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公开(公告)号：CN119760893B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510259277.4
申请日：2025-03-06
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于推力偏差修正的飞行器气动参数在线估计方法、设备和介质，涉及飞行器参数在线辨识技术领域。方法包括：采用扩展卡尔曼滤波器逐步迭代预测飞行器系统增广状态；采用遗忘递推最小二乘估计器估计给定时间窗口内的轴向气动力和法向气动力系数以及推力偏差比例系数，进而计算得到气动升、阻力系数和修正后的推力估计结果；对推力偏差比例系数估计结果的收敛性进行判断；若未收敛，则基于未修正的推力和升阻力气动系数开展气动导数估计；若已收敛，则将修正后的推力、修正后的升阻力气动系数带入一般递推最小二乘估计器，开展气动导数估计。本发明提出的在线估计方法能够有效提升推力测量偏差下的纵向气动导数估计精准度。
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公开(公告)号：CN119760893A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510259277.4
申请日：2025-03-06
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于推力偏差修正的飞行器气动参数在线估计方法、设备和介质，涉及飞行器参数在线辨识技术领域。方法包括：采用扩展卡尔曼滤波器逐步迭代预测飞行器系统增广状态；采用遗忘递推最小二乘估计器估计给定时间窗口内的轴向气动力和法向气动力系数以及推力偏差比例系数，进而计算得到气动升、阻力系数和修正后的推力估计结果；对推力偏差比例系数估计结果的收敛性进行判断；若未收敛，则基于未修正的推力和升阻力气动系数开展气动导数估计；若已收敛，则将修正后的推力、修正后的升阻力气动系数带入一般递推最小二乘估计器，开展气动导数估计。本发明提出的在线估计方法能够有效提升推力测量偏差下的纵向气动导数估计精准度。
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公开(公告)号：CN119095009B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411525989.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了基于丢包补偿的无人机编队通信方法，属于无人机通信技术领域，该方法包括无人机编队中各无人机通过机间通信获取其他无人机的状态信息；当机间通信产生丢包时，利用历史时刻的速度信息对位置信息进行补偿；以补偿后的位置信息确定机间最小通信频率，并以第i架无人机对其他无人机的最小通信频率中的最大值作为第i架无人机的信息广播频率进行通信。本发明能够降低大规模编队时的通信负担。
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公开(公告)号：CN119095009A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411525989.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了基于丢包补偿的无人机编队通信方法，属于无人机通信技术领域，该方法包括无人机编队中各无人机通过机间通信获取其他无人机的状态信息；当机间通信产生丢包时，利用历史时刻的速度信息对位置信息进行补偿；以补偿后的位置信息确定机间最小通信频率，并以第i架无人机对其他无人机的最小通信频率中的最大值作为第i架无人机的信息广播频率进行通信。本发明能够降低大规模编队时的通信负担。
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公开(公告)号：CN117270574B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311544575.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05D1/46
Abstract: 本发明提供基于虚拟目标的固定翼无人机飞行编队试验方法，属于无人机飞行控制技术领域，解决了现有飞行编队试验风险高的问题；本发明中，通过设置单个或多个虚拟目标的飞行参数，建立虚拟目标运动模型，计算虚拟目标与真实无人机间距离等相关参数，来解算出真实无人机和虚拟无人机的编队状态指令和对应的控制指令，并将虚拟无人机的控制指令输入至虚拟目标的对应模型中，将真实无人机的控制指令发送至真实无人机的作动器，从而控制真实无人机在编队飞行过程中的速度、位置和姿态，实现其与(56)对比文件Moshu Qian;Zhu Wu;BinJiang.Cerebellar Model ArticulationNeural Network-Based Distributed FaultTolerant Tracking Control With ObstacleAvoidance for Fixed-Wing UAVs《.IEEETransactions on Aerospace and ElectronicSystems 》.2023,第6841-6852页.Yongran Zhi, Lei Liu , Bin Guan, BoWang, Zhongtao Cheng, HuijinFan.Distributed robust adaptive formationcontrol of fixed-wing UAVs with unknownuncertainties and disturbances《.AerospaceScience and Technology》.2022,第1-20页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117270574A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311544575.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供基于虚拟目标的固定翼无人机飞行编队试验方法，属于无人机飞行控制技术领域，解决了现有飞行编队试验风险高的问题；本发明中，通过设置单个或多个虚拟目标的飞行参数，建立虚拟目标运动模型，计算虚拟目标与真实无人机间距离等相关参数，来解算出真实无人机和虚拟无人机的编队状态指令和对应的控制指令，并将虚拟无人机的控制指令输入至虚拟目标的对应模型中，将真实无人机的控制指令发送至真实无人机的作动器，从而控制真实无人机在编队飞行过程中的速度、位置和姿态，实现其与虚拟目标间的距离保持等效果；本发明可有效降低飞行试验风险，节约固定翼无人机编队飞行试验成本，提高固定翼无人机编队飞行效率。
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公开(公告)号：CN114462293B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111564646.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及高超声速目标技术领域，具体地说，涉及一种高超声速目标中长期轨迹预测方法，其包括以下步骤：步骤1、根据雷达探测目标的信息，通过滤波算法获得目标的位置、速度状态信息；步骤2、通过目标跟踪得到的历史状态信息，计算气动参数序列αVTC，然后建立其LSTM预测模型；步骤3、利用训练好的LSTM模型预测αVTC，而后根据预测结果获得目标的中长期预测的轨迹；步骤4、目标再入机动或机动模式发生变化时，按照步骤1、步骤2生成新序列αVTC，并依此更新LSTM模型，然后返回步骤3。本发明能较佳地预测中长期轨迹。
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公开(公告)号：CN116772846A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310590673.6
申请日：2023-05-24
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本申请公开了一种无人机航迹规划方法、装置、设备及介质，涉及无人机航迹规划技术领域，包括：基于预设地形模型和预设气象环境威胁模型构建三维航迹规划环境；利用预设搜索算法和通视判定方法从所述三维航迹规划环境中确定出无人机的飞行航迹；利用三次B样条曲线对所述飞行航迹进行平滑处理，以得到平滑处理后的飞行航迹。本申请在构建的三维航迹规划环境中，通过利用预设搜索算法和通视判定方法能够规划出无人机能够避开各种威胁区域的飞行航迹，并通过三次B样条曲线对飞行航迹进行处理以得到平滑的飞行航迹，使得飞行航迹满足无人机的实际飞行需求。
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公开(公告)号：CN119783259A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411899342.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F8/34 , G06F8/36 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种通用可视化飞行仿真系统，涉及飞行仿真领域；本发明，将Python和UE相结合的技术路线来实现飞行仿真和可视化渲染。其中，Python语言实现飞行器制导、控制与仿真解算，体现Python语言的自主可控和灵活高效；UE实现飞行过程的可视化展示，体现其在高逼真度3D渲染方面的优势，同时实现代码可编辑和免费使用；该飞行仿真系统，通过模块化思想构建，能够灵活替换仿真模型，实现不同类型、不同数量飞行器的飞行仿真。
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公开(公告)号：CN118170155A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410591532.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G05D1/46
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的高速滑翔式飞行器在线轨迹优化方法，涉及轨迹优化技术领域，其包括：将高速滑翔式飞行器动力学模型转换成最优控制问题；采用自适应伪谱法将最优控制问题转换成非线性规划问题；根据飞行器不同初始状态信息，生成最优轨迹数据集；将最优轨迹数据集划分成训练集和测试集，通过训练集训练离线的深度神经网络；将测试集中的状态变量输入训练好的深度神经网络，得到飞行器的控制变量，更新倾侧角和攻角控制指令，飞行器按照新生成的控制指令进行飞行；将导航系统实时测量的飞行器状态信息输入已训练好的深度神经网络，实现飞行器在线轨迹优化。本发明能够实时高效地对高速滑翔式飞行器进行在线轨迹优化。
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