楊 縉 廖 沫 蘇丙未 謝 坤

1.國防科技大學航天科學與工程學院，長沙 410073 2.空間物理重點實驗室，北京 100076

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基于頭錐外形的嵌入式大氣數據測量系統研究

楊 縉1,2廖 沫2蘇丙未2謝 坤2

1.國防科技大學航天科學與工程學院，長沙 410073 2.空間物理重點實驗室，北京 100076

基于一種頭錐外形對超聲速飛行嵌入式大氣數據測量系統進行了原理、仿真及試驗研究。結果顯示，FADS測量結果較好的考慮了實時風場變化的飛行來流參數，馬赫數測量偏差小于3%，攻角、側滑角測量偏差小于1°。嵌入式大氣數據測量技術在臨近空間飛行器飛行控制、吸氣式發(fā)動機控制和高精度氣動辨識等專業(yè)領域具有廣泛的應用前景。 關鍵詞 嵌入式大氣數據測量系統；頭錐；氣動辨識

嵌入式大氣測量系統(Flush Air Data Sensing System，FADS)可實時測量考慮實際風場的大氣數據，為大氣層內超聲速/高超聲速飛行器控制提供實時高精度飛行來流參數。近年來，美國等國在X-31，X-33，HYFLEX，X- 43A等超聲速/高超聲速飛行器研制過程中進行了FADS應用研究[1-5]，取得了大量研究成果。

圖1 X-31/FADS測壓孔布局

圖2 X-33/FADS測壓孔布局

圖3 HYFLEX/FADS測壓孔布局

圖4 X- 43A/FADS測壓孔布局

美國在再入飛行器鈍頭體上驗證了FADS系列關鍵技術，覆蓋亞/跨/超/高超聲速飛行范圍，獲取的馬赫數、攻角、側滑角等大氣數據達到了較高精度。FADS技術在臨近空間飛行器控制、再入飛行器飛行控制、吸氣式發(fā)動機控制和高精度氣動辨識等專業(yè)領域體現出越來越重要的工程應用價值。本文基于一種頭錐外形對超聲速飛行器FADS進行原理及試驗研究。

1 FADS測量模型

FADS基本原理是通過測量飛行器表面的空氣壓力場數據進行實時解算以獲取飛行過程中來流馬赫數、攻角、側滑角等飛行來流參數，原理模型如圖5所示。

圖5 FADS原理模型

FADS原理的本質是通過測量飛行器駐點處壓力(或駐點附近壓力)及遠離駐點處壓力的相對關系值來敏感來流馬赫數、動壓及靜壓等參數，通過測量飛行器上下表面/左右表面的壓力差異來敏感來流攻角/側滑角。理論上只要能夠獲取足夠精度的駐點附近壓力及遠離駐點處壓力，FADS可適應各種飛行器外形。

本文采用基于錐頭體的五點式基本測壓孔布局(見圖6)進行研究，未考慮測壓孔冗余，第1～4個測壓孔在錐面上呈十字分布，第5個測壓孔位于錐頭體駐點位置，λ為測壓孔錐角，φ為測壓孔方位角。

圖6 五點式測壓孔布局

飛行器表面壓力pi與飛行來流馬赫數M∞、攻角α、側滑角β、動壓qc及靜壓P∞的理論關系式如式(1)～(4)[1]：

pi=qc[cos2(θi)+εsin2(θi)]+P∞

(1)

cos(θi)=cos(αe)cos(βe)cos(λi)+

sin(βe)sin(φi)sin(λi)+

sin(αe)cos(βe)cos(φi)sin(λi)

(2)

(3)

α=αe-δα
β=βe-δβ

(4)

其中，θi為第i個測點氣流入射角，λi，φi為第i個測點的錐角和方位角，αe為解算攻角、βe為解算側滑角。ε為形壓系數、δα為氣流攻角修正角、δβ為氣流側滑角修正角，ε，δα，δβ數值通過數值仿真或試驗數據進行標定。

2 FADS解算方法

FADS通過求解多個測壓點條件下方程組(1)～(4)獲得飛行來流馬赫數、攻角、側滑角、動壓/靜壓等大氣參數。方程組(1)～(4)高度非線性，可通過最小二乘法、三點法、神經網絡法和查表法等方法進行求解[5]。

本文選擇“三點法”[6]進行研究。首先，選擇飛行器豎直對稱軸上的3點，其方位角為0°，180°，因此，可消去形壓系數、動壓和靜壓以及側滑角，得到攻角的解析表達式；選擇水平對稱軸上的3點，方位角為90°，270°，經過相似的化簡過程，可得到側滑角的解析表達式，如式(5)：

(5)

其中：

式中，下標i，j，k為測壓點位置標號。

其次，上述線性解析式解算出攻角、側滑角后，馬赫數、靜壓可根據式(3)迭代求解獲得，步驟如下：

1)調用形壓系數標定數據可得迭代到第j步的ε(j)：

ε(j)=f(M∞(j),αe,βe)

(6)

(7)

其中：

j為迭代次數；

3)求第j+1步的M∞(j+1)，

(8)

其中，W(j+1)=1.839371×[P∞(j+1)/(qc(j+1)+P∞(j+1))]，

r·W表示向量r與W點積。

r=[1.42857-0.357143-0.0625-0.025-0.012617-0.00715-0.004345800-0.0087725]，

P∞(i)=P∞(j+1)；M∞(i)=M∞(j+1)

(9)

“三點法”的經典之處在于選擇特殊位置測壓點后可將攻角、側滑角計算簡化為解析式，使模型的獨立參數從4個減少為2個，使得算法收斂性判定得到簡化，提高了算法的實時性。

3 FADS性能仿真分析

通過數值仿真獲取飛行表面壓力數據，對模型參數ε，δα，δβ進行了標定，并以仿真壓力數據作為輸入對大氣數據解算特性進行了仿真分析。

3.1 參數標定結果

用Ma=2.0～4.0，α=-12°～+12°，β=-6°～6°內的狀態(tài)點數值仿真壓力數據對模型參數ε，δα，δβ進行了標定，標定結果曲線如圖7～9所示，標定參數與馬赫數、攻角、側滑角關系平滑而有規(guī)律。

圖7 δα與馬赫數、攻角關系曲線

圖8 δβ與馬赫數、側滑角關系曲線

圖9 ε與馬赫數、攻角關系曲線

3.2 解算特性仿真結果

以仿真壓力數據作為輸入進行模型解算特性仿真。結果顯示，各狀態(tài)均獲得了收斂解，馬赫數、攻角、側滑角解算偏差如圖10～12所示。

圖10 馬赫數解算偏差

仿真結果顯示，馬赫數解算偏差小于1%，攻角、側滑角解算偏差小于0.3°，解算精度較高。但此結果僅為模型算法理論解算精度，未考慮結構偏差、壓力傳感器偏差等因素的影響，FADS實際測量精度需通過試驗進行驗證。

4 FADS性能試驗結果

研制FADS原理樣機搭載飛行試驗進行了驗證。通過實測氣象數據和遙測數據綜合處理獲得飛行來流參數基準數據，作為大氣數據測量系統測量精度的評價基準。FADS飛行來流馬赫數、攻角、側滑角測量結果與飛行器上慣性測量組合(INS)測量結果比較分別如圖13～15所示。

圖11 攻角解算偏差

圖12 側滑角解算偏差

圖13 馬赫數測量結果

試驗結果顯示，INS測量馬赫數與基準來流馬赫數的差值為0.01～0.09，與當時風速5～18m/s相當，體現了風場變化特性；FADS測量結果較好的跟隨了基準值變化，較好的敏感實時風場的變化；FADS飛行來流馬赫數測量偏差小于3%，攻角、側滑角測量偏差小于1°。

圖14 攻角測量結果

圖15 側滑角測量結果

5 FADS存在問題及進一步研究方向

FADS是一項全新的前沿技術，目前國內外開展了大量理論研究及試驗研究，主要驗證其原理可行性。FADS技術在大氣層內飛行器領域具有廣泛的應用前景，但離工程應用還有一定距離，需要進一步研究的問題包括：1)高空、高馬赫數稀薄大氣條件下FADS模型及解算方法的適應性；2)復雜力熱環(huán)境條件下FADS系統可靠性；3)FADS與其它測量數據的融合使用方法。

6 結論

基于一種頭錐外形對超聲速飛行器FADS進行了原理、仿真及試驗研究，結果顯示：FADS能較好的敏感實時風場的變化，精確的測量飛行來流大氣數據；超聲速飛行來流馬赫數測量偏差小于3%，攻角、側滑角測量偏差小于1°。FADS技術可廣泛應用于大氣層內超/高超聲速飛行器飛行控制、吸氣式發(fā)動機控制、高精度氣動辨識等領域，具體工程應用還需進一步深入研究。

[1] Ethan Baumann, Joseph W Pahle, Mark C Davis. The X-43A Flush Airdata Sensing System Flight Test Results[C]. AIAA Atmosheric Flight Mechanics Conference and Exhibit 18-21 August 2008,Honolulu, Hawaii.

[2] Jost M, Schwegmann F, Kohler Dr T. Flush Air Data System-an Advanced Air Data System for the Aerospace Industry[C]. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit 16-19 August 2004,Providence, Rhode Island.

[3] Thomas J Rohloff, Stephen A Whitmore, Ivan Catton. Air Data Sensing from Surface Pressure Measurements Using a Neural Network Method[J]. AIAA Jouranal,1998,36(11):2094～2101.

[4] Stephen A Whitmore. Development of a Pneumatic High-angle-of-attack Flush Airdata Sensing (HI-FADS) System[R]. NASA 19920002776.

[5] 方習高，陸宇平. 嵌入式大氣數據傳感系統求解算法研究[J].計算機測量與控制，2008,16(3):398-400.(Fang Xigao, Lu Yuping. Solving Model and Algorithm for a Flush Air Data Sensing System[J]. Computer Measurement & Control，2008,16(3):398-400.)

[6] Stephen A Whitmore, Brent R Cobleigh, et al. Design and Calibration of the X-33 Flush Airdata Sensing (FADS) System[R]. NASA 19980008580.

Flush Air Data Sensing System (FADS) Based on Taper Nose

Yang Jin1,2, Liao Mo2, Su Bingwei2, Xie Kun2

1.College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China 2.Science and Technology on Space Physics Laboratory, Beijing 100076, China

Akindofsupersonicflushairdatasensingsystem(FADS)basedontapernoseisresearchedbytheory,simulationandexperiment.TheresultsrevealthatcomingflowMa,α,βofsupersonicflightwiththerealtimewindcanbeaccuratelymeasuredbyusingthistypeofFADSsothattheMaerrorlessislessthan3%andtheαandβerrorlessislessthan1°.Flushairdatasensingsystem(FADS)technologycanbeuniversallyappliedtoflightcontrol,airbreathingcontrol,highprecisionpneumaticidentificationandsoon.

FADS;Tapernose;Pneumaticidentification

2015-07-13

楊 縉(1984-)，男，貴州人，碩士，工程師，主要從事總體與動力一體化設計技術研究；廖 沫(1978-)，女，廣西人，博士，高級工程師，主要從事導航制導與控制技術研究；蘇丙未(1976-)，男，河北人，博士，研究員，主要從事飛行器總體技術研究；謝 坤(1985-)，男，江蘇人，碩士，工程師，主要從事氣動設計技術研究。

V19

A

1006-3242(2016)01-0045-05