小型无人机动力装置建模与仿真研究_刘斌

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无人机系统的动力学建模与控制方法研究

无人机系统的动力学建模与控制方法研究

无人机系统的动力学建模与控制方法研究近年来,无人机技术的快速发展使其在各个领域得到了广泛的应用,如军事侦察、搜救行动、环境监测等。

无人机的成功运行离不开可靠的动力学建模和控制方法。

本文将探讨无人机系统的动力学建模与控制方法的研究进展。

一、动力学建模的必要性无人机是一种复杂的系统,它包括了多种不同的部件和模块,如飞行器本身、传感器、摄像机等。

为了实现无人机的高效运行,需要对其动力学进行建模。

动力学建模的目的是描述无人机的运动规律及相关的物理现象,从而为后续控制方法的设计提供基础。

动力学建模的过程中要考虑飞行器本身的力学特性,以及外部环境的影响因素。

同时,动力学建模需要考虑到不同飞行器的特点和用途,以便应用在不同领域。

在动力学建模过程中,通常会使用数学模型和仿真方法,如质点模型、刚体模型、欧拉角等。

这些模型可准确地描述无人机的运动状态,为后续的控制方法提供理论基础。

二、无人机系统的控制方法无人机的控制方法可以分为两大类,即开环控制和闭环控制。

开环控制是指根据飞行器的预期运动轨迹来指定控制指令,而闭环控制是根据实际测量的状态信息进行控制,使无人机的运动符合期望的要求。

近年来,学者们提出了许多不同的控制方法来提高无人机的性能和稳定性。

常见的控制方法包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。

PID控制是一种基于误差的控制方法,通过调节比例、积分和微分三个控制参数来实现控制过程的稳定。

模糊控制是一种基于经验的控制方法,它将模糊逻辑和模糊推理应用于控制系统中,以适应不确定性和非线性的特点。

自适应控制是一种可以根据实际情况调整控制策略的方法,通过感知系统的变化并相应地改变控制参数来提高控制系统的性能。

三、研究热点和挑战当前,无人机系统的动力学建模与控制方法研究面临着一些热点和挑战。

首先,无人机的多样性和复杂性导致了动力学建模和控制方法的多样性。

不同的无人机系统有不同的动力学特点和控制需求,因此需要针对不同应用场景来设计相应的控制方法。

小型电动无人机总体参数设计方法研究_刘斌

小型电动无人机总体参数设计方法研究_刘斌

飞机巡航段的升阻比和巡航速度 。ηt 为电机调速器
效率 , ηdj 为电机效率 , ηjs 为减速器效率 , ηlj 为螺旋桨
效率 。
整理公式(6)~ (7)得电池重量表达式
W 3 =E /e =P
t
/e
=ηt ηdj
g ηjs
V ηlj
t K
eW T
=
1 ηtηdj
P W T xh
t e
WT
=
1 ηtηdj
荷。
飞机巡航飞行 、爬升 、等高度稳定盘旋时飞机功
率重量比与翼载荷约束分析的方程为[ 4 , 5 , 8]
P WT
=
g ηjs ηlj
qV
W
1 T /S
Cxo +π1λnq22
WT 2 S
+V y
(1 1)
式中 , V y 是飞机爬升率 , n 为飞机过载系数 。
手掷起飞对翼载荷的约束
WT S

qV
摘 要 :小型电动无人机是目前无人机设计研究领域的重要方向之一 。电池的比能量比功率低 , 电 池在不同放电条件下具有不同的比功率 , 比能量也会发生相应的变化等 , 使得小型电动无人机在总 体参数确定方法和参数的选择上 , 和以活塞式发动机为动力的无人机相比 , 具有不同的特点 。 文章 通过电池重量系数等参数的引入 , 将传统飞机的总体参数确定方法拓展到小型电动无人机的总体 参数设计中 , 研究了小型电动无人机总体参数确定方法和参数的选择过程 , 同时介绍了试验样机的 飞行试验情况 。
W 2 是动力装置重量 , 包括电机 、减速器 , 螺旋桨
收稿日期 :2004-03-11 作者简介 :刘 斌(1970 - ) , 西北工业大学高级工程师 , 主要从事小型无人机 的设计与研究

无人机系统的动力学建模与优化

无人机系统的动力学建模与优化

无人机系统的动力学建模与优化无人机(UAV)作为一种重要的航空器,已经广泛应用于军事、民用、商业等各个领域。

在无人机的设计与控制过程中,动力学建模与优化是一个重要的环节。

本文将探讨无人机系统的动力学建模与优化,并介绍一些相关的方法和技术。

一、动力学建模动力学建模是研究无人机运动规律和力学行为的重要方法。

它能够描述无人机在不同工况下的运动特性,为无人机的控制系统设计和优化提供基础。

1. 飞行动力学建模飞行动力学建模主要涉及无人机的飞行力学特性和附件动力学行为。

其基础是通过物理力学原理建立无人机的运动方程,通过计算机仿真验证模型的准确性。

2. 传感器建模在无人机系统中,传感器的建模对于无人机的控制和导航至关重要。

传感器可以包括GPS、惯性测量单元(IMU)、摄像头等各种类型。

通过对传感器的特性进行建模,可以提高无人机系统的控制精度和稳定性。

3. 动力系统建模动力系统建模是指对无人机的动力装置进行建模和分析。

通常包括无人机的发动机、电机和蓄电池等。

通过建立准确的动力系统数学模型,可以提高无人机的动力性能和航程。

二、动力学优化动力学优化是指通过调整无人机系统的参数和控制策略,以达到性能最优化的目标。

它可以包括以下几个方面的优化。

1. 路径规划与导航路径规划和导航是无人机系统中的关键问题。

通过优化路径规划算法和导航控制策略,可以实现无人机系统在复杂环境中的自主飞行和任务执行。

2. 控制系统优化无人机的控制系统优化是指对无人机控制算法和控制参数进行调整和改进,以提高无人机的控制性能和稳定性。

常用的方法有PID控制器的参数优化和自适应控制策略的设计。

3. 能源管理与优化能源管理与优化是指对无人机动力系统的能源消耗进行优化。

通过调整无人机的飞行速度、飞行高度以及功率分配策略,可以最大程度地延长无人机的续航时间。

三、相关方法和技术在无人机系统的动力学建模与优化中,有一些相关的方法和技术被广泛使用。

1. 系统辨识方法系统辨识是一种通过实验数据推测和建立数学模型的方法。

小型无人机动力装置建模与仿真研究_刘斌

小型无人机动力装置建模与仿真研究_刘斌

QD 5CP |J = 0 = C
( 7)
依据式 ( 5)可以在图 1中画出不同前进比下的
类似于发动 机螺 旋桨 (风 门 ) 特性 曲线 的曲线 族。
在这些曲线上, 发动机输出功率与螺旋桨吸收功率 相等, 因此既反映了在不同前进比下发动机在不同
节风门条件下输出功率 (稳态 )随转速变化的规律,
也反映了螺旋桨吸收功率随转速变化的规律, 本质
图 4 螺旋桨模型
113 活塞式发动机螺旋桨动力装置
二冲程活塞式航空发动机与定距螺旋桨组成小
型无人机的动力装置, 可以用微分方程描述其动力
学特性:
2P( Iprop
+
Ieng )
dn dt
=
M eng - M p rop
( 9)
式中, Iprop为螺旋桨转动惯量; Ieng为发动机运动部件 对发动机输出轴的转动惯量; M eng为发动机 轴输出 扭矩; M p rop为螺旋桨吸收扭矩。
通过与无人机实际飞行情况相比较, 仿真计算 结果在 物理 过程上 与实 际飞 行一 致, 数值 上非 常
接近。
3 结束语
动力装置模型结合无人机非线性仿真平台, 可 以较为细致地研究二冲程活塞式发动机、螺旋桨与 无人机之间的参数与性能匹配问题。本文给出的动 力装置模型较好地描述了二冲程活塞式发动机螺旋 桨动力装置的动力学特性, 满足小型无人机高度、速 度控制、自主起降控制等飞行控制问题的仿真与设 计需求。
本文建立的发动机模型见图 2。
112 螺旋桨
螺旋桨拉力 T prop、功率 P prop、扭矩 M prop通过螺旋
桨拉力系数 CT、功率系数 CP 计算, CT, CP 是螺旋桨
前进比 J 的函数。

飞行器动力系统的动态建模与仿真

飞行器动力系统的动态建模与仿真

飞行器动力系统的动态建模与仿真在现代航空航天领域,飞行器动力系统的性能和可靠性至关重要。

为了更好地设计、优化和预测飞行器动力系统的工作特性,动态建模与仿真是一种不可或缺的工具。

飞行器动力系统是一个复杂的多学科交叉领域,涵盖了热力学、流体力学、燃烧学、机械工程等多个学科的知识。

其主要组成部分包括发动机、燃料供应系统、进气系统、排气系统等。

发动机作为核心部件,又可以分为多种类型,如喷气式发动机、涡轮螺旋桨发动机、火箭发动机等,每种类型都有其独特的工作原理和性能特点。

动态建模是对飞行器动力系统的物理过程和行为进行数学描述的过程。

通过建立精确的数学模型,可以捕捉到系统中各种参数之间的关系,以及它们随时间的变化规律。

例如,对于喷气式发动机,建模需要考虑空气的吸入、压缩、燃烧、膨胀和排出等过程。

在建模过程中,需要运用各种数学方法和理论,如微分方程、偏微分方程、数值分析等。

在建立模型时,首先要对系统进行合理的简化和假设。

这是因为实际的飞行器动力系统非常复杂,如果不进行简化,建模将变得极其困难甚至无法实现。

然而,简化也需要谨慎进行,以确保模型能够准确反映系统的主要特性和关键行为。

例如,在建模燃烧过程时,可以假设燃烧是均匀的、完全的,但同时需要考虑实际中可能存在的燃烧不完全、火焰传播速度等因素的影响。

模型的参数确定是建模过程中的一个关键环节。

这些参数通常包括物理常数、几何尺寸、材料特性等。

获取参数的方法有多种,如实验测量、理论计算、参考已有文献和数据等。

实验测量可以提供最直接和准确的参数值,但往往受到实验条件和设备的限制。

理论计算则基于物理定律和数学公式,可以在一定程度上预测参数值,但计算过程可能较为复杂。

参考已有文献和数据可以节省时间和成本,但需要对数据的可靠性和适用性进行评估。

建立好模型后,接下来就是进行仿真。

仿真就是利用计算机软件对建立的模型进行数值求解,以得到系统在不同工况下的性能参数和输出结果。

仿真软件通常包括专业的航空航天仿真工具,如MATLAB/Simulink、ANSYS Fluent 等。

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计鲜斌;古训;刘祥;王福;刘世博【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2014(031)004【摘要】本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,通过系统参数辨识,获得了较为准确的无人直升机姿态动力学模型.并根据无人直升机的动态特性,设计了基于神经网络前馈与滑模控制的非线性鲁棒姿态控制律,该控制律对直升机模型的先验知识要求较低.利用基于Lyapunov的分析方法证明,设计的控制律能够实现对无人直升机姿态角的半全局指数收敛镇定控制,并能确保闭环系统的稳定性.基于姿态飞行控制实验平台的实时飞行控制实验结果表明,提出的控制设计取得了很好的姿态控制效果,并对系统不确定性和外界风扰动具有较好的鲁棒性.【总页数】8页(P409-416)【作者】鲜斌;古训;刘祥;王福;刘世博【作者单位】天津大学电气与自动化工程学院,机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072;天津大学电气与自动化工程学院,机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072;天津大学电气与自动化工程学院,机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072;天津大学电气与自动化工程学院,机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072;天津大学电气与自动化工程学院,机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.小型无人直升机的广义Hamilton非线性鲁棒控制 [J], 李果;赵建中2.无人直升机非线性鲁棒控制器设计及仿真 [J], 陈亚锋;薛明旭;3.无人直升机非线性鲁棒控制器设计及仿真 [J], 李之果;陈亚锋;高亚瑞4.基于神经网络前馈的无人直升机非线性鲁棒控制设计 [J], 鲜斌;郑国周;刘世博5.基于LMI的无人直升机姿态解耦鲁棒控制器设计 [J], 王勇;郭润夏;谈斌因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

微小型无人机电机驱动设计及飞行姿态仿真的开题报告

微小型无人机电机驱动设计及飞行姿态仿真的开题报告

微小型无人机电机驱动设计及飞行姿态仿真的开题报告一、研究背景及意义随着无人机技术的迅速发展以及应用需求的不断增加,微小型无人机已经成为当前研究的热点领域。

而微小型无人机的设计与研究涉及到多个学科知识,其中包括机械设计、电子电路、控制系统理论等多个方面。

电机驱动作为无人机的重要组成部分,对于微小型无人机的性能以及安全性等方面具有重要影响。

因此,微小型无人机电机驱动设计及飞行姿态仿真研究显得尤为重要。

二、研究内容1. 微小型无人机电机驱动技术研究。

2. 不同电机驱动技术的分析比较和优化选择。

3. 基于MATLAB/Simulink进行微小型无人机飞行姿态仿真研究。

4. 分析并优化飞行控制算法,提高微小型无人机的飞行性能。

三、研究方法本课题将通过文献资料调研、实验仿真、模型建立、控制算法设计等方法展开研究。

四、预期成果1. 理论上,将对微小型无人机电机驱动技术进行全面研究,并选取适当的电机驱动技术,提高微小型无人机的电机驱动性能。

2. 实际上,通过仿真实验,探索微小型无人机在不同控制算法下的飞行姿态变化,优化飞行控制算法,提高微小型无人机的飞行性能。

3. 数据上,本研究将得到微小型无人机电机驱动、飞行姿态仿真及优化算法等方面的有效数据支持。

五、研究进度安排第一年:1. 综述微小型无人机电机驱动技术的相关文献,并分析比较各种电机驱动技术的优缺点,选取适当的电机驱动技术。

2. 建立微小型无人机的仿真平台,并进行基本的飞行姿态仿真实验,并对仿真结果进行分析。

第二年:1. 分析综合微小型无人机的控制策略,并提出新的改进方案,实现微小型无人机的飞行控制及优化。

2. 对微小型无人机的飞行控制算法及优化方案进行仿真实验,并对仿真结果进行分析比较。

第三年:1. 实验验证各种改进方案的有效性,并对微小型无人机的电机驱动、飞行姿态、仿真及控制算法进行综合分析与评价。

2. 撰写论文,准备相关期刊会议的投稿。

六、参考文献1. 魏炜,曾万松,樊云,等. 微型无人机马达冷却系统设计及性能研究[J]. 现代制造工程, 2018, 37(06): 23-25+29.2. 胡雨航,李庆荣,王玲,等. 基于PID算法的微型飞行器自稳定控制方法[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2018, 45(10): 121-130.3. 许斌,王冬梅,薛霄,等. 微型无人机多旋翼飞行控制系统设计[J]. 电光与控制, 2018, 25(08): 73-75+89.4. 孔祥辉,高鹏程,杨庆良,等. 微型无人机姿态控制方法综述[J]. 现代电子技术, 2017, 40(13): 18-23.5. 林浩,赵琳,段克强,等. 微型无人机飞行姿态控制研究[J]. 安徽建筑大学学报(自然科学版), 2019, 21(03): 15-18+24.。

太阳能无人机机翼颤振动力学建模与分析

太阳能无人机机翼颤振动力学建模与分析
关键词太阳能飞机$颤振$气动弹性建模$机翼$有限元分析
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无人机模型设计与仿真研究

无人机模型设计与仿真研究

无人机模型设计与仿真研究随着科技的不断进步和发展,无人机已经成为了现代航空领域中的重要成员。

无人机不仅具有比传统有人飞行器更高的使用效率和安全性,而且其灵活性和敏捷性也是传统有人飞行器无法媲美的。

因此,在无人机的设计和研究中,更加重要的是嵌入大量的仿真和模型设计,以便更好地了解其工作原理和行为表现,从而在实际制造和应用中更加高效地发挥其优势。

无人机模型设计在无人机模型设计的过程中,最关键的是为其确定适当的结构,以能够适应不同使用场景的需求。

例如,固定翼结构的无人机适用于需要长时间巡航的场合,而四转子的结构则更适合进行快速的起降等操作。

此外,设计者还需要为无人机确定其所需的各种控制系统和传感器,以确保其具有足够的稳定性和可靠性。

此外,为了提高无人机的实用性和精度,还需要为其进行更加精细的模型设计。

例如,在研究无人机姿态控制的过程中,常常需要建立其动力学和控制方程的模型,并通过模拟各种操作来测试其性能和稳定性。

在这个过程中,使用这个过程中常常需要使用到各种仿真软件和工具,如MATLAB、Simulink以及CoppeliaSim等,以便更好地模拟和测试无人机的性能。

无人机仿真研究作为无人机设计的重要一环,无人机仿真研究起到的作用同样也是不可或缺的。

在仿真研究中,研究者会建立各种无人机操作的场景,并模拟各种不同的操作行为,以更加深入地了解无人机的行为表现和限制。

例如,在研究无人机的路径规划和自主导航方面,常常需要使用到纯Pursuit算法等各种路径规划算法,并通过仿真来测试其有效性和精度。

在这个过程中,研究者可以通过修改无人机模型和环境参数等方式进行不同的测试,以便更加深入地了解无人机在实际操作过程中的行为和性能。

总体而言,无人机模型设计和仿真研究是现代航空工业中非常重要的一环,对于更好地了解无人机的工作原理和性能具有非常重要的意义。

未来,随着无人机技术的不断发展和进步,无人机模型设计和仿真研究也将变得越来越重要和精细,从而更好地推动无人机技术的发展和应用。

刘斌

刘斌

姓名:刘斌
院系:航空学院
职称:高工硕士导师
当前位置:首页 >学院导师
导师简介
个人简历
刘斌,男,1970年生,高级工程师。

1992年西北工业大学飞机系毕业。

在西工业大学无人机研究所工作十多年来,参加了多个国家重点无人机型号的研制和研项目等的研究工作。

在型号研制与项目研究中担任过型号副总设计师、型号主设计师、项目负责人等技术职务。

撰写技术报告,研究报告数十篇,公开发表论文篇。

获科工委科技进步三等奖1项,实用新型专利2项。

指导学生参加中国空中机人比赛和全国航空航天模型锦标赛,屡获佳绩。

主要研究兴趣:
(1)无人机总体设计
(2)无人机强度规范与飞行载荷计算
(3)无人机结构设计
(4)无人机飞行模拟训练。

军事无人系统的动力学建模与仿真分析

军事无人系统的动力学建模与仿真分析

军事无人系统的动力学建模与仿真分析随着科技的不断发展,军事领域的自动化技术也在不断革新。

军事无人系统作为目前最为先进和广泛应用的一种技术手段,正逐渐成为现代军事作战的重要组成部分。

动力学建模与仿真分析是研究军事无人系统性能的重要工具,通过对系统的力学行为进行模拟和分析,可以为系统优化和军事作战提供重要支持。

一、动力学建模动力学建模主要是对军事无人系统在运动过程中的力学行为进行描述和分析。

它是基于物理学和工程原理的理论模型,通过对系统的各种力和能量的定量分析,可以预测系统的运动轨迹、稳定性和响应性能等。

在动力学建模中,需要考虑的主要因素包括系统的质量、惯性矩阵、外部作用力和扭矩等。

首先,对军事无人系统的质量进行建模是非常重要的。

不同组件的质量分布以及整个系统的总质量都会对系统的力学行为产生影响。

例如,对于飞行器无人系统而言,飞行器的组件包括机翼、发动机、推进器等,每个组件的质量都需要进行精确的测量和建模。

其次,惯性矩阵是描述系统响应速度和稳定性的重要参数。

通过测量系统在不同方向上的转动惯量,可以构建惯性矩阵,并利用惯性矩阵对系统的姿态控制和稳定性分析进行模拟。

最后,在动力学建模中,需要考虑外部作用力和扭矩对系统的影响。

外部作用力包括重力、气动力和地面摩擦力等,外部扭矩包括风力和涡旋引起的扭矩等。

通过模拟这些外部力和扭矩的作用,可以更好地理解系统在实际环境中的动力学行为。

二、仿真分析仿真分析是基于动力学建模的研究手段,通过对建模结果进行计算和模拟,对军事无人系统的性能进行评估和优化。

仿真分析可以帮助工程师和军事研究人员预测系统的动态特性、运动轨迹和稳态响应,从而有效地指导系统设计和决策。

首先,基于动力学模型的仿真分析可以帮助提前发现潜在的问题和缺陷。

通过模拟系统在不同工况下的动力学特性,可以检测系统是否存在不稳定、振动过大或者响应迟缓等问题。

其次,仿真分析可以评估系统的性能指标。

军事无人系统的性能指标包括响应速度、稳定性和精度等。

尾坐式超小型无人机的流体动力学仿真研究

尾坐式超小型无人机的流体动力学仿真研究
国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目( 号 : 0 0 13 编 5950)
收 稿 日期 :0 0年 1 21 O月
机械制造 4 卷 第 51 9 6 期
2 1 / 0 15
型 . 图 1所 示 。 人 机 的 外 部 绕 流 分 析 在 一 个 足 够 大 如 无 的 长 方 体 流 场 中进 行 , 场 位 置 相 对 全 局 坐 标 系 不 动 , 流 飞 行 攻 角 的 变 化 直 接 反 映 在 无 人 机 模 型 上 ,流 场 与 无
在 流 体 分 析 领 域 , 比 较 流 行 的 网 格 划 分 工 具 有 Ga i、C mbtI EM 、 F 等 。本 文 进 行 流 体 网 格 划 分 时 直 接 C D
u d rt e s e i c c n i o so u mi au iai n a d lw y od u e , h o n e h p cf o d t n fs b n t r t n o Re n l s n mb r t e c mme c a F s f r s u e o c r i i z o r i lC D ot e wa s d t ar wa y o ta t r e dme s n u rc lsmu ain o u d d n mi s T e man a r d n mi c a a trs c f U u h e i n i a n me a i lt ff i y a c . h i e o y a c h r ce t s o AV e e a q i d ol i o l i i w r c ur . e L f a d d a o f c e t,a l a t e h r ce it s o i n r g c e i n s s wel s o h r c a a trsi f UAV n e e t i r ii g s e d e e a ay e n o d r t t i c u d r c ran c usn p e ,w r n z d i r e o l

无人机控制系统的建模与仿真研究

无人机控制系统的建模与仿真研究

无人机控制系统的建模与仿真研究无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的广泛应用已经引起了全球范围内的极大关注。

无人机控制系统的建模与仿真研究是提高无人机飞行性能和安全性的重要一环。

本文将围绕无人机控制系统的建模和仿真进行探讨,通过对无人机的控制系统、建模方法以及仿真技术的研究,为无人机技术的发展提供参考和指导。

无人机控制系统是无人机飞行过程中起关键作用的一套系统,包括传感器、执行器以及飞行控制计算机等组成部分。

传感器用于获取飞行参数,执行器用于控制无人机的动作,而飞行控制计算机则负责控制和调节无人机的姿态和轨迹。

建模无人机控制系统是为了更好地理解和分析无人机的飞行特性,并为后续的控制算法设计提供基础。

在实施无人机控制系统的建模过程中,首先需要确定无人机的动力学模型。

动力学模型可以精确描述无人机在空中飞行时产生的力和力矩,包括质量、惯性、空气动力学和推力等因素。

常用的动力学模型包括刚体动力学模型和柔性动力学模型。

刚体动力学模型适用于那些刚性结构的无人机,而柔性动力学模型则适用于具有柔性结构的无人机。

建立了动力学模型后,可以进一步对无人机的控制系统进行建模。

无人机的控制系统一般包括内环控制和外环控制。

内环控制用于控制无人机的姿态,包括横滚、俯仰和偏航角度的调节。

外环控制则负责控制无人机的轨迹和导航,使其能够完成特定的任务。

在建模过程中,可以使用各种控制方法和技术,例如PID控制器、自适应控制算法等。

除了对无人机控制系统进行建模,仿真也是研究无人机控制系统的重要手段。

仿真可以在计算机上模拟无人机的飞行过程,从而对其性能和稳定性进行评估。

仿真可以模拟不同的飞行条件和环境,对控制系统的鲁棒性进行检验。

此外,仿真还可以用于研究飞行器的碰撞以及故障恢复等情况,以提高无人机的安全性。

在进行无人机控制系统的建模和仿真研究时,需要考虑以下几个关键因素。

首先是精确的传感器数据。

传感器数据的准确性对于模型的建立和仿真结果的准确性至关重要。

小型四旋翼无人机建模与控制仿真_孟佳东

小型四旋翼无人机建模与控制仿真_孟佳东

其中 : KT 表示螺 旋 桨 推 力 系 数 ; Ω 表示螺旋桨的转 速; Kf 表示空气 阻 力 系 数 ; KM 表 示 S 表 示 线 速 度;
表 螺旋桨的转矩系数 ; Kτ 表示空气的阻力矩系数 ; ζ
示角速度 . 根据力学知识和图 2 受力分析可得到机体坐标 系下无人机整体受到的升力为
4] 如下 : 矩平衡方程 [
第1期
孟佳东等 : 小型四旋翼无人机建模与控制仿真
6 5
r -τ I I I p = U2L + ( q x x- z) x 烄 r -τ I I I q = U3L + ( p z- x) y y 烅
( ) 7
r = U4L + ( I I I p q -τ z x- z 烆 y) 、 、 ; 其中 : 分别表示机体绕三轴的转动惯性 I p、 x I z y I r 分别表示无人机相 对 于 机 体 坐 标 系 的 旋 转 角 速 q、 度; τ τ τ x、 z 分别表示空气对无人机在三轴方向上 y、
1 - 2] 的转速即可实现各种姿态控制 [ .
在对小型四旋翼无人 和非线性等特性的 复 杂 系 统 . 机位姿控制研究时 , 为了缩短研究周期和研究费用 , 对该系统进行建模研究 , 并对其进行仿真分析 . 由于 悬停模式是飞行器 的 最 基 本 和 最 关 键 的 飞 行 姿 态 , 本文基于悬停模式 进 行 建 模 , 并基于近似扰动观点 / 建立模型的状 态 空 间 方 程 , 在M a t l a b S i m- u l i n k平 台上 , 对模型的悬停模式进行了 P I D 控制仿真 .
由于 小 型 四 旋 翼 无 人 机 特 殊 的 结 构 , 使其仅通 过调整旋翼的转速 , 使无人机的 4 个顶点受力不同 ,

基于人工智能的航天器动力学建模与仿真研究

基于人工智能的航天器动力学建模与仿真研究

基于人工智能的航天器动力学建模与仿真研究人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一种强大的技术应用,正在快速渗透到各个领域。

航天器动力学建模与仿真是一个重要的研究方向,其目的是通过数学模型和仿真技术来研究航天器在运行过程中的动力学特性。

本文将讨论基于人工智能的航天器动力学建模与仿真研究。

首先,我们需要了解什么是航天器的动力学。

航天器动力学是一门研究航天器运动规律和控制策略的学科。

在研究中,我们需要考虑引力、空气阻力、推进剂消耗等因素对航天器运动的影响。

通过建立数学模型和使用仿真技术,可以模拟航天器在不同环境下的运动效果,帮助研究人员更好地理解和优化航天器的设计、控制和操作。

人工智能技术在航天器动力学建模与仿真中的应用可以大大增强研究的准确性和效率。

首先,人工智能可以帮助我们更好地分析和处理航天器运动过程中涉及的大量数据。

例如,利用机器学习算法可以从传感器数据中提取有关航天器状态的信息,如位置、速度和加速度等。

这些数据可以用于建立更准确的动力学模型,并作为仿真的初始参数。

其次,人工智能可以提供更高级的控制策略和优化算法,以实现更精确的航天器运动控制。

例如,深度强化学习算法可以学习航天器在不同环境下的最优控制策略,并根据实时反馈进行调整。

这种智能控制方法可以在不断改变的环境中适应航天器的需求,并提供更高的稳定性和安全性。

其次,人工智能可以辅助航天器设计的优化。

利用人工智能算法和大规模数据分析技术,可以对航天器的结构和材料进行优化,以提高其性能和效率。

例如,通过利用深度学习算法对航天器结构进行建模和仿真,可以帮助设计师快速评估不同设计方案的优劣,并选择最佳的设计方案。

此外,人工智能还可以提供更高效的故障诊断和预测。

通过监测和分析航天器的传感器数据,人工智能可以快速检测到潜在的故障或异常情况,并提供相应的修复建议。

这在航天器运行过程中至关重要,可以帮助降低故障率和提高可靠性。

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某型号发动机的外部特性曲线、部分节风门速
图 1 某型活塞发动机特性曲线
曲线上发动机功率 N 与转速 n 的三次方成正
比, 即:
N = C n3
( 1)
发动机功率随 [ 3], 非增压活塞发 动机功率
随高度变化的工程近似估算公式为:
Nh =
[ 1111P h P0
T0 Th
-
0111]N 0
( 2)
式中, N 为发动机输出功率; P, T 分别为大气压强和
大气温度 (下标 / 00表示海平面状态, / h0表示工作
高度 h 处状态 )。
通过转速和风门插值发动机的速度特性曲线,
解算发动机在不同风门和转速下的输出功率, 并根
据飞行高度修正输 出功率, 同时给出 发动机扭 矩。
图 4 螺旋桨模型
113 活塞式发动机螺旋桨动力装置
二冲程活塞式航空发动机与定距螺旋桨组成小
型无人机的动力装置, 可以用微分方程描述其动力
学特性:
2P( Iprop
+
Ieng )
dn dt
=
M eng - M p rop
( 9)
式中, Iprop为螺旋桨转动惯量; Ieng为发动机运动部件 对发动机输出轴的转动惯量; M eng为发动机 轴输出 扭矩; M p rop为螺旋桨吸收扭矩。
本文建立了二冲程活塞式航空发动机螺旋桨动 力装置模型, 并应用于无人机非线性飞行仿真平台 中, 结果表明动力装置模型合理可行, 满足小型无人 机飞行控制仿真要求。
1 动力装置模型
111 二冲程活塞式航空发动机 二冲程活塞式航空发动机以其升功率高、功率
重量比大等优势广泛应用于小型无人机。发动机速 度特性指发动机的功率和燃油消耗率等性能指标随 发动机转速变化的规律。当发动机风门全开进气压 力最大时, 发动机地面功率等随转速变化的速度特 性曲线称为发动机的外部特性曲线。发动机风门部 分开启时, 发动机功率等随转速变化的曲线, 称为部 分节风门速度特性曲线 [ 2] 。当发动机的负载为定距 螺旋桨时, 发动机在不同节风门条件下输出功率等 随转速变化的曲 线称为发动机螺旋桨 (风门 ) 特性 曲线 (发动机螺旋桨工况曲线 ) [ 2 ] 。
上表明了螺旋桨与发动机的稳态匹配。同时, 可以
看出在定距螺旋桨负荷条件下, 二冲程活塞式航空
发动机工作于面工况。
螺旋桨可用功率 Pa 与螺旋桨吸收功率 P 之 prop
比定义为螺旋桨效率 G[ 4 ] :
G=
Pa P prop
=
T prop v P prop
=
CT Qn2D 4 v CP Qn3D 5
本文建立的发动机模型见图 2。
112 螺旋桨
螺旋桨拉力 T prop、功率 P prop、扭矩 M prop通过螺旋
桨拉力系数 CT、功率系数 CP 计算, CT, CP 是螺旋桨
前进比 J 的函数。
收稿日期: 2009-09-28; 修订日期: 2010-01-13 作者简介: 刘 斌 ( 1970-), 男, 四川大邑人, 高级工程师, 硕士, 从事小型无人机设计研究;
第 28卷 第 3期 2010年 6月
飞行力学 FL IGHT DYNAM ICS
V o .l 28 N o. 3 June 2010
小型无人机动力装置建模与仿真研究
刘 斌 1, 2, 贺 剑1, 张 琳 2
( 1. 西北工业大学 航空学院, 陕西 西安 710072; 2. 西北工业大学 无人机研究所, 陕西 西安 710072)
小型无人机普遍采用二冲程活塞式航空发动机 定距螺旋桨动力装置。发动机、螺旋桨及无人机的 合理匹配是小型无人机先进飞行性能实现的基础, 同时活塞式发动机螺旋桨动力装置的动力学特性等 问题是解决小型无人机高度、速度保持 /控制, 自主 着陆等飞行控制问题的基础 [ 1] 。因此活塞式发动机 螺旋桨动力装置的建模与仿真研究对先进小型无人 机设计具有重要意义。
通过与无人机实际飞行情况相比较, 仿真计算 结果在 物理 过程上 与实 际飞 行一 致, 数值 上非 常
接近。
3 结束语
动力装置模型结合无人机非线性仿真平台, 可 以较为细致地研究二冲程活塞式发动机、螺旋桨与 无人机之间的参数与性能匹配问题。本文给出的动 力装置模型较好地描述了二冲程活塞式发动机螺旋 桨动力装置的动力学特性, 满足小型无人机高度、速 度控制、自主起降控制等飞行控制问题的仿真与设 计需求。
保持系统比例环节、积分环节和微分环节增益; De0为
初始升降舵偏角; K q 为增稳增益; K H 为俯仰角反馈
增益; K v, Kvi和 K vd 分别为速度保持系统比例环节、积
分环节和微分环节增益; $h = hg - h 为高度偏差; $v
= vg - v为速度偏差。
将动力装置模型接入无人机非线性飞行仿真平
m 高度以 v= 45 m / s定直平飞。无人机通过风门通
道实现高度保持 /控制, 通过升降舵通道实现速度保 持 /控制。 无 人 机 发 动 机 初 始 风 门 开 度 DT0 = 74173b, 升降舵初始偏角 De0 = 0b。输入高度控制指 令, 控制无人机爬升到 hg = 1 050 m, 空速保持在 45 m / s。
QD 5CP |J = 0 = C
( 7)
依据式 ( 5)可以在图 1中画出不同前进比下的
类似于发动 机螺 旋桨 (风 门 ) 特性 曲线 的曲线 族。
在这些曲线上, 发动机输出功率与螺旋桨吸收功率 相等, 因此既反映了在不同前进比下发动机在不同
节风门条件下输出功率 (稳态 )随转速变化的规律,
也反映了螺旋桨吸收功率随转速变化的规律, 本质
风门通道高度保持 /控制的控制律为:
DT =
Q DT 0 + K h $h + K hi
$h dt + K hd
d$h dt
( 10)
升降舵通道速度保持 /控制的控制律为:
De = De0 + K q q + K HH+ Kv $v +
Q K vi
$vdt + Kvd
d$v dt
( 11)
式中, DT0为初始风门开度; K h, Kh i和 K hd 分别为高度
=
CT CP
J
( 8)
某型无人机采用两叶木质定距螺旋桨, 直径 D
= 019 m, 螺旋桨设计前进比 J = 0156, 拉力系数 CT、 功率系数 CP、效率 G随前进比 J 变化的特性曲线见 图 3。
螺旋桨可以有风扇、螺旋桨、制动和风车 4种主 要的工作状态 [ 4] 。对应于图 3中的 P 1 点, 螺旋桨前 进比 J = 0, 效率 G= 0, 螺旋桨具有最大静拉力, 是螺 旋桨的风扇状态, 飞机在地面静止大功率待飞时出 现这种 工况。P 1P2 区间 是螺 旋桨正 常工 作区 间。 P2P 3 区间, CT < 0, T prop < 0, 称为螺旋桨的制动状态。 此状态对于缩短着陆滑跑距离、飞机俯冲、飞机机动
飞行等都是有利因素。P 3 点以后, 是螺旋桨的风车 状态。对于小型无人机采用的定距螺旋桨, 随着前 进比的增大, 螺旋桨的吸收功率不断减小直至为负, 因此需要特别注意发动机转速的超速问题, 避免发 动机的 / 飞车 0损坏。
通过前进比 J 插值 CT 和 CP, 并计算螺旋桨拉 力、功率、扭矩及效率, 建立的螺旋桨模型见图 4。
摘 要: 针对小型无人机广泛使用的 二冲程活塞 式航空 发动机 螺旋桨 动力装 置, 研究了 发动机 的速度、高
度特性及定距螺旋桨的 拉力系数、功率系数及效率随前 进比变 化等问 题, 建立了 二冲程 活塞式发 动机螺 旋桨动
力装置模型。动力装置模型应用于无人机 非线性飞行仿真平台中, 进一步研究了无人机风门-高 度、升降舵-速度
图 11 无人机迎角与气动效率曲线
无人机在 h = 1 000 m 高度以 v= 45 m / s速度定 直平飞时, 发动机风门开度 DT 0 = 74173b, 输出功率 15158 kW, 转 速 4 574 r /m in, 螺 旋桨 前 进 比 J = 01656, 螺 旋 桨效 率 G = 0159, 飞 机 升 阻 比 L /D = 13116。无人机到达指定飞行高度 hg = 1 050 m 定直 平飞时, 发动机 风门开 度 DT0 = 74187b, 转速 4 577 r /m in, 输 出 功 率 15155 kW, 螺 旋 桨 前 进 比 J = 01655, 螺旋桨效率 G= 0159, 升阻比 L /D = 13118。
从图 6可以看到: 发动机风门在 t = 116 s达到 98b的额定开度并保持到 t= 718 s; 在 t = 1144 s时螺 旋桨角加速度最大; 在 t = 2102 s时, 螺旋桨角加速 度接近 0, 此 时发 动 机 输出 功 率 37188 kW, 转 速 5 863 r/m in。在 t = 0~ 2102 s时间内螺旋桨角加速 度的变化主要体现了发动机功率、转速随风门开度 变化的动力学特性。 t= 2102~ 7180 s, 发动机风门 开度保持不变, 而螺旋桨前进比 J 在 01520~ 01528 之间变化, 飞行高度增加 2618 m, 由于发动机负载 与高度的变化使得发动机功率、转速仍有微小变化, 功率从 37188 kW 减小到 37164 kW, 而转速从 5 863 r /m in增大至 5 879 r /m in, 实 质是发动机部 分节风 门速度特性与发动机高度特性综合作用的结果。
依据式 ( 9)及图 2和图 4建立动力装置模型如
图 5。动力装置 模型可以给出在不同风门开度、不
同飞行高度和速度下, 动力装置输出功率、拉力及效 率等动力学响应。
图 3 某型螺旋桨特性曲线
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