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飞行过载与飞行姿态半实物仿真技术研究

李春颖  
【摘要】:本文围绕飞行过载与飞行姿态仿真的技术问题,将三轴飞行模拟转台与离心机结合,提出一种新型飞行过载模拟器。并且对飞行过载与飞行姿态耦合后进行了飞行过载模拟器的动力学分析,然后建立了飞行过载模拟器的动力学模型,并且分析了飞行过载模拟器的转矩耦合问题及验证解耦的可行性和有效性,最后将飞行过载与飞行姿态耦合后的模型进行了仿真,并且对仿真结果进行了分析。论文主要工作如下:首先,介绍了本论文的课题来源和研究背景,提出了本文所研究问题的必要性和意义。具体介绍了国内外三轴飞行转台和离心机的研究成果,给出了飞行过载模拟器的研究综述。其次,介绍了飞行过载模拟器的系统组成及安装设计。指出三轴飞行模拟转台的功能是根据计算机的指令,实时跟随指令信号,通过控制转台滚动、俯仰、航向轴系运动,来模拟姿态角变化,达到对飞行器的姿态仿真的作用。并且进一步对其驱动装置的选择和结构设计进行了分析。介绍了离心机的工作原理。介绍了两种飞行过载模拟器,给出了结构图,并做出了简单的介绍。搭建出飞行过载模拟器的结构以后,就可以对其进行动力学分析。再次,主要进行飞行过载和飞行姿态的动力学分析,关键问题在于搭建在过载情况下飞行姿态仿真的模型。核心部分是搭建飞行过载模拟器的动力学方程。对三轴飞行模拟转台的动力学进行了分析,其中包括坐标变换,转矩方程,环轴间传递的耦合转矩方程的建立。对三轴飞行模拟转台的内框架、中框架及外框架控制模型进行建模,得到三个框架的动力学方程。对飞行过载模拟器的摩擦转矩进行分析,找到由重力及离心力产生的摩擦转矩的方程,最终得到飞行过载模拟器的动力学方程。还有,应用NARX神经网络解决了飞行过载模拟器轴间的转矩耦合。给出了飞行过载模拟器的一般性动力学模型,并且验证了模型的可逆性。这是使用NARX神经网络解耦控制的先决条件。IMC策略介绍如何实现解耦控制,在NARX神经网络中用于识别飞行过载模拟器的逆模型。提出了一个合适的实时学习校正算法训练的神经网络,保证了网络的收敛性。提出的解耦控制理论是对飞行过载模拟器的应用程序进行测试。应用程序演示的结果证明了NARX神经网络解耦控制在飞行过载模拟器三个轴解耦控制上的有效性。最后,完成了对不同过载情况下飞行姿态进行仿真实验的研究,并且对仿真图形进行了分析和对比,得出了过载量越大导致姿态角越小的结论。


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