CN110765404A - 一种机弹干扰辨识算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机弹干扰辨识算法，属于导弹飞行试验数据分析领域，其步骤包括：步骤一、对惯性测量装置获取的角速度信息进行预处理，包含单位变换及滤除高频噪声；步骤二、根据处理后的角速度信息，选取合适的时间间隔，解算角加速度信息；步骤三、根据角加速度信息和导弹转动惯量，求解弹体系下各轴总的力矩分量；步骤四、根据马赫数、合成攻角、气流滚转角、质心、舵偏角等信息，求解导弹自由流下弹体系下各轴的力矩分量；步骤五、根据弹体系下各轴总的力矩减去自由流下的力矩，得到弹体系下各轴机弹干扰力矩分量。本发明针对性地滤除高频信号，并尽量减小相位滞后，确保处理后的角速度信息可用于提取机弹干扰。

Description

一种机弹干扰辨识算法

技术领域

本发明涉及一种机载导弹飞行试验数据分析领域，具体涉及一种机弹干扰辨识算法，特别涉及内埋或外挂弹射发射机载导弹弹射分离段气动干扰辨识方法。

背景技术

为满足作战飞机挂点多样性需求和隐身性能需求，机载导弹的发射方式由传统的滑轨式向弹射式发展。由于导弹与载机之间距离较近，导弹与载机之间将会产生较强的干扰力和干扰力矩，形成较为复杂的流场环境。获取精确的机弹干扰，对实现导弹安全弹射分离尤为重要。

目前，主要通过CTS试验模拟机弹分离段流场环境，获取机弹干扰，用于机弹分离段稳定控制系统设计和验证。通过飞行试验数据分析，获取弹射分离段机弹干扰，有利于验证CTS试验气动数据有效性，并可用于弹射分离段稳定控制系统优化设计。但是，由于导弹弹射机构的作用，弹射分离段容易激发导弹一阶、二阶弹性振动，从而导致通过惯性测量组合得到的角速度信息包含了高频噪声信号，无法直接用于提取角加速度信息，造成无法从飞行试验数据中精确辨识机弹干扰。

发明内容

本发明的技术解决的问题是从飞行试验惯性测量装置中得到的包含高频噪声的角速度信息中，经过数据预处理后，用于辨识机弹干扰，从而获取机弹干扰。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是，涉及一种机弹干扰辨识算法，其步骤包括：

(1)对惯性测量装置获取的角速度信息进行预处理，包含单位变换及滤除高频噪声；

(2)根据步骤(1)处理后的角速度信息，选取合适的时间间隔，解算角加速度信息；

(3)根据步骤(2)得到的角加速度信息和导弹转动惯量，求解弹体系下各轴总的力矩分量；

(4)根据马赫数、合成攻角、气流滚转角、质心、舵偏角等信息，求解导弹自由流下弹体系下各轴的力矩分量；

(5)根据步骤(3)得到的总的力矩减去步骤(4)得到的自由流下的力矩，得到弹体系下各轴机弹干扰力矩分量。

进一步地，所述步骤(1)中，首先对将飞行试验数据中惯性测量装置测量的弹体系角速度除以57.3,将单位从°/s转换为rad/s。

进一步地，所述步骤(1)中，根据傅里叶变换方法得到的幅频特性曲线的特征，选用相应的滤波器滤除高频信号，具体为：如果有明显较强的特定频率的高频信号，可串联多个陷波滤波器(形如

ω₀为陷波滤波器中心频率，Q为品质因素，Q越大，滤波宽度越小，可串联多个陷波滤波器)，滤除相应的高频信号；反之，可采用低通滤波器(形如

T₁为时间常数)，滤除高频噪声。

进一步地，所述步骤(2)中，解算角加速度信息，所选取的时间间隔应不小于原始数据采样步长：

式中，Δt为飞行试验数据的采样步长，n≥1，一般n取3～6次，w_x为步骤(1)预处理后弹体系滚转角速度，w_y为步骤(1)预处理后弹体系偏航角速度，w_z为步骤(1)预处理后弹体系俯仰角速度。为弹体系滚转角加速度，

为弹体系偏航角加速度，

弹体系俯仰角加速度。k为正整数，w_x(k)、w_y(k)、w_z(k)表示第k步的姿态角速度。

进一步地，所述步骤(3)中，根据步骤(2)得到的角加速度信息和导弹转动惯量，求解弹体系下各轴总的力矩分量；

式中，I_x，I_y，I_z为导弹转动惯量。M_x、M_y、M_z为作用在导弹上的所有外力对质心的力矩在弹体系各轴上的分量。

进一步地，所述步骤(4)中，采用气动参数计算模型求解的力矩系数应坐标变换到弹体系：

式中，m_{y_z1}，m_{z_z1}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩系数在弹体旋转坐标系各轴的分量。m_{y_z}，m_{z_z}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩系数在弹体坐标系各轴的分量。

为气流滚转角。

本发明的有益效果是：

(1)本发明根据惯性测量组合得到的角速度数据的幅频特性，选用陷波滤波器或低通滤波器，针对性地滤除高频信号，并尽量减小相位滞后，确保处理后的角速度信息可用于提取机弹干扰；

(2)本发明通过合理选取解算角加速度的时间间隔，提高干扰辨识精度。

附图说明

以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明实施例的一种机弹干扰辨识流程图。

图2是坐标系示意图。

具体实施方式

以下对本发明提供的机弹干扰辨识算法的具体实施方式进行阐述：

首先，结合附图介绍涉及的坐标系和角度定义。

1、弹体坐标系oxyz

坐标原点o位于弹体质心，ox轴沿弹体纵轴，由尾部指向头部为正，oy轴在包含ox轴的导弹纵向对称面内且与ox轴垂直，指向上方为正，oz轴与ox轴和oy轴组成右手坐标系。

2、弹体旋转坐标系ox₁y₁z₁

坐标原点o位于弹体质心，ox₁轴沿弹体纵轴，由尾部指向头部为正，oy₁轴与来流方向在弹体坐标系oyz平面内的投影重合，oz₁轴与 ox₁轴和oy₁轴组成右手坐标系。

3、合成攻角：速度矢量和ox轴的夹角；

4、气流滚转角Φ：oy₁轴与oy轴夹角，沿弹体头部向尾部看，逆时针旋转为正。

首先说明利用飞行试验数据开展机弹干扰辨识所需的飞行试验数据和导弹相关信息：

(1)飞行试验数据：飞行时间、采样时间间隔、弹体系角速度 (含俯仰、偏航、滚转角速度)、动压、马赫数、合成攻角、气流滚转角、舵偏角；

(2)导弹参数：导弹特征长度、导弹特征面积、导弹质心、导弹转动惯量；

(3)气动专业根据风洞试验建立的气动参数计算模型。

以下介绍具体实施步骤：

步骤一、对惯性测量装置获取的角速度信息进行预处理，包含单位变换及滤除高频噪声；

步骤一的具体实施过程为：

(1)将飞行试验数据中惯性测量装置测量的弹体系角速度除以57.3,将单位从°/s转换为rad/s。

(2)采用傅里叶变换方法，对弹射分离段角速度信息中包含的高频分量的频率进行辨识。(频谱分析为本领域公知常识，在此不再详述)

(3)根据傅里叶变换得到的幅频特性曲线，选取不同的滤波器滤除高频噪声：如果有明显较强的特定频率的高频信号(一般为弹体一阶、二阶弹性频率)，采用陷波滤波器(形如

ω₀为陷波滤波器中心频率，Q为品质因素，Q越大，滤波宽度越小，可串联多个陷波滤波器)，滤除相应的高频信号；反之，可采用低通滤波器(形如

T₁为时间常数)，滤除高频噪声。

步骤二、根据步骤一处理后的角速度信息，选取合适的时间间隔(nΔt，Δt为采样间隔时间，n≥1，一般n取3～6次)，解算角加速度信息；

式中，Δt为飞行试验数据的采样步长。w_x为步骤(1)预处理后弹体系滚转角速度，w_y为步骤(1)预处理后弹体系偏航角速度，w_z为步骤(1)预处理后弹体系俯仰角速度。

为弹体系滚转角加速度，为弹体系偏航角加速度，

弹体系俯仰角加速度。k为正整数，w_x(k)、w_y(k)、w_z(k)表示第k步的姿态角速度。

步骤三、根据步骤二得到的角加速度信息和导弹转动惯量，求解弹体系下各轴总的力矩分量；

式中，I_x，I_y，I_z为导弹转动惯量。M_x、M_y、M_z为作用在导弹上的所有外力对质心的力矩在弹体系各轴上的分量。

步骤四、根据马赫数、合成攻角、气流滚转角、质心、舵偏角等信息，求解导弹自由流下弹体系下各轴的力矩分量；

步骤四的计算需用到气动专业根据风洞试验建立的气动参数计算模型，气动参数计算模型的使用为本领域公知常识，在此不再详述，由于气动参数计算模型输出的力矩系数在弹体旋转坐标系下，需坐标变换到弹体系，按如下公式：

式中，m_{y_z1}，m_{z_z1}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩系数在弹体旋转坐标系各轴的分量。m_{y_z}，m_{z_z}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩系数在弹体坐标系各轴的分量。

为气流滚转角。

根据自由流下的力矩系数和动压、特征长度、特征面积，计算导弹自由流下的力矩。

M_{x_z}＝m_{x_z}qSL

M_{y_z}＝m_{y_z}qSL

M_{z_z}＝m_{z_z}qSL

式中：q为动压，S为导弹特征面积，L为导弹特征长度。M_{x_z}， M_{y_z}，M_{z_z}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩在弹体坐标系各轴的分量。

步骤五、根据总的力矩减去自由流下的力矩，得到弹体系下各轴机弹干扰力矩分量。

M_{x_n}＝M_x-M_{x_z}

M_{y_n}＝M_y-M_{y_z}

M_{z_n}＝M_z-M_{z_z}

式中，M_{x_n}，M_{y_n}，M_{z_n}为作用在导弹上的干扰力对质心的力矩在弹体坐标系各轴的分量。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (5)

1.一种机弹干扰辨识算法，其特征在于：包含如下步骤：

(1)对惯性测量装置获取的角速度信息进行预处理，包含单位变换及滤除高频噪声；

(2)根据处理后的角速度信息，选取合适的时间间隔，解算角加速度信息；；

(3)根据角加速度信息和导弹转动惯量，求解弹体系下各轴总的力矩分量；

(4)根据马赫数、合成攻角、气流滚转角、质心、舵偏角等信息，求解导弹自由流下弹体系下各轴的力矩分量；

(5)根据弹体系下各轴总的力矩减去自由流下的力矩，得到弹体系下各轴机弹干扰力矩分量。

2.根据权利要求1所述的一种机弹干扰辨识算法，其特征在于：所述步骤(1)中，根据傅里叶变换方法得到的幅频特性曲线的特征，选用相应的滤波器滤除高频信号，具体为：如果有明显较强的特定频率的高频信号，可串联多个陷波滤波器：

ω₀为陷波滤波器中心频率，Q为品质因素，Q越大，滤波宽度越小，可串联多个陷波滤波器)，滤除相应的高频信号；反之，可采用低通滤波器：

T₁为时间常数，滤除高频噪声。

3.根据权利要求2所述的一种机弹干扰辨识算法，其特征在于：所述步骤(2)中，解算角加速度信息，所选取的时间间隔应不小于原始数据采样步长：

式中，Δt为飞行试验数据的采样步长，n≥1，n取3～6次；w_x为步骤(1)预处理后弹体系滚转角速度，w_y为步骤(1)预处理后弹体系偏航角速度，w_z为步骤(1)预处理后弹体系俯仰角速度；为弹体系滚转角加速度，

为弹体系偏航角加速度，

弹体系俯仰角加速度；k为正整数，w_x(k)、w_y(k)、w_z(k)表示第k步的姿态角速度。

4.根据权利要求3所述的一种机弹干扰辨识算法，其特征在于：所述步骤(3)中，根据步骤(2)得到的角加速度信息和导弹转动惯量，求解弹体系下各轴总的力矩分量；

式中，I_x，I_y，I_z为导弹转动惯量；M_x、M_y、M_z为作用在导弹上的所有外力对质心的力矩在弹体系各轴上的分量。

5.根据权利要求4所述的一种机弹干扰辨识算法，其特征在于：所述步骤(4)中，采用气动参数计算模型求解的力矩系数应坐标变换到弹体系：

式中，m_{y_z1}，m_{z_z1}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩系数在弹体旋转坐标系各轴的分量；m_{y_z}，m_{z_z}为作用在导弹上的不含干扰的力对质心的力矩系数在弹体坐标系各轴的分量；

为气流滚转角。

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