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        俯仰角速度傳感器信號重構(gòu)方法研究

        2020-08-31 05:42:24袁燎原
        機電信息 2020年20期

        摘要:為了提高關(guān)鍵傳感器系統(tǒng)的容錯能力,避免增加引入硬件設(shè)備的額外成本、重量與維護(hù)負(fù)擔(dān),提出了俯仰角速度傳感器的信號重構(gòu)方法。信號重構(gòu)采用了自適應(yīng)當(dāng)前統(tǒng)計模型的卡爾曼濾波算法,改進(jìn)模型能夠更準(zhǔn)確地描述飛機實際的角運動情況,提高解析信號的精度。通過不同飛行狀態(tài)下的飛機角運動仿真,將所提方法與典型的信號重構(gòu)方法進(jìn)行對比,驗證了所提方法的有效性和優(yōu)越性。

        關(guān)鍵詞:俯仰角速度傳感器;容錯設(shè)計;解析信號;信號重構(gòu);當(dāng)前統(tǒng)計模型

        0 引言

        俯仰角速度信號是保證飛機起飛與降落階段飛行安全的關(guān)鍵因素[1],實現(xiàn)俯仰角速度信號的解析重構(gòu),確保飛機在出現(xiàn)故障的情況下仍能維持正常功能具有重要的研究意義。常見的信號重構(gòu)方法有觀測器法[2]、數(shù)值差分法[3]以及跟蹤微分器法[4]等。然而,飛機動力學(xué)模型存在各種不確定性,同時,姿態(tài)角傳感器精度較低,采樣周期較?。〝?shù)量級為毫秒級),限制了上述方法的應(yīng)用。觀測器法采用的小擾動線性模型,僅在飛行包線內(nèi)局部有效,且不能保證模型中的氣動導(dǎo)數(shù)足夠精確。數(shù)值差分法會放大姿態(tài)角測量噪聲。跟蹤微分器雖然能提取品質(zhì)較好的微分信號,但輸入信號中的噪聲同樣會污染輸出的微分信號。針對噪聲污染,常見的處理方法是引入低通濾波環(huán)節(jié),消除微分信號中的高頻噪聲,但會導(dǎo)致解析信號的時延。

        綜上所述,本文提出了一種基于解析信號的俯仰角速度傳感器容錯設(shè)計方法。信號重構(gòu)借鑒了機動目標(biāo)跟蹤[5]的思路,設(shè)計自適應(yīng)當(dāng)前統(tǒng)計模型的卡爾曼濾波器跟蹤飛機角運動。

        1 設(shè)計概述

        俯仰角速度信號重構(gòu)設(shè)計思路為:俯仰角測量信號θ輸入到自適應(yīng)當(dāng)前統(tǒng)計模型的卡爾曼濾波器(ADCSM-Kalman)中得到姿態(tài)角速率信號,根據(jù)機體角速度與姿態(tài)角速率信號的關(guān)系,實現(xiàn)信號重構(gòu)?;诎瑴y量噪聲的俯仰角測量信號θ,獲取高精度的姿態(tài)角速率信號是重構(gòu)設(shè)計的關(guān)鍵。

        2 信號重構(gòu)方法設(shè)計

        2.1? ? 典型的CSM-Kalman方法

        飛機角運動的當(dāng)前統(tǒng)計模型離散狀態(tài)方程為:

        2.2? ? 改進(jìn)的自適應(yīng)模型

        在CSM-Kalman濾波器設(shè)計中,當(dāng)前統(tǒng)計模型中的參數(shù)α、amax以及a-max的確定是基于經(jīng)驗的預(yù)先設(shè)置,模型對于飛機角運動的變化不具有自適應(yīng)性,導(dǎo)致解析信號的估計誤差較大。而機動頻率α的在線自適應(yīng)調(diào)整易造成系統(tǒng)模型不穩(wěn)定和跟蹤發(fā)散,本文結(jié)合飛機角運動特性,提出了角加速度自適應(yīng)調(diào)整的改進(jìn)模型。由飛機運動學(xué)和動力學(xué)方程可知,飛機的俯仰角速度與法向過載存在解析關(guān)系,如式(7)所示,法向過載的變化能夠反映飛機角運動的變化:

        3 仿真與分析

        通過Monte Carlo仿真,對ADCSM-Kalman、CSM-Kalman以及文獻(xiàn)[4]中的跟蹤微分器結(jié)合二階低通濾波器(記為Filter-TD)的方法進(jìn)行仿真比較分析。

        基本仿真條件設(shè)置為:仿真時間t=100 s,0~50 s飛機為定常平飛狀態(tài),50~100 s飛機進(jìn)行縱向機動,機動初始時刻分別為第50 s與第70 s;姿態(tài)角測量信號疊加最大幅值為0.2°的隨機噪聲;采樣周期T=20 ms;仿真次數(shù)為100次。算法設(shè)置為:CSM-Kalman與ADCSM-Kalman的通用設(shè)置為αmax=6°/s2,α-max=-6°/s2,α=0.01。角加速度自適應(yīng)模型參數(shù)k1=5,k2=0.3。選取均方根誤差RMSE和均方根誤差均值MRMSE作為評價指標(biāo)。

        為了分析飛機角運動在不同機動狀態(tài)下的濾波估計效果,選取0~50 s的無機動狀態(tài)和50~55 s的機動狀態(tài)作為仿真對比依據(jù)。無機動狀態(tài)的均方根誤差曲線如圖1所示,機動狀態(tài)的均方根誤差曲線如圖2所示,F(xiàn)ilter-TD精度最差,這是由于較大的輸入信號噪聲影響了Filter-TD跟蹤濾波效果,引入的二階低通濾波器需要折中考慮噪聲濾波與跟蹤時延,提升精度的效果有限。采用機動目標(biāo)跟蹤思想的兩種方法,將輸入信號噪聲建模為隨機過程,描述相對準(zhǔn)確,在估計精度上得到了明顯提升。再結(jié)合重構(gòu)方法的均方根誤差均值比較(表1),對比CSM-Kalman與ADCSM-Kalman兩種方法,結(jié)合圖1、圖2可知,后者的RMSE與MRMSE指標(biāo)都小于前者,表明ADCSM-Kalman方法具有更高的估計精度,能夠根據(jù)實際角運動機動變化,自適應(yīng)調(diào)整角加速度方差,在無機動狀態(tài)和機動狀態(tài)下的濾波估計性能均優(yōu)于CSM-Kalman方法。

        4 結(jié)語

        本文針對飛行控制系統(tǒng)中的關(guān)鍵傳感器——俯仰角速度傳感器,設(shè)計了信號重構(gòu)方法。信號重構(gòu)方法利用了機動目標(biāo)跟蹤思想,較好地解決了姿態(tài)角信號噪聲較大的問題,同時,根據(jù)飛行參數(shù)間的解析關(guān)系,提高了機動目標(biāo)跟蹤模型的準(zhǔn)確性。所設(shè)計方法易于實現(xiàn)且計算量適中,具有較好的工程實用價值。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1] 李衛(wèi)琪,陳宗基.飛機俯仰速率信號重構(gòu)方法研究[J].飛行力學(xué),2004,22(2):26-29.

        [2] 夏潔,許京京.基于觀測器的傳感器故障檢測與信號重構(gòu)方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2013,39(11):1529-1535.

        [3] CHI C Z,ZHANG W G,LIU X X.Application of Analytic Redundancy-based Fault Diagnosis of Sensors to Onboard Maintenance System[J].Chinese Journal of Aeronautics,2012,25(2):236-242.

        [4] 侯明善.一種改進(jìn)的視線角加速度非線性估計與濾波方法研究[J].上海航天,2006,23(5):12-15.

        [5] 黃偉平,徐毓,王杰.基于改進(jìn)“當(dāng)前”統(tǒng)計模型的非線性機動目標(biāo)跟蹤算法[J].控制理論與應(yīng)用,2011,28(12):1723-1728.

        [6] 劉望生,李亞安,崔琳.基于當(dāng)前統(tǒng)計模型的機動目標(biāo)自適應(yīng)強跟蹤算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2011,33(9):1937-1940.

        收稿日期:2020-06-19

        作者簡介:袁燎原(1988—),男,安徽亳州人,博士,工程師,研究方向:浮空器飛行控制系統(tǒng)設(shè)計。

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