近空间传感器无人机的气动特性及飞行运动控制研究

摘要

传感器无人机将以传感器/机体共形的方式搭载跟踪雷达和对地监视雷达,并以亚声速近空间飞行器为载体,完成战场监视、目标探测与跟踪、情报收集等任务。
　　 首先,基于信号360度覆盖进行了雷达选型,并给出了传感器的相关参数。
　　 其次,以传感器为中心选择了飞翼气动布局,根据无人机的飞行高度与巡航速度,用迭代法算出了无人机的各种重量参数。结合动力学原理及工程设计要求,选择了设计升力系数。
　　 随后,根据翼型选择依据,利用Profili软件确定了LOCKHEED L-188 ROOT为基准翼型。结合AAA飞机设计软件对进行估算,得到初步的气动参数。同时设计了控制舵面,算出了外形参数。并绘制了飞翼模型三维视图。在已有飞翼外形数据的情况下,通过DATCOM气动软件对其进行编程分析,得到了大量气动导数和系数,便于后面开展建模仿真工作。
　　 接着,利用Matlab中的相关函数进行数据插值,结合无人机刚体运动模型建立一个六自由度仿真模型,其中包括气动参数模型、运动方程模型、大气模型、作动器模型、发动机模型,并进行了模型开环仿真,仿真结果能一定程度揭示出无人机的实际飞行运动规律。
　　 最后,分析了飞翼无人机的静不稳定性,并采用了放宽静稳定性的方法。通过解耦分组和小扰动原理得剑了飞翼无人机纵向线性模型,进行了开环仿真。在响应曲线发散的前提下,采用最优二次型输出反馈设计了增稳控制器,使仿真曲线趋于稳定,验证了不同权值下系统性能随之变化的规律,指出了上述方法的一些不足。还利用神经网络中的BP网络进行了控制器设计,体现出一定的鲁棒性和抗干扰能力。

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录、注释表

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 国内外发展趋势和研究现状

1.2.1 共形天线与共形阵

1.2.2 近空间的基本概念

1.2.3 亚声速近空间飞行器

1.2.4 高空长航时无人机的发展趋势与关键技术

1.3 无人机气动布局技术

1.3.1 无人机气动布局形式的发展

1.3.2 无人机气动布局设计方法的发展

1.4 飞行控制技术的发展与应用

1.4.1 主动控制技术的发展和应用

1.4.2 放宽静稳定性

1.4.3 飞行控制技术

1.5 本文的主要工作

第二章 机载传感器设计

2.1 设计目标

2.2 雷达体制的选择

2.2.1 空中目标监视与跟踪

2.2.2 地面固定目标的探测与成像

2.2.3 地面动目标监视

2.3 雷达工作频率

2.4 天线类型与形状的选择

2.5 天线数量与安装位置

2.6 天线方位孔径

2.7 天线垂直孔径

2.8 估算结果

2.9 本章小结

第三章 飞行器气动布局及气动特性

3.1 气动设计要求

3.2 气动布局选择

3.3 飞翼布局的设计

3.3.1 飞翼布局的特点

3.3.2 飞翼布局初始参数设计

3.3.3 翼型选择

3.3.4 飞翼外形设计

3.3.5 舵面设计

3.3.6 飞翼三维模型

3.4 飞翼气动特性分析与参数估算

3.4.1 DATCOM计算气动数据

3.4.2 气动参数估算结果

3.4.3 舵面气动设计参数

3.5 本章小结

第四章 无人机飞飞行运动方程建模

4.1 无人机的数学模型

4.1.1 坐标系及变量定义

4.1.2 无人机的主要结构参数及变量定义

4.1.3 六自由度非线性方程

4.2 无人机的仿真模型

4.2.1 气动模块的建模

4.2.2 运动方程模块的建模

4.2.3 大气模块的建模

4.2.4 作动器模块的建模

4.2.5 发动机模块的建模

4.2.6 无人机质量特性的估算

4.3 无人机飞行运动仿真平台的建立

4.3.1 仿真平台的结构

4.3.2 不加控制下的仿真分析

4.4 本章小结

第五章 无人机纵向控制律设计

5.1 飞翼飞机稳定性及纵向动态特性

5.1.1 升力阻力特性

5.1.2 俯仰特性/纵向静稳定性

5.2 放宽静稳定

5.2.1 放宽静稳定性的概念

5.2.2 放宽静稳定性的效益

5.3 无人机运动方程的解耦分组与线性化

5.3.1 无人机运动方程的解耦分组

5.3.2 无人机运动方程的线性化

5.3.3 小扰动原理

5.3.4 基于小扰动原理的线性化方法

5.3.5 无人机运动方程的线性化处理

5.3.6 平衡点配平

5.4 飞翼无人机纵向稳定性分析

5.4.1 无人机纵向运动方程

5.4.2 无人机纵向开环仿真

5.5 基于最优控制理论的控制律设计

5.5.1 线性二次型问题

5.5.2 输出反馈线性二次型问题

5.5.3 线性二次型输出反馈在纵向增稳系统中的应用

5.6 智能控制在飞行控制律中的应用

5.6.1 人工神经网络

5.6.2 BP网络

5.6.3 BP网络控制器设计

5.6.4 仿真分析

5.7 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 不足与展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文