无人机在发射过程中的反扭矩模型。本发明的反扭矩计算方法与现有技术相比,其利用飞行试验数据得到反扭矩的精确模型,建立的无人机动力学模型更加准确,进而可以针对螺旋桨无人机发射过程设计飞行控制算法的优化,保证无人机发射的稳定控制,提高发射安全。
[0039] 具体地,在本发明中,飞行试验可测量无人机的数据包括捷联惯导数据、舵机数据、发动机数据,风洞试验可测量无人机的气动参数。其中,捷联惯导数据包括无人机的北向速度vxn、东向速度vyn、天向速度vzn、初始发射方位ψ0、飞行高度H、俯仰角θ、航向角ψ、滚转角γ、俯仰角速率q、航向角速率r、滚转角速率p、Δt时刻前的滚转角速率p0,舵机数据包括副翼舵的偏转量δa、方向舵的偏转量δr,发动机数据包括:每分钟的转速n,气动参数包括:滚转静稳定性导数Clβ,滚转操纵导数Clδa,方向舵操纵交叉导数Clδr,滚转阻尼导数Clp,交叉动导数Clr,机翼翼展长度b,机翼参考面积S,轴向转动惯量Ix,法向转动惯量Iy,侧向转动惯量Iz。
[0040] 在获取了无人机的捷联惯导数据后,首先要进行无人机飞行参数的解算。无人机的飞行参数包括速度V、攻角α、侧滑角β。下面详细说明各个飞行参数的计算方法。
[0041] 步骤一具体包括:根据无人机的捷联惯导数据,计算获取无人机速度V在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz,根据无人机的捷联惯导数据和在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz,计算获取无人机在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb,根据无人机速度V在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb,计算获取无人机的攻角α、侧滑角β。
[0042] 进一步地,无人机在发射过程中空速V与地速几乎相等,空速V根据获取,其中,vxn为无人机的北向速度,vyn为无人机的东向速度,vzn为无人
机的天向速度。
[0043] 首先根据无人机的捷联惯导数据中相对于地面的北向速度vxn、东向速度vyn、天向速度vzn、初始发射方位ψ0计算获取无人机的速度V、速度在地面坐标系下的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz。
[0044]
[0045]
[0046]
[0047] vz=vzn
[0048] 其中,ψ0为无人机的初始发射方位。
[0049] 然后根据无人机在地面坐标系下的的轴向速度vx、侧向速度vy、法向速度vz、俯仰角θ、航向角ψ、滚转角γ计算获取无人机在机体坐标系下的轴向速度vxb、侧向速度vyb、法向速度vzb。
[0050]
[0051] 最后,根据无人机的速度V、在机体坐标系下的侧向速度vyb、法向速度vzb计算获取无人机的攻角α、侧滑角β。
[0052]
[0053]
[0054] 进一步地,在本发明中,在获取了无人机的飞行参数后,可根据捷联惯导数据、飞行参数、舵机数据、气动参数计算获取无人机的滚转力矩系数Cl和滚转力矩Ml。
[0055] 具体地,在本发明的步骤二中,根据无人机的捷联惯导数据、舵机数据、气动参数和步骤一中的无人机的速度V、攻角α、侧滑角β,计算获取无人机的滚转力矩系数Cl、滚转力矩Ml;无人机的滚转力矩系数可根据获取,其中,Clβ为滚转静稳定性导数,Clδa为滚转操纵导数,Clδr为
方向舵操纵交叉导数,Clp为滚转阻尼导数,Clr为交叉动导数,这些系数均为与攻角α相关的风洞试验数据,δa为副翼舵的偏转量、δr为方向舵的偏转量,p为无人机的滚转角速率,r为无人机的航向角速率,b为机翼翼展长度。无人机的滚转力矩可根据 获取,
其中ρ为无人机发射海拔高度H处的空气密度,S为机翼参考面积。
[0056] 进一步地,在本发明中,在获取了无人机的滚转力矩后,可根据滚转力矩、发动机数据、捷联惯导数据、舵机数据、气动参数计算获取无人机的反扭矩Mq和反扭矩系数Cq。
[0057] 具体地,在本发明的步骤三中,根据无人机的捷联惯导数据、发动机数据、气动参数和步骤二中的无人机的滚转力矩Ml,计算获取无人机的反扭矩Mq和反扭矩系数Cq。
[0058] 无人机的反扭矩Mq根据动力学方程 获取,其中,为无人机滚转角速率的变化率,可以通过 计算获取,其中,p为无人机的滚转角速率、p0为Δt时刻前的滚转角速率,q为无人机的俯仰角速率,Ix为无人机的轴向转动惯量,Iy为无人机的侧向转动惯量,Iz为无人机的法向转动惯量。
[0059] 无人机的反扭矩系数Cq根据 获取,其中,ns为无人机发动机每秒的转速,可以根据ns=n/60获取,n为无人机发动机每分钟的转速,D为螺旋桨的直径。
[0060] 进一步地,在本发明中,在获取了无人机的发动机转速、飞行速度、反扭矩、反扭矩系数,计算获取无人机发射过程中随前进比J变化的反扭矩Mq,建立发射过程的反扭矩模型。
[0061] 具体地,在本发明的步骤四中,无人机的前进比根据 获取,无人机的反扭矩Mq根据 获取,循环步骤一至步骤三,获取无人机在发射过程中随前进比J变化的反扭矩Mq,得到反扭矩Mq的精确模型。
[0062] 综上所述:该螺旋桨无人机发射过程反扭矩建模的方法,解决了现有技术对反扭矩不能精确建模的问题,为优化发射过程的飞行控制算法提供了更准确的动力学模型,验证无人机发射过程的安全性。
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