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融合氣象觀(guān)測數據的高精度大氣數據估計算法研究
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成都信息工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院

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四川省科技計劃( 2020YFG0177); 四川省無(wú)人系統智能感知控制技術(shù)工程實(shí)驗室開(kāi)放課題( WRXT2021-004)。


High Precision Air Data Estimation Algorithm with Meteorological Observation
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    摘要:

    針對嵌入式大氣數據觀(guān)測系統(FADS)與慣性導航系統(INS)在計算飛行器大氣數據時(shí)易受風(fēng)速變化造成參數估計不準確的問(wèn)題,文章提出一種融合FADS/INS/氣象觀(guān)測數據的大氣數據解算方法。FADS依靠飛行器外表面的氣壓分布直接計算大氣數據,INS提供姿態(tài)角與加速度,氣象觀(guān)測數據包括氣壓-高度的對應關(guān)系與風(fēng)速矢量。融合過(guò)程結合FADS壓力模型、飛行器運動(dòng)模型和大氣觀(guān)測數據構建狀態(tài)方程與觀(guān)測方程,并采用濾波預處理、擴展卡爾曼濾波估計出精確的空速矢量和高度,結合INS數據進(jìn)一步轉換得到大氣數據。仿真結果表明,文章提出的方法與現有未融合氣象觀(guān)測數據的算法相比,在攻角和側滑角估計方面,估計誤差降低30%,在馬赫數估計方面誤差降低了89%,在氣壓高度方面誤差降低93%,估計精度得到有效提高。

    Abstract:

    Aiming at the problem that the flush air data sensor system (FADS) and inertial navigation system (INS) are prone to inaccurate parameter estimation caused by wind speed changes when calculating aircraft air data. An air data solution method is proposed in this paper to integrate FADS/INS/meteorological observation data. The FADS calculates the air data based on the pressure distribution on the outer surface of the aircraft directly. The INS provides the attitude angle and acceleration. Meteorological observation data include the pressure altitude correspondence and wind speed vector. The fusion process combines the FADS pressure model, aircraft motion model and air data to build the state and observation equation, and uses filtering preprocessing and extended Kalman filter to estimate the precise airspeed vector and altitude, and further converts the INS data to obtain the air data. Simulation results show that the method proposed in the paper is effective in improving the estimation accuracy by reducing the estimation error by 30% in angle of attack and sideslip estimation, 89% in Mach estimation, and 93% in barometric altitude compared with the existing algorithms without fused meteorological observation data.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

蔣保睿,肖地波,張勇,王志強,林茜,.融合氣象觀(guān)測數據的高精度大氣數據估計算法研究計算機測量與控制[J].,2022,30(12):276-283.

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歷史
  • 收稿日期:2022-10-07
  • 最后修改日期:2022-11-01
  • 錄用日期:2022-11-01
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-12-22
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