Определение проекций скорости ветра на основе измерений воздушной скорости, углов атаки и скольжения

Рассматривается задача оценивания проекций скорости ветра в полете. Предложенный метод позволяет получить оценки для трех проекций скорости ветра в нормальной земной системе координат с использованием данных спутниковой навигационной системы, а также бортовых аэрометрических измерений воздушной скорости, углов атаки и скольжения. Основная идея, положенная в основу метода, состоит в том, что спутниковые измерения трех проекций скорости летательного аппарата относительно земной системы координат являются весьма точными (погрешности обычно не превышают 0,2 м/c). Это позволяет использовать спутниковые измерения скоростей в качестве своего рода эталона, подобно тому, как в практической метрологии для оценивания погрешностей средств измерений их сравнивают с эталоном, т. е. существенно более точным средством измерения. Чтобы реализовать такой подход не в метрологической лаборатории, а на борту летательного аппарата, предлагается использовать известные из динамики полета соотношения между проекциями скорости в земной и связанной системах координат, углами атаки и скольжения и скоростью ветра. Затем три проекции скорости ветра назначаются неизвестными параметрами, для нахождения которых применяется параметрическая идентификация. Предполагается, что на обрабатываемом участке полета ветер имеет постоянную скорость и направление.

Показатели точности предложенного алгоритма оценивались по данным, полученным на пилотажном стенде современного учебно-тренировочного самолета. В процессе стендового моделирования воспроизводились случайные погрешности измерений на уровнях, соответствующих летному эксперименту. Исследовалось также влияние вида маневров на точность идентификации трех проекций скорости ветра.

Показано, что для маневров типа "бочка", "дачи" по тангажу, "змейка" погрешности оценивания горизонтальных составляющих скорости ветра в основном не превышают 5 %, вертикальной составляющей — 10 % при длительностях скользящего интервала обработки 0,5 и 1,0 с, что позволяет не только оценивать постоянную скорость ветра, но и отслеживать ее изменение.

1. Васильченко К. К., Леонов В. А., Пашковский И. М., Поплавский Б. К. Летные испытания самолетов. М.: Машиностроение, 1996. 745 c.

2. Августов Л. И., Бабиченко А. В. и др. Навигация летательных аппаратов в околоземном пространстве. М.: Научтехлитиздат, 2015. 592 с.

3. Klein V., Morelli E. Aircraft System Identification. Theory and Practice. Reston: AIAA, 2006. 484 p.

4. Korsun O. N., Poplavsky B. K. Approaches for flight tests aircraft parameter identification // 29th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences, ICAS 2014. 2014. P. 02—10.

5. Jategaonkar R. V. Flight vehicle system identification: A time domain methodology. Reston: AIAA, 2006. 534 p.

6. Овчаренко В. Н. Аэродинамические характеристики летательных аппаратов: Идентификация по полетным данным. М.: ЛЕНАНД, 2019. 236 с.

7. Chowdhary G., Jategaonkar R. Aerodynamic parameter estimation from flight data applying extended and unscented Kalman filter // Aerospace Science and Technology. 2010. Vol. 14. Р. 106—117.

8. Brunton S. L., Dawson S. T. M., Rowley C. W. Statespace model identification and feedback control of unsteady aerodynamic forces // Journal of Fluids and Structures. 2014. Vol. 50. P. 253—270.

9. Wang Y., Dong J., Liu X., Zhang L. Identification and standardization of maneuvers based upon operational flight data // Chinese Journal of Aeronautics. 2015. Vol. 28, N. 1. P. 133—140.

10. Song Y., Song B., Seanor B. et al. On-line aircraft parameter identification using Fourier transform regression with an application to F/A-18 HARV flight data // KSME International Journal. 2002. Vol. 16, N. 3. P. 327—337.

11. Boubertakh H. Knowledge-based ant colony optimization method to design fuzzy proportional integral derivative controllers // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2017. Vol. 56, Iss. 4. P. 681—700.

12. Luchtenburg D. M., Rowley C. M., Lohry M. W., Martinelli L., Stengel R. F. Unsteady high-angle-of-attack aerodynamic models of a generic jet transport // Journal of Aircraft. 2015. Vol. 52, N. 3. P. 890—895.

13. Wang Q., He K. F., Qian W. Q., Zhang T. J., Cheng Y. Q., Wu K. Y. Unsteady aerodynamics modeling for flight dynamics application // Acta Mechanica Sinica. 2012. Vol. 28, N. 1. P. 14—23.

14. Schutte A., Einarsson G., Raichle A., Schoning B., Monnich W., Forkert T. Numerical simulation of maneuvering aircraft by aerodynamic, flight mechanics, and structural mechanics coupling // J. Aircraft. 2009. Vol. 46, N. 1. P. 53—64.

15. Kanyshev A. V., Korsun O. N., Ovcharenko V. N., Stulovskii A. V. Identification of aerodynamic coefficients of longitudinal movement and error estimates for onboard measurements of supercritical angles of attack // Journal of Computer and System Sciences International. 2018. Vol. 57, N. 3. P. 374—389.

16. Korsun O. N., Nikolaev S. V., Pushkov S. G. An algorithm for estimating systematic measurement errors for air velocity, angle of attack, and sliding angle in flight testing // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2016. Vol. 55, N. 3. P. 446—457.

17. Wagner J. F., Wieneke T. Integrating satellite and inertial navigation conventional and new fusion approaches // Control Engineering Practice. 2003. Vol. 11(5). P. 483—598.

18. Пушков С. Г., Ловицкий Л. Л., Корсун О. Н. Методы определения скорости ветра при проведении летных испытаний авиационной техники с применением спутниковых навигационных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 9. С. 65—70.

19. Kyaw Zin Latt, Moung Htang Om. Development of wind velocity estimation method using the airspeed // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25, № 2. С. 152—159.

20. Динамика полета: Учебник для студентов высших учебных заведений / А. В. Ефремов, В. Ф. Захарченко, В. Н. Овчаренко и др.; Под ред. Г. С. Бюшгенса. М.: Машиностроение, 2017. 776 с.