飞机惯性导航Matlab语言实现

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飞行控制系统的侧向控制matlab仿真

飞行控制系统的侧向控制matlab仿真

飞行控制系统的侧向控制matlab仿真介绍飞行控制系统在飞行器中起着至关重要的作用,它负责控制和调整飞行器的姿态和运动。

其中,侧向控制是飞行控制系统的一个重要部分,它可以影响飞行器的侧向动态特性和机动性能。

本文将介绍如何使用MATLAB进行侧向控制系统的仿真,并详细探讨该任务的内容和相关实现方法。

侧向控制系统的组成控制框图侧向控制系统通常由以下组成部分构成: 1. 输入信号:包括飞行器的姿态、角速度等信息; 2. 传感器:负责采集飞行器的状态信息,如加速度、陀螺仪等; 3. 控制器:根据输入信号和传感器信息,生成控制指令; 4. 执行器:根据控制指令,调整飞行器的姿态和运动。

详细说明在侧向控制系统中,控制器起着至关重要的作用。

它通过对输入信号和传感器信息进行处理和分析,生成相应的控制指令,以调整飞行器的侧向运动。

具体而言,控制器通常包括以下几个模块: 1. 姿态控制:用于控制飞行器的姿态,如滚转、俯仰和偏航; 2. 舵面控制:用于控制飞行器的舵面,如副翼和方向舵;3. 纵向和横向耦合控制:用于处理飞行器纵向和横向耦合特性,以提高侧向控制系统的性能; 4. 鲁棒控制:用于提高侧向控制系统的稳定性和鲁棒性。

MATLAB仿真实现建模在进行侧向控制系统的仿真前,首先需要对飞行器进行建模。

建模过程中需要考虑飞行器的动力学特性以及控制器的设计要求。

动力学模型飞行器的动力学模型可以使用欧拉法、四元数等表示。

在侧向控制中,常用的是欧拉法建模。

例如,对于二维飞行器,其动力学方程可以表示为:m * x'' = -g * sin(theta) - D * x'm * y'' = g * cos(theta) - D * y'I * theta' = M其中,m表示飞行器的质量,x和y分别表示飞行器在水平和垂直方向的位移,theta表示飞行器的俯仰角,g表示重力加速度,D表示阻尼系数,I表示飞行器的惯性矩,M表示扭矩。

惯性导航系统算法优化与开发

惯性导航系统算法优化与开发

惯性导航系统算法优化与开发第一章:引言随着科技的不断发展,惯性导航系统在航空、航海、导弹等领域得到了广泛的应用。

惯性导航系统的基础是惯性传感器,通过测量加速度和角速度来计算位移和方向。

在惯性导航系统的研究中,算法的优化和开发是非常重要的环节。

本文将从惯性导航系统算法的优化和开发两个方面进行探讨,进一步提高系统的精度和性能。

第二章:惯性导航系统算法优化2.1优化方向选择惯性导航系统中最常用的算法是卡尔曼滤波器。

但是,卡尔曼滤波器不适用于某些应用场景,例如高加速度和高速运动、倾斜、震动、强磁场等。

针对这些问题,我们可以选择其他算法,例如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、无迹卡尔曼滤波、模型预测控制等。

选择合适的算法可以更好地解决问题,提高系统的稳定性和精确性。

2.2信号处理在测量加速度和角速度时,往往会有噪声信号干扰,这会影响导航系统的精度。

因此,我们需要对信号进行处理,例如高通滤波、低通滤波、数字滤波等。

此外,为了更好地处理信号,我们还需要对采样率、预测步长、状态转移矩阵等参数进行优化。

2.3状态估计和预测在惯性导航系统中,状态估计和预测是最为关键的环节。

状态估计是指根据测量数据和系统模型,计算当前所处状态的过程;预测是指利用估计出的状态值,根据系统模型来预测下一个状态值的过程。

为了提高状态估计和预测的精确性,我们需要对系统模型进行优化,确定合适的状态变量和测量变量,并且需要注意时间延迟、非线性问题等。

第三章:惯性导航系统算法开发3.1软件开发环境惯性导航系统算法开发需要使用工程仿真软件和算法开发软件。

常用的工程仿真软件包括MATLAB、Simulink、LabVIEW等;常用的算法开发软件包括Keil、IAR、Code Composer Studio等。

3.2算法实现在惯性导航系统算法开发中,我们需要实现各种算法,包括测量模型、状态转移模型、卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。

此外,还需要实现数据采集、预处理、处理、显示等功能,以便观察算法的运行效果。

平台式惯性导航系统原理及应用

平台式惯性导航系统原理及应用

战车定位
在战场上,平台式惯性导 航系统可为战车提供实时 、准确的定位信息,提高 作战效率。
舰艇导航
平台式惯性导航系统可为 舰艇提供稳定的导航服务 ,确保舰艇在复杂海况下 的航行安全。
单兵定位
单兵携带的平台式惯性导 航系统可为其提供实时定 位信息,提高单兵作战能 力。
民用领域应用
自动驾驶
平台式惯性导航系统可为自动驾驶汽车提供准确的定位和导航信 息,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
惯性测量元件工作原理
陀螺仪工作原理
陀螺仪基于角动量守恒原理工作,当陀螺仪绕自身轴线旋转 时,其输出轴将指向一个固定方向,即陀螺仪的定轴性。通 过测量输出轴的角速度,可以得到载体相对于惯性空间的角 速度信息。
加速度计工作原理
加速度计基于牛顿第二定律工作,通过测量载体上的加速度 并积分,可以得到载体的速度和位置信息。加速度计的输出 受到重力加速度的影响,因此需要进行相应的补偿和校正。
平台式惯性导航系统 原理及应用演讲人:日期:目录
• 惯性导航基本原理 • 平台式惯性导航系统组成 • 平台式惯性导航系统工作原理 • 平台式惯性导航系统应用领域
目录
• 平台式惯性导航系统性能评估与优化 • 平台式惯性导航系统实验与仿真分析
01
惯性导航基本原理
惯性导航定义及发展历程
惯性导航定义
高精度、高动态性能
满足高精度定位和高动态运动 控制需求,提升系统性能极限

06
平台式惯性导航系统实验 与仿真分析
实验设计思路及实施过程
实验目的
验证平台式惯性导航系统的性能,包 括定位精度、稳定性等。
实验设备
高精度惯性测量单元、转台、控制系 统、数据采集与处理系统等。

第06讲-惯性导航系统仿真(上机)

第06讲-惯性导航系统仿真(上机)
由于引入水平和方位阻尼,基本方程变为:
仿真实例:
第06讲-3. PINS仿真实例
1.设定仿真步长:
ins.step=20;
2.设定工作状态:
ins.workmode=1
ins.phic=45.7796*PI/180.0; mdac=126.6705*PI/180.0;
3.设定初始位置:
因此,基本方程变为:
速度方程: 位置方程:
Vcx
Ax
(2sin
c
Vcx RN
tgc )Vcy
g
Ax
Vcy
Ay
(2sin
c
Vcx RN
tgc )Vcx
g
Ay
Vcx
(0)
Vx0
Vcy
(0)
Vy0
c
1 RM
[(Vcy
K1Vry )H y
K1Vry ]
c (0) 0
c
1 RN
[(Vcx
K1Vrx )H x
K1Vrx ]tgc
EW (Vcy
K1Vry )H y
/ RM
Uz
平台运动方程: p ipx源自p itxipty
p itz
x
p ipy
p ity
p itz
iptx
y
p ipz
p itz
p itx
p
x ity
z
(0) (0)
0 0
(0)
0
第06讲-2. PINS仿真方法
由于数学模型中含有高阶因子项,不适合计算机运算,因
c
Vxctgc
RN
p ipx
p itx
ipty
p itz
x

基于MATLAB的翼型的升力系数和气动中心计算

基于MATLAB的翼型的升力系数和气动中心计算

基于MATLAB的翼型的升力系数和气动中心计算作者:邓鹏张斌来源:《科技视界》2020年第07期摘要本文主要通过用Matlab建立翼型的升力系数和气动中心计算程序,并通过与Profili翼型数据库和已有实验翼型数据进行分析对比,验证本程序计算的可靠性和准确性。

之后,通过使用该程序预测国内某公司新研发的无人直升机SUV翼型的升力系数和压力中心位置。

关键词升力系数;气动中心;MATLAB中图分类号: ;TP273.3 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码: ADOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2020.07.0731 Matlab程序计算与23012翼型进行对比分析1.1 profili翼型数据库中23012升力系数和压力中心位置在profili数据库中查找到翼型23012,并输入计算条件弦长17cm,雷诺数1150000和1600000分别对应桨尖附近和0.7倍半径处的数据,计算迎角变化从Alfa 0至10°的结果,部分数据见表一。

另外通过有关文献可以查找到23012压力中心位置x_cp= 0.24[1]。

1.2 Matlab程序计算首先由profili数据库生成23012翼型坐标,以dat文件格式输出,命名为23012.dat;在Matlab程序中手动输入23012.dat文件路径;Matlab程序读取文件后,将计算对称中心曲线即翼型弦线并显示,见图1。

之后选择多项式次数由程序生成拟合曲线,最后计算0-10°迎角下的升力系数,见图2。

其他计算结果如下:升力为0时的攻角:a_0 = -1.1139°四分之一弦长处的扭矩系数:cm_quater = -0.008617翼型压力中心坐标:x_cp = 0.257071.3 结果分析通过对比图2和表1数据,可以得出以下结论:(1)Matlab程序计算结果与Profili数据库在大雷诺数Re=1600000的数据比较接近,在5°前的升力系数偏小5%,5°后计算结果接近。

基于三参数威布尔可靠性模型的航空装备故障预测研究

基于三参数威布尔可靠性模型的航空装备故障预测研究

基于三参数威布尔可靠性模型的航空装备故障预测研究作者:孙扩赵波杨航来源:《航空维修与工程》2020年第10期摘要:针对目前我军装备保障任务维修中存在的设备故障率高和过度检修等问题,以三参数威布尔为基础,基于某飞机历年的故障记录数据,针对该型飞机的几个重要设备开展可靠度建模,并在故障預测中加以验证,与历年同时段同架次飞机故障数据进行对比,验证了该模型和预测方法具有可行性。

关键词:三参数威布尔;可靠度建模;航空设备;故障预测Keywords:three parameters Weibull;reliability modeling;aviation equipment;failure prediction0 引言航空装备维修保障主要有三类:事后维修、定期维修和视情维修[1]。

目前,我军装备保障任务维修基本采用的是事后维修与定期维修相结合的方式,该方式虽然有着简单、可操作性强的特点,但是存在设备故障率高和过度检修的风险和挑战。

随着设备状态监控技术的兴起,视情维修方式必定成为今后很长一段时间内装备维修保障的发展方向。

为此,针对某型飞机的重要电子设备,利用三参数威布尔构建可靠性模型,对设备进行故障预测和实验验证,为该设备的视情维修提供分析依据。

1威布尔分布威布尔分布[2]因瑞典教授Wallodi Weibull在进行材料强度统计时首次使用而得名,目前已广泛应用于电子元器件寿命试验和机械产品的疲劳寿命试验中。

两参数威布尔分布的参数估计简单、适应能力较强,但是某些机电设备特别是航空机电设备,其威布尔概率并非均匀分布,这种情况下三参数威布尔模型更能够描述复杂机电类产品磨损累计失效的分布形式。

因此,本文将三参数威布尔模型作为飞机设备可靠性建模的核心模型。

三参数威布尔分布的概率分布函数为:三参数威布尔分布的失效率函数为:2 威布尔模型可靠度建模与故障预测针对航空设备故障开展可靠度建模和故障预测[3]的基本流程如图1所示。

matlab教程ppt(完整版)

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汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
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显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面

三维等高线图

惯性导航_第5章

惯性导航_第5章

武汉大学测绘学院 卫星应用研究所
2.动态差模型
对于陀螺 的一个轴 ,其表达 式为
D1 D2 D3 D4 D5 D6 dx 2 x y z x y z
2 2 2 D 7 D D D10 D11 D12 x 8 y 9 z x y y z x z
姿态矩阵计算
迭代次数
NO
导航计算
控制信息计算
结束
武汉大学测绘学院 卫星应用研究所
一、系统的初始化

系统的初始化包括三项任务:


1.给定飞行器的初始位置和初始速度等初始信息。 2.数学平台的初始对准:确定姿态矩阵的初始 值,是在计算机中用对准程序来完成的。在物理概 念上就是把“ 数学平台” 的平台坐标系和导航坐标系 相重合,称其为对准。 3.惯性仪表的校准:对陀螺的刻度系数进行标 定,对陀螺的漂移进行标定。对加速度计标定刻度 系数。
式中
、 、 、 、 、 分别为 飞行器相 对惯 x y z x y z
性空 间沿陀螺 三个轴的 角速度 及角加速 度分量 (弧 度/S 、 弧度 /S )。D 4 为 刻度系数,D 4 x 为陀螺 的正常 输出值,其它 名项 为误 差项,对 应的系数 D l 至 D12 为动 态误差系 数。
b b 、 a 一—沿飞 行器 坐标 ib ib
系表 示的 陀螺及 加速度 计输 出的 原始测量 值;
b b 、aib 一—误 差 补 偿后 的 ib
陀螺 及加速度 计的输出 值;
b b 、 aib —— 由误差 模型 ib
给出 的陀 螺及加 速度计 的估 计 误 差 ( 包 括静 态 和 功 态 误 差项 )。
武汉大学测绘学院 卫星应用研究所
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%这是研究惯性导航的最好代码。

记得自己添加测试数据% 此为基于四元素法,角增量法的捷连惯导系统程序算法% > 飞行器飞行过程中飞行高度不变% > 航向角以逆时针为正% > 以地理系为导航坐标系% > 运行程序时需导入比力信息及陀螺议角速率信息clcclearclose allData = load('Data1.txt');f_INS = Data(:,2:4);% 加载加表数据wib_INS = Data(:,5:7);% 加载陀螺数据L0 = size(Data,1);Wie = 7.292115147e-5; %> 地球自传角速度Re = 6378245; %> 地球椭球长半径h = 30;% > 飞行高度e = 1/298.3;%> 初始经纬度Lamda(1) = 116.344695283*pi/180;% > 初始经度(弧度)L(1) = 39.975172*pi/180;% > 初始纬度(弧度)%> 初始姿态角Seita(1) = 0.120992605*pi/180; %> 俯仰角(弧度)Gama(1) = 0.010445947*pi/180; %> 横滚角(弧度)Ksai(1) = 91.637207*pi/180;% > 航向角(弧度)%> 初始速度Vx(1) = 0.000048637; %> x通道速度Vy(1) = 0.000206947;% > y通道速度Vz(1) = 0.007106781; %> z通道速度%> 重力加速度计算参数g0 = 9.7803267714;gk1 = 0.00193185138639;gk2 = 0.00669437999013;Vx = zeros(1,L0);Vy = zeros(1,L0);Vz = zeros(1,L0);Lamda = zeros(1,L0);L = zeros(1,L0);Seita = zeros(1,L0);Gama = zeros(1,L0);Ksai = zeros(1,L0); %> 四元素初始值e0 = cos(0.5*Ksai(1))*cos(0.5*Seita(1))*cos(i0.5*Gama(1))-sin(0.5*Ksai(1))*sin(0.5*Seita(1))*sin(0.5* Gama(1));e1 = -cos(0.5*Ksai(1))*sin(0.5*Seita(1))*cos(0.5*Gama(1))+sin(0.5*Ksai(1))*cos(0.5*Seita(1))*sin(0.5* Gama(1));e2 = -cos(0.5*Ksai(1))*cos(0.5*Seita(1))*sin(0.5*Gama(1))-sin(0.5*Ksai(1))*sin(0.5*Seita(1))*cos(0.5* Gama(1));e3 = cos(0.5*Ksai(1))*sin(0.5*Seita(1))*sin(0.5*Gama(1))+sin(0.5*Ksai(1))*cos(0.5*Seita(1))*cos(0.5* Gama(1));Ctb = [e0^2+e1^2-e2^2-e3^2 2*(e1*e2+e0*e3) 2*(e1*e3-e0*e2); %> 用四元素表示得姿态矩阵2*(e1*e2-e0*e3) e0^2-e1^2+e2^2-e3^2 2*(e2*e3+e0*e1);2*(e1*e3+e0*e2) 2*(e2*e3-e0*e1) e0^2-e1^2-e2^2+e3^2];E = [e0 e1 e2 e3]';%> 四元素的四个元素值for i = 1:L0f_INSc = f_INS(i,:)';wib_INSc = wib_INS(i,:)';Ry(i) = Re*(1-2*e+3*e*(sin(L(i)))^2);% > 计算子午圈主曲率半径Rx(i) = Re*(1+e*(sin(L(i)))^2); %> 计算卯酉圈主曲率半径g = g0*(1+gk1*(sin(L(i)))^2)*(1-2*h/Re)/sqrt(1-gk2*(sin(L(i)))^2);% > 重力加速度计算Cbt = Ctb';f_t = Cbt*f_INSc;% > 将体轴系中的比例转化到地理系Vx(i) = (f_t(1)+2*Wie*sin(L(i))*Vy(i)+Vx(i)*Vy(i)*tan(L(i))/Rx(i))/80+Vx(i);% > x通道速度计算Vy(i) = (f_t(2)-2*Wie*sin(L(i))*Vx(i)-Vx(i)*Vx(i)*tan(L(i))/Rx(i))/80+Vy(i);% > y通道速度计算Vz(i) = (f_t(3)+2*Wie*cos(L(i))*Vx(i)+Vx(i)*Vx(i)/Rx(i)+Vy(i)*Vy(i)/Ry(i)-g)/80+Vz(i);% > z通道速度计算Lamda(i) = Vx(i)/cos(L(i))/Rx(i)/80+Lamda(i);% > 经度计算if Lamda(i)>piLamda(i) = Lamda(i)-2*pi;% >经度在-180度(西经)到180(东经)范围endL(i) = Vy(i)/Ry(i)/80+L(i); %> 纬度计算if L(i)>(pi/2)L(i) = pi-L(i);% >纬度小于90度(北纬)endWetx_t(i) = -Vy(i)/Ry(i);Wety_t(i) = Vx(i)/Rx(i);Wetz_t(i) = Vx(i)*tan(L(i))/Rx(i);% > 在地理坐标系的位移角速率Wet_t = [Wetx_t(i) Wety_t(i) Wetz_t(i)]'; %> 在地理坐标系的位移角速率Wib_b = [wib_INSc(1) wib_INSc(2) wib_INSc(3)]';% > 陀螺仪测的角速率值Wie_t = [0 Wie*cos(L(i)) Wie*sin(L(i))]'; %> 在地理坐标系的地球角速率Wtb_b = Wib_b-Ctb*(Wie_t+Wet_t); %> 姿态矩阵角速率%> 用角增量法计算四元素姿态矩阵Mwtb = [0 -Wtb_b(1) -Wtb_b(2) -Wtb_b(3);Wtb_b(1) 0 Wtb_b(3) -Wtb_b(2);Wtb_b(2) -Wtb_b(3) 0 Wtb_b(1);Wtb_b(3) Wtb_b(2) -Wtb_b(1) 0]/80;derta = sqrt((Mwtb(1,2))^2+(Mwtb(1,3))^2+(Mwtb(1,4))^2);E = [eye(4)*(1-derta^2/8+derta^4/384)+(1/2-derta^2/48)*Mwtb]*E;% > E = (cos(0.5*derta)*eye(4)+Mwtb*sin(0.5*derta)/derta)*E,采用四阶近似算法e0 = E(1);e1 = E(2);e2 = E(3);e3 = E(4);Ctb = [e0^2+e1^2-e2^2-e3^2 2*(e1*e2+e0*e3) 2*(e1*e3-e0*e2);% > 用四元素表示得姿态矩阵2*(e1*e2-e0*e3) e0^2-e1^2+e2^2-e3^2 2*(e2*e3+e0*e1);2*(e1*e3+e0*e2) 2*(e2*e3-e0*e1) e0^2-e1^2-e2^2+e3^2];%> 姿态角计算Seita(i) = asin(Ctb(2,3)); %> 俯仰角计算Gama(i) = atan(-Ctb(1,3)/Ctb(3,3)); %> 横滚角计算if abs(Ctb(3,3))>epsGama(i) = atan(-Ctb(1,3)/Ctb(3,3));if Ctb(3,3)>0Gama(i) = Gama(i);elseif -Ctb(1,3)> 0Gama(i) = Gama(i)+pi;else Gama(i) = Gama(i)-pi;endelseif -Ctb(1,3)> 0Gama(i) = pi/2;else Gama(i) = -pi/2;endKsai(i) = atan(Ctb(2,1)/Ctb(2,2));% > 航向角计算if abs(Ctb(2,2))>epsKsai(i) = atan(Ctb(2,1)/Ctb(2,2));if Ctb(2,2)>0Ksai(i) = Ksai(i);elseif Ctb(2,1)> 0Ksai(i) = Ksai(i)+pi;else Ksai(i) = Ksai(i)-pi;endelseif Ctb(2,1)>0Ksai(i) = pi/2;else Ksai(i) = -pi/2;endend%> 将弧度换算为角度Seita = Seita*180/pi;Gama = Gama*180/pi;Ksai = Ksai*180/pi;L = L*180/pi;Lamda = Lamda*180/pi;t = 0.01:0.01:L0*0.01;%> 绘制曲线图figureplot(L,Lamda)% > 绘制经度变化曲线图grid onXlabel('经度');Ylabel('维度');title('经维度变化曲线图');figureplot(t,Seita)% > 绘制俯仰角变化曲线图grid onXlabel('时间/秒');Ylabel('俯仰角Seita/度');title('俯仰角变化曲线图');figureplot(t,Gama)% > 绘制横滚角变化曲线图grid onXlabel('时间/秒');Ylabel('横滚角Gama/度');title('横滚角变化曲线图'); figureplot(t,Ksai) %> 绘制航向角变化曲线grid onXlabel('时间/秒');Ylabel('航向角Ksai/度');title('航向角变化曲线图'); figureplot(t,Vx)% > 绘制东向速度变化曲线grid onXlabel('时间/秒');Ylabel('东向速度Vx 米/秒');title('东向速度变化曲线图'); figureplot(t,Vy)% > 绘制北向速度变化曲线grid onXlabel('时间/秒');Ylabel('北向速度Vy 米/秒');title('北向速度变化曲线图'); figureplot(t,Vz)% > 绘制垂直速度变化曲线grid onXlabel('时间/秒');Ylabel('垂直速度Vz 米/秒');title('垂直速度变化曲线图');。

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