發(fā)布時間：2020-05-26 07:56

【摘要】：直升機(jī)在垂直下降或陡下降時,若操縱不當(dāng),容易陷入嚴(yán)重危及直升機(jī)飛行安全的渦環(huán)狀態(tài)之中,若能在直升機(jī)進(jìn)入渦環(huán)時及時告警并提示合理的改出方式,可有效避免此類事故的發(fā)生。本文即針對直升機(jī)渦環(huán)狀態(tài)告警方法開展研究,主要研究內(nèi)容包括:(1)通過對現(xiàn)有直升機(jī)渦環(huán)狀態(tài)判據(jù)進(jìn)行對比分析,確定了適合的渦環(huán)邊界計算方法,根據(jù)直升機(jī)進(jìn)入渦環(huán)區(qū)域的不同,用不同邊界將渦環(huán)區(qū)域進(jìn)行劃分,并根據(jù)直升機(jī)進(jìn)入不同區(qū)域表現(xiàn)出的不同狀態(tài),確定了合理的告警方式和相應(yīng)的改出措施。(2)針對渦環(huán)告警的關(guān)鍵問題之一——低空速的準(zhǔn)確獲取問題,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直升機(jī)低空速預(yù)測模型,并就預(yù)測模型中存在的問題,利用主成分分析法解決數(shù)據(jù)維數(shù)過大問題,采用遺傳算法優(yōu)化解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)性初始化權(quán)值和閾值問題。最后,基于Matlab仿真,以及利用四旋翼無人機(jī)平臺進(jìn)行了飛行試驗,充分驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于預(yù)測低空速的有效性和準(zhǔn)確性。(3)基于Simulink/Stateflow建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低空速預(yù)測模型和渦環(huán)告警方式邏輯模型。首先基于Simulink建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低空速預(yù)測模型,進(jìn)一步基于Stateflow建立了渦環(huán)告警方式的邏輯模型,最后將前述兩個模型進(jìn)行了集成,通過仿真并完成了測試,驗證了模型的正確性。(4)開展了基于DSP的半物理仿真試驗�；贒SP控制器,利用C語言實現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低空速預(yù)測算法和渦環(huán)告警方式邏輯算法,并開發(fā)與之配套的上位機(jī)軟件,搭建了相應(yīng)的半物理仿真硬件系統(tǒng),通過試驗,驗證了本文所提出的渦環(huán)告警方法的正確性和有效性。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V275.1;V328;TP183

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