CN112577706A - 一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,涉及飞行试验技术领域,通过对所述惯性传感器数据按预设规则进行截取得到试验有效数据,其中,所述有效数据包括,三轴加速度计数据和三轴陀螺输出数据;对所述三轴加速度计数据进行低通滤波得到第一数据,去除高频振动干扰;对所述第一数据及三轴陀螺输出数据进行带阻滤波得到第二数据,去除风动气流的脉动干扰;基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息,能够针对风洞自由飞试验的应用场景,以提升试验精度。
Description
技术领域
风洞飞行试验技术领域,具体涉及一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法。
背景技术
风洞自由飞试验是风洞试验领域一种具体的试验方法,其原理是:在风洞试验中,将飞行器模型通过发射、投放等方式置于风洞流场之中,此时飞行器模型没有任何支撑约束,除重力外仅受气动力作用。通过实时捕获飞行器模型的位置姿态信息,可获取飞行器的静、动稳定导数系数及其它相关气动系数。相对于传统风洞试验,其最大的优点是没有支撑干扰,能较为真实地模拟飞行器的实际飞行状态。
飞行器模型的位姿捕获是风洞自由飞试验的核心环节。目前,风洞自由飞试验模型的位姿捕获均基于高速摄影方法。然而,其存在获取位姿自由度少、有效数据量少的问题,制约了风洞自由飞试验的进一步发展。惯性传感器的优点是完全独立自主、输出频率高,但存在累计误差,长时间使用误差较大。因此大多数情形下,惯性传感器需要与其它传感器(GPS、磁强计、里程计等)进行组合实现位姿解算,实现优势互补。专利“一种径向水平井的井眼轨迹参数计算方法:CN 106703787 B”利用地磁信息对惯性解算信息进行校正以获取实时井眼轨迹。对于无其它类型传感器辅助的纯惯性位姿解算方法,专利“基于MEMS传感器的自适应零速修正行人导航方法:CN201710943499.3”利用MEMS惯性传感器实现零速修正,同时通过捷联解算获取行人的位置和速度。
在风洞试验中,惯性器件目前大多数应用于静态角度测量而非位姿解算,且由于MEMS惯性传感器精度较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,能够针对风洞自由飞试验的应用场景,以提升试验精度。
第一方面,本发明实施例提供了一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,其特征在于,所述获取位姿方法包含以下步骤:
对所述惯性传感器数据按预设规则进行截取得到试验有效数据,其中,所述有效数据包括,三轴加速度计数据和三轴陀螺输出数据;
对所述三轴加速度计数据进行低通滤波得到第一数据,去除高频振动干扰;
对所述第一数据及三轴陀螺输出数据进行带阻滤波得到第二数据,去除风动气流的脉动干扰;
基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息。
可选地,所述位姿解算方法应用于风洞自由飞试验模型位姿测量之中,测量***基于惯性传感器,且置于模型内部。
可选地,所述预设规则是:加速度变化量|a(i)-a(i-1)|首次大于阈值ath时刻之前的数据为试验有效数据,其中,
a(i-1)为a(i)上一时刻的值。ax、ay和az分别是加速度计输出的三轴加速度,ath由试验前多次测试获取。
可选地,低通滤波截止频率是惯性传感器数据采集频率的一半。
可选地,带阻滤波阻频带中心频率和带宽由风洞气流的脉动水平决定,不同风洞和不同马赫数下,带阻滤波器阻频带中心频率和带宽不同,由先序流场校测获得。
可选地,基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息包括:
a、定义惯性器件x轴在模型铅垂面内指向模型前方,z轴在模型铅垂面内指向模型下方,y轴与x、z轴成右手系指向模型右侧;惯性传感器轴系定义与模型一致;初始化解算参数,其中包括:比例常数Kp,积分常数Ki,时间常数T,四元数初始值q=[q0 q1 q2 q3]T,上角标T代表向量或矩阵转置;误差积分项初始值ei=[eix eiy eiz]T;速度初始值vel=[velxvely velz]T,位置初始值pos=[posx posy posz]T;
b、将当前时刻三轴陀螺数据和加速度计数据归一化:
an=a/|a|,gn=g/|g|
其中,an=[anx any anz]T为归一化的加速度计数据,gn=[gnx gny gnz]T为归一化的陀螺数据,a=[ax ay az]T为原始三轴加速度计数据,g=[gx gy gz]T为原始三轴陀螺数据,且
c、计算单位重力向量v=[vx vy vz]T:
d、计算当前时刻姿态误差e=[ex ey ez]T,并对误差进行积分:
e=an×v
积分项ei=[eix eiy eiz]T更新如下:
ei(i)=ei(i-1)+KiT·e
其中,ei(i-1)代表上一时刻的误差积分项。
e、修正陀螺零偏:
gnr=gn+Kp·e+ei(i)
其中,gnr=[gnrx gnry gnrz]T是修正后的陀螺数据。
f、更新四元数并对四元数归一化:
q(i)=q(i-1)+TΩq(i-1)
其中,
对四元数归一化得到qn(i)=[q1n(i) q2n(i) q3n(i) q4n(i)]T
qn(i)=q(i)/|q(i)|
其中
g、利用更新的四元数求解飞行器模型姿态,包含滚转角、俯仰角和侧偏角。更新公式由步骤c确定的旋转序列决定。旋转序列不同,姿态角的计算方法不同。
h、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴加速度:
i、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴速度并滤波:
vel(i)=vel(i-1)+ane·T
对速度进行高通滤波,目的是去除偏置误差:
velf(i)=Fil1(vel(i))
其中,Fil1(*)是设计的高通滤波器,其波通频带截止频率小于0.2Hz。
j、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴位置并滤波:
pos(i)=pos(i-1)+velf·T
对位置进行高通滤波,目的是去除偏置误差:
posf(i)=Fil2(pos(i))
其中,Fil2(*)是设计的高通滤波器,其波通频带截止频率小于0.2Hz。
k、返回步骤b,迭代计算,直至获取有效数据时间内的飞行器模型位置姿态信息。
有益效果
本发明公开了一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,通过对所述惯性传感器数据按预设规则进行截取得到试验有效数据,其中,所述有效数据包括,三轴加速度计数据和三轴陀螺输出数据;对所述三轴加速度计数据进行低通滤波得到第一数据,去除高频振动干扰;对所述第一数据及三轴陀螺输出数据进行带阻滤波得到第二数据,去除风动气流的脉动干扰;基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息,能够针对风洞自由飞试验的应用场景,以提升试验精度。
附图说明
图1为本发明内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法一种实施例的流程图;
图2为基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息一种实施例的流程图;
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语"厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"内"、"外"、等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或***必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语"第一"、"第二"仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在风洞试验中,惯性器件目前大多数应用于静态角度测量而非位姿解算,且由于MEMS惯性传感器精度较低,因此,需要针对风洞自由飞试验的应用场景,设计位姿捕获算法以满足试验精度。将MEMS惯性器件应用于风洞试验之中必须考虑如下问题:1、受限于飞行器模型体积和金属屏蔽环境,其很难与其它传感器进行组合,只能通过提高惯性解算精度提高位姿解算精度;2、风洞试验中飞行器模型振动及气流脉动干扰较大,而MEMS传感器对振动较为敏感,故必须对原始数据进行有效滤波。
本发明一种实施例公开了一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,具体包含如下步骤:
S20、对所述惯性传感器数据按预设规则进行截取得到试验有效数据,其中,所述有效数据包括,三轴加速度计数据和三轴陀螺输出数据;
S40、对所述三轴加速度计数据进行低通滤波得到第一数据,去除高频振动干扰;
S60、对所述第一数据及三轴陀螺输出数据进行带阻滤波得到第二数据,去除风动气流的脉动干扰;
S80、基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息。
进一步地,步骤S20中,数据截取的规则是:加速度变化量|a(i)-a(i-1)|首次大于阈值ath时刻之前的数据为试验有效数据。其中,
a(i-1)为a(i)上一时刻的值。ax、ay和az分别是加速度计输出的三轴加速度。ath由试验前多次测试获取。
进一步地,步骤S40中,滤波截止频率fc是惯性传感器数据采集频率的一半。
进一步地,步骤S60中,带阻滤波阻频带中心频率f0和带宽BW由风洞气流的脉动水平决定。不同风洞和不同马赫数下,带阻滤波器阻频带中心频率f0和带宽BW不同,由先序流场校测获得。
下面引入具体参数以一种较优的实施方式对本发明的有益效果进一步说明:
步骤1:将内嵌式风洞自由飞试验模型位姿测量***采集到的惯性传感器数据进行截取,获取试验有效数据,描述为数据1.其中,试验有效数据是指模型未碰到风洞试验段之前,仅在空气动力作用下风洞自由飞试验模型的惯性传感器数据。因为模型碰到风洞试验段时,会出现加速度突变。因而加速度产生突变之前的数据为有效数据。
具体地,数据的截取的规则是:加速度变化量|a(i)-a(i-1)|首次大于阈值ath时刻之前的数据为试验有效数据。其中,
a(i-1)为a(i)上一时刻的值。ax、ay和az分别是加速度计输出的三轴加速度。ath由试验前多次测试获取。
步骤2:将步骤1所得的所述数据1中的三轴加速度计输出数据进行低通滤波,和未滤波的三轴陀螺输出数据一起组成数据2。其中,滤波截止频率fc是惯性传感器数据采集频率的一半。下面以ax的低通滤波为例进行步骤说明,其中采集频率为100Hz,fc=50Hz。ay和az低通滤波步骤完全一致。滤波公式如下:
x(n)=0.858·ax(n)
y(n)=x(n)+x(n-1)-0.716·y(n-1)
其中,ax是N维原始数组,N为数据长度;y为ax经低通滤波后的数组,y(n)是y的第n个元素。
步骤3:将步骤2所得的所述数据2进行带阻滤波,得到数据3。其中,带阻滤波阻频带中心频率f0和带宽BW由风洞气流的脉动水平决定。不同风洞和不同马赫数下,带阻滤波器阻频带中心频率f0和带宽BW不同,由先序流场校测获得。下面同样以ax的带阻滤波为例进行步骤说明,其中采集频率为100Hz,f0=25Hz,BW=10Hz。ay和az的带阻滤波步骤完全一致。滤波公式如下:
x(n)=0.6486·ax(n)
y1(n)=x(n)-0.4478·x(n-1)+x(n-2)-0.7503·y1(n-1)-0.4701·y1(n-2)
x1(n)=0.6486·y1(n)
y2(n)=x1(n)+0.4478·x1(n-1)+x1(n-2)+0.7503·y2(n-1)-0.4701·yi(n-2)
其中ax是N维原始数组,N为数据长度;y2为ax经带阻滤波后的数组,y2(n)是y2的第n个元素。
步骤4:利用步骤3所得的所述数据3进行递推位姿解算,获取试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息。
具体地,如图2所示:
利用步骤3所得的所述数据3进行递推位姿解算,获取试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息包含如下步骤:
a、定义惯性器件x轴在模型铅垂面内指向模型前方,z轴在模型铅垂面内指向模型下方,y轴与x、z轴成右手系指向模型右侧。惯性传感器轴系定义与模型一致。初始化解算参数,本实施例参数设定如下:比例常数Kp=2.5,积分常数Ki=0.001,时间常数T=0.005,四元数初始值q=[q0 q1 q2 q3]T=[1 0 0 0]T,上角标T代表向量或矩阵转置;误差积分项初始值ei=[eix eiy eiz]T=[0 0 0]T;速度初始值vel=[velx vely velz]T=[0 0 0]T,位置初始值pos=[posx posy posz]T=[0 0 0]T。
b、将当前时刻三轴陀螺和加速度计数据归一化:
an=a/|a|,gn=g/|g|
其中,an=[anx any anz]T为归一化的加速度计数据,gn=[gnx gny gnz]T为归一化的陀螺数据,a=[ax ay az]T为原始三轴加速度计数据,g=[gx gy gz]T为原始三轴陀螺数据,且
c、计算单位重力向量v=[vx vy vz]T:
因此,可得到v=[vx vy vz]T的分量表达式:
vx=2(q1q3-q0q2)
vy=2(q0q1+q2q3)
d、计算当前时刻姿态误差e=[ex ey ez]T,并对误差进行积分:
e=an×v
积分项ei=[eix eiy eiz]T更新如下:
ei(i)=ei(i-1)+KiT·e
其中,ei(i-1)代表上一时刻的误差积分项,具体计算结果如下:
ex=any*vz-anz*vy
ey=anz*vx-anx*vz
ez=anx*vy-any*vx
eix(i)=eix(i-1)+Ki*ex*T
eiy(i)=eiy(i-1)+Ki*ey*T
eiz(i)=eiz(i-1)+Ki*ez*T
e、修正陀螺零偏:
gnr=gn+Kp·e+ei(i)
其中,gnr=[gnrx gnry gnrz]T是修正后的陀螺数据。具体计算结果如下:
gnrx=gnx+Kp*ex+eix(i)
gnry=gny+Kp*ey+eiy(i)
gnrz=gnz+Kp*ez+eiz(i)
f、更新四元数并对四元数归一化
q(i)=q(i-1)+TΩq(i-1)
其中,
展开如下:
q0(i)=q0(i-1)+(-q1(i-1)gnrx-q2(i-1)gnry-q3(i-1)gnrz)T/2
q1(i)=q1(i-1)+(q0(i-1)gnrx+q2(i-1)gnrz-q3(i-1)gnry)T/2
q2(i)=q2(i-1)+(q0(i-1)gnry-q1(i-1)gnrz+q3(i-1)gnrx)T/2
q3(i)=q3(i-1)+(q0(i-1)gnrz+q1(i-1)gnry-q2(i-1)gnrx)T/2
对四元数归一化得到qn(i)=[q1n(i) q2n(i) q3n(i) q4n(i)]T
qn(i)=q(i)/|q(i)|
其中
θ=-arcsin(2q1n(i)q3n(i)+2q0n(i)q2n(i))
h、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴加速度:
i、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴速度vel=[velx vely velz]T并滤波:
velx(i)=velx(i-1)+anex·T
vely(i)=vely(i-1)+aney·T
velz(i)=velz(i-1)+anez·T
对速度进行高通滤波,目的是去除偏置误差:
velf(i)=Fil1(vel(i))
其中,Fil1(*)是设计的高通滤波器,本实施例选取通频带截止频率为0.1Hz。
j、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴位置pos=[posx posy posz]T并滤波:
posx(i)=posx(i-1)+velfx(i)
posy(i)=posy(i-1)+velfy(i)
posz(i)=posz(i-1)+velfz(i)
对位置进行高通滤波,目的是去除偏置误差:
posf(i)=Fil2(pos(i))
其中,Fil2(*)是设计的高通滤波器,本实施例选取通频带截止频率为0.1Hz。
k、返回步骤b,迭代计算,直至获取有效数据时间内的飞行器模型位置姿态信息,解算结束。
本发明公开的一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,应用于基于惯性传感器的内嵌式风洞自由飞试验模型位姿测量***中。采用低通滤波去除加速度计振动干扰,同时采用带阻滤波针对性去除风洞气流的脉动干扰。利用滤波后的惯性传感器数据进行惯性解算,得到飞行器模型的位置、姿态六自由度信息。本方法位姿解算精度满足试验要求,普适性较强,为风洞自由飞试验飞行器模型位姿获取提供一种解决方案。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种内嵌式风洞自由飞试验模型位姿获取方法,其特征在于,所述解算方法包含以下步骤:
对所述惯性传感器数据按预设规则进行截取得到试验有效数据,其中,所述有效数据包括,三轴加速度计数据和三轴陀螺输出数据;
对所述三轴加速度计数据进行低通滤波得到第一数据,去除高频振动干扰;
对所述第一数据及三轴陀螺输出数据进行带阻滤波得到第二数据,去除风动气流的脉动干扰;
基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息。
2.根据权利要求1所述的位姿获取方法,其特征在于,所述位姿获取方法应用于风洞自由飞试验模型位姿测量之中,测量***基于惯性传感器,且置于模型内部。
3.根据权利要求2所述的位姿获取方法,其特征在于,试验有效数据是指模型未碰到风洞试验段之前,仅在空气动力作用下风洞自由飞试验模型的惯性传感器数据。
5.根据权利要求2所述的位姿获取方法,其特征在于:低通滤波截止频率是惯性传感器数据采集频率的一半。
6.根据权利要求2所述的位姿获取方法,其特征在于:带阻滤波阻频带中心频率和带宽由风洞气流的脉动水平决定,不同风洞和不同马赫数下,带阻滤波器阻频带中心频率和带宽不同,由先序流场校测获得。
7.根据权利要求2所述的位姿获取方法,其特征在于:基于所述第二数据进行递推位姿解算得到试验过程中有效时间内的飞行器模型六自由度位姿信息包括:
a、定义惯性器件x轴在模型铅垂面内指向模型前方,z轴在模型铅垂面内指向模型下方,y轴与x、z轴成右手系指向模型右侧;惯性传感器轴系定义与模型一致;初始化解算参数,其中包括:比例常数Kp,积分常数Ki,时间常数T,四元数初始值q=[q0 q1 q2 q3]T,上角标T代表向量或矩阵转置;误差积分项初始值ei=[eix eiy eiz]T;速度初始值vel=[velxvely velz]T,位置初始值pos=[posx posy posz]T;
b、将当前时刻三轴陀螺数据和加速度计数据归一化:
an=a/|a|,gn=g/|g|
其中,an=[anx any anz]T为归一化的加速度计数据,gn=[gnx gny gnz]T为归一化的陀螺数据,a=[ax ay az]T为原始三轴加速度计数据,g=[gx gy gz]T为原始三轴陀螺数据,且
c、计算单位重力向量v=[vx vy vz]T:
d、计算当前时刻姿态误差e=[ex ey ez]T,并对误差进行积分:
e=an×v
积分项ei=[eix eiy eiz]T更新如下:
ei(i)=ei(i-1)+KiT·e
其中,ei(i-1)代表上一时刻的误差积分项;
e、修正陀螺零偏:
gnr=gn+Kp·e+ei(i)
其中,gnr=[gnrx gnry gnrz]T是修正后的陀螺数据;
f、更新四元数并对四元数归一化:
q(i)=q(i-1)+TΩq(i-1)
其中,
对四元数归一化得到qn(i)=[q1n(i) q2n(i) q3n(i) q4n(i)]T
qn(i)=q(i)/|q(i)|
其中,
g、利用更新的四元数求解飞行器模型姿态;
h、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴加速度:
i、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴速度并滤波:
vel(i)=vel(i-1)+ane·T
对三轴速度进行高通滤波,目的是去除偏置误差:
velf(i)=Fil1(vel(i))
其中,Fil1(*)是设计的高通滤波器,其波通频带截止频率小于0.2Hz。
j、计算地平坐标系下的飞行器模型三轴位置并滤波:
pos(i)=pos(i-1)+velf·T
对位置进行高通滤波,目的是去除偏置误差:
posf(i)=Fil2(pos(i))
其中,Fil2(*)是设计的高通滤波器,其波通频带截止频率小于0.2Hz。
k、返回步骤b,迭代计算,直至获取有效数据时间内的飞行器模型位置姿态信息。
8.根据权利要求7所述的位姿获取方法,其特征在于,步骤g利用更新的四元数求解飞行器模型姿态,包含滚转角、俯仰角和侧偏角;更新公式由步骤c确定的旋转序列决定。
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