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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111948940B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010659991.X
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动态最优控制的倾转旋翼无人机轨迹优化方法，包括步骤：建立倾转旋翼无人机的纵向质点运动模型；根据倾转旋翼无人机各执行机构的控制能力，制定飞行约束条件；将倾转旋翼无人机的斜垂起飞最优轨迹问题归结为含有飞行约束条件的非线性动态最优控制问题；并将斜垂起飞整个过程的总时间最少和总耗能最小作为优化指标，给定所述非线性动态最优控制问题的性能指标函数；采用直接配置非线性规划方法将非线性动态最优控制问题转化为非线性规划问题，求解优化后的轨迹变量和执行机构控制变量。本发明能够使倾转旋翼无人机从一簇斜垂起飞的飞行轨迹中寻找一个最优的轨迹，使其从静止状态转换到目标飞行状态时的耗时和耗能达到最优。
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公开(公告)号：CN111964688A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010660035.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明属于无人机导航领域，特别提出一种结合无人机动力学模型和MEMS传感器的姿态估计方法，以有效提高无人机在大机动运动时的姿态估计精度。在GPS信号有效时，本发明利用GPS/MEMS组合导航信息对无人机动力学模型参数进行在线估计，给出了修正后的无人机动力学模型；在GPS失效后，利用修正后动力学模型对MEMS传感器中陀螺仪数据滤波以及估计无人机的运动加速度，并结合MEMS传感器进行卡尔曼滤波得到无人机系统的姿态估计。本发明能够补偿无人机大机动带来的运动加速度对加速度计测量重力的影响，适用于在GPS失效时对无人机姿态估计精度要求较高的应用场合。
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公开(公告)号：CN111964688B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010660035.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明属于无人机导航领域，特别提出一种结合无人机动力学模型和MEMS传感器的姿态估计方法，以有效提高无人机在大机动运动时的姿态估计精度。在GPS信号有效时，本发明利用GPS/MEMS组合导航信息对无人机动力学模型参数进行在线估计，给出了修正后的无人机动力学模型；在GPS失效后，利用修正后动力学模型对MEMS传感器中陀螺仪数据滤波以及估计无人机的运动加速度，并结合MEMS传感器进行卡尔曼滤波得到无人机系统的姿态估计。本发明能够补偿无人机大机动带来的运动加速度对加速度计测量重力的影响，适用于在GPS失效时对无人机姿态估计精度要求较高的应用场合。
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公开(公告)号：CN111948940A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010659991.X
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动态最优控制的倾转旋翼无人机轨迹优化方法，包括步骤：建立倾转旋翼无人机的纵向质点运动模型；根据倾转旋翼无人机各执行机构的控制能力，制定飞行约束条件；将倾转旋翼无人机的斜垂起飞最优轨迹问题归结为含有飞行约束条件的非线性动态最优控制问题；并将斜垂起飞整个过程的总时间最少和总耗能最小作为优化指标，给定所述非线性动态最优控制问题的性能指标函数；采用直接配置非线性规划方法将非线性动态最优控制问题转化为非线性规划问题，求解优化后的轨迹变量和执行机构控制变量。本发明能够使倾转旋翼无人机从一簇斜垂起飞的飞行轨迹中寻找一个最优的轨迹，使其从静止状态转换到目标飞行状态时的耗时和耗能达到最优。
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公开(公告)号：CN111930094A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010668986.5
申请日：2020-07-13
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，采用扩展卡尔曼滤波技术将执行机构的状态引入到滤波器的状态向量中，仅用一个滤波器就可以对应一个执行机构的全部健康状态监测，具有计算量小、故障诊断速度快的优点。本发明提供的上述基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，能够综合监测执行机构卡死、摆动和比例系数等三种故障类型，可适用于运算能力有限但要求快速诊断确定无人机执行机构故障类型的飞行控制系统。
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