[发明专利]一种考虑气动耦合的无人机密集编队建模方法及系统

说明书

本发明公开了一种考虑气动耦合的无人机密集编队建模方法及系统，根据长机的飞行状态，构建长机自动驾驶仪模型；构建在长机和僚机的气动耦合关系的影响下的僚机自动驾驶仪模型；对长机自动驾驶仪模型和僚机自动驾驶仪模型进行处理，获取长机和僚机间的相对运动学模型；对相对运动学模型进行处理，获取长机和僚机之间的相对位置关系模型；根据解耦相对运动学方程的结果，将相对运动学模型划分为不同通道；根据所划分的不同通道之间的间隔指令，构建密集编队的控制器模型；结合长机自动驾驶仪模型、僚机自动驾驶仪模型、相对运动学模型、相对位置关系模型和控制器模型，构建密集编队的控制模型。本发明能够有效的提高编队飞行的稳定性和动态特性。

技术领域

本发明属于航空飞行器控制领域，涉及一种考虑气动耦合的无人机密集编队建模方法及系统。

背景技术

无人机飞行具有较强的非线性、强耦合特性等特点，并且飞行环境复杂，操控响应存在延迟等因素。无人机编队控制飞行不仅面临无人机本身控制所面临的难题，同时还要克服编队间耦合、相对位置保持、队形变换、防碰撞等问题。

充分利用无人机编队间的空气动力学关系，应用良好的控制方法，保持编队飞行控制系统的稳定性和良好的动态特性是设计的关键。

在考虑无人机松散编队飞行时，编队间的气动耦合效应可以忽略不计。然而，随着各国航空体系日渐完善、任务环境越来越复杂，松散编队飞行已经很难满足任务需求。因此，无人机紧密编队成为研究的热点。在进行紧密编队研究时，需要考虑长机尾流对僚机的耦合影响。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中的问题，提供一种考虑气动耦合的无人机密集编队建模方法及系统，能够有效的提高飞行控制系统的稳定性和良好的动态特性。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种考虑气动耦合的无人机密集编队建模方法，包括：

根据长机的飞行状态，构建长机自动驾驶仪模型；

构建在长机和僚机的气动耦合关系的影响下的僚机自动驾驶仪模型；

对长机自动驾驶仪模型和僚机自动驾驶仪模型进行处理，获取长机和僚机间的相对运动学模型；

对相对运动学模型进行处理，获取长机和僚机之间的相对位置关系模型；

根据解耦相对运动学方程的结果，将相对运动学模型划分为不同通道；

根据所划分的不同通道之间的间隔指令，构建密集编队的控制器模型；

结合长机自动驾驶仪模型、僚机自动驾驶仪模型、相对运动学模型、相对位置关系模型和控制器模型，构建密集编队的控制模型。

本发明的进一步改进在于：

长机的飞行状态包括速度、航向和高度。

构建长机自动驾驶仪模型具体为：

其中，v、ψ、h分别表示飞机的速度、航向和高度；下标c表示编队控制指令，τ_v为速度时间常数，τ_ψ为航向时间常数，τ_h为高度时间常数。

长机和僚机的气动耦合关系为长机对僚机的上洗流引起的上洗力；上洗力引起僚机迎角的变化，导致升力、阻力向量的旋转和大小改变；根据耦合因素产生的根源，对涡流影响简化计算，其影响表示为僚机升力L、阻力D、侧力Y的改变；

其中，为动压；S为机翼面积，C为升力系数。

僚机自动驾驶仪模型为：