[发明专利]一种基于侧滑角信息的无人机测风建模方法

摘要

本发明适用于大气科学领域，提供了一种基于侧滑角信息的无人机测风建模方法，包括：建立无人机横侧向开环控制模型；建立无人机横侧向闭环导航模型；建立实测量与侧滑角关系模型；利用风速、地速和空速矢量三角形关系建立风场估计模型。本发明提供的方法不需要安装侧滑角传感器，通过建立无人机侧滑角估算模型，完善了风场估计模型，提高了风场估计准确性，成本低、简单易行。另外，该方法测风范围大、频率高，可用于较大区域包括人类不易到达地区以及恶劣天气下实时连续风场信息的测量，具有较高的工程应用价值。

主权项

1.一种基于侧滑角信息的无人机测风建模技术，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，建立无人机横侧向开环控制模型，具体为：横侧向开环控制模型用状态空间方程可表示为如下形式式中，为状态量，为状态矩阵，为输入矩阵，为输入量；β为侧滑角，p为滚转角速率，r为偏航角速率，φ为滚转角；Y_b、Y_p、Y_r、Y_ph、L_b、L_p、L_y、N_b、N_p、N_r、Y_da、Y_dr、L_da、L_dr、N_da、N_dr为无人机横侧向参数，可根据无人机给定的气动参数及控制参数解算；δ_a、δ_r为方向舵和副翼的舵偏角；由(1)式得到无人机横侧向开环控制模型方程为步骤二，建立无人机横侧向闭环导航模型，具体为：给定无人机航向ψg时，则可给出飞行控制律为式中，ψ为航向角，kp、kφ、kψ、kr、kφr分别为与p、φ、ψ、r相关的系数；将(3)代入(2)，得到同理有由此得到无人机横侧向闭环导航方程为如果无人机没有侧滑角传感器，方程(9)包含的侧滑角可通过测量滚转角信息来间接得到，同时通过Kalman滤波器对所测侧滑角信息进行滤波。此方法可实现对侧滑角的无偏估计，理论精度较高；步骤三，建立实测量与侧滑角关系模型，具体为：机体坐标系下的空速分量为式中，Va为空速，α为迎角，Vxb、Vyb、Vzb为机体系下的空速分量；惯性坐标系下的空速分量为式中，V_x、V_y、V_z为惯性坐标系下x、y、z轴上的空速分量，为机体坐标系到惯性坐标系的转换坐标；式中，θ为俯仰角，为航迹方位角；将公式(12)展开可得到步骤四，利用风速、地速和空速三者之间的矢量三角形关系建立风场估计模型，即将侧滑角数据作为风场估计中的一个变量，与GPS测得的地速、陀螺仪测得的姿态角及空速管测得的空速一起，通过矢量三角形求得风场信息；由风速和飞行器的空速、地速的矢量三角形关系得到风速表达式为式中，为地速，为空速，为风速；公式(14)具体可表示为式中，VD_x、VD_y、VD_z为风速在惯性坐标系下x、y、z轴上的分量，为在惯性坐标系下x、y、z轴上的基于GPS位置测量值解算的地速分量。