CN115060457B - 基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备 - Google Patents

基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN115060457B
CN115060457B CN202210989688.5A CN202210989688A CN115060457B CN 115060457 B CN115060457 B CN 115060457B CN 202210989688 A CN202210989688 A CN 202210989688A CN 115060457 B CN115060457 B CN 115060457B
Authority
CN
China
Prior art keywords
aircraft
data
sensor
dissipation rate
vortex dissipation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210989688.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115060457A (zh
Inventor
陈璞
张璇
陈奇
傅聪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuhai Xiangyi Aviation Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhuhai Xiangyi Aviation Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuhai Xiangyi Aviation Technology Co Ltd filed Critical Zhuhai Xiangyi Aviation Technology Co Ltd
Priority to CN202210989688.5A priority Critical patent/CN115060457B/zh
Publication of CN115060457A publication Critical patent/CN115060457A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115060457B publication Critical patent/CN115060457B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M9/00—Aerodynamic testing; Arrangements in or on wind tunnels
    • G01M9/06—Measuring arrangements specially adapted for aerodynamic testing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C1/00—Measuring angles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
    • G01P15/18—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration in two or more dimensions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明属于大气涡旋耗散率探测领域，具体涉及了一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备，旨在解决现有技术无法在飞行过程中实时进行大气涡旋耗散率探测的问题。本发明包括：根据飞行器内的传感器数据进行坐标变换；基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间，并结合数据采样频率，获得切片数据中的样本数；计算传感器的纵向加速度并进行滤波；计算滤波后的纵向加速度的过载值均方根，并进行数据修正；结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR。本发明探测方法简单、效率高、实时性强，颠簸探测结果的准确性和精度高。

Description

基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备
技术领域
本发明属于大气涡旋耗散率探测领域，具体涉及了一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备。
背景技术
飞行器颠簸是飞行器遭遇大气涡流扰动产生的。遇到扰动气流后飞行器在局部均匀空气动力冲击下产生左右摇晃，前后颠簸，上下抛掷以及局部颤抖的情况，使飞行器内的人员操作设备困难，易受伤。当飞行器遭遇极强颠簸时，由于受到较大的负荷变化，飞行器各部件都可能产生变形或受损，严重时会造成飞行器解体，发生重大安全事故。
EDR即大气涡旋耗散率，是目前世界上公认最先进的用来描述大气涡流强度的方法，进而反应飞行器空中颠簸强度。已有技术一般通过飞机上的专业设备：飞机快速存储记录器（QAR）或飞行数据记录器（FDR），将记录到的飞行器加速度或垂直风作为输入，计算EDR数值，为空中颠簸提供量化参考。
但是，受限于飞行器与地面通信的带宽和成本，飞机快速存储记录器（QAR）和飞行数据记录器（FDR）记录的数据，大部分要等到飞行器落地后才能从飞行器中下载并分析使用，并且需要专业的数据解码软件进行处理才能得到需要的数据样本。这使得EDR的分析和计算都要等到飞行器飞行结束后才能进行，数据获取实时性低、成本高。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，即现有技术无法在飞行过程中实时进行大气涡旋耗散率探测的问题，本发明提供了一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，所述飞行器颠簸探测方法包括：
步骤S10，获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传感器摆放的x轴、y 轴和z轴角度
Figure 715744DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 292219DEST_PATH_IMAGE002
，以及数据采样频率；
步骤S20，进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点计算传感器的纵向 加速度
Figure 966389DEST_PATH_IMAGE003
；基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据 采样频率，获得切片数据中的样本数n；
步骤S30，进行所述纵向加速度
Figure 46340DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，并计算滤波后的纵向加速度
Figure 868803DEST_PATH_IMAGE003
的过载值 均方根
Figure 666995DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S40，基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 131474DEST_PATH_IMAGE004
的修正，并 结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR。
在一些优选的实施例中，所述纵向加速度
Figure 347823DEST_PATH_IMAGE003
，其表示为：
Figure 137924DEST_PATH_IMAGE005
在一些优选的实施例中，步骤S20中基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，其方法为：
Figure 157833DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 691582DEST_PATH_IMAGE007
代表飞行器巡航速度，
Figure 496859DEST_PATH_IMAGE008
代表飞行器感知为颠簸的湍流的波长。
在一些优选的实施例中，步骤S30中进行所述纵向加速度
Figure 395544DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，其滤波函数为 升余弦函数。
在一些优选的实施例中，所述升余弦函数为优化变形的汉明窗函数，其表示为：
Figure 168328DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 240190DEST_PATH_IMAGE010
代表汉明窗中第
Figure 149240DEST_PATH_IMAGE011
个样本，
Figure 31876DEST_PATH_IMAGE012
代表所选用的汉明窗的长度，
Figure 291956DEST_PATH_IMAGE013
代表汉明窗的特征。
在一些优选的实施例中，
Figure 167508DEST_PATH_IMAGE014
。
在一些优选的实施例中，所述过载值均方根
Figure 399907DEST_PATH_IMAGE004
，其表示为：
Figure 437133DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 932312DEST_PATH_IMAGE016
为切片数据中的第
Figure 611555DEST_PATH_IMAGE017
个样本对应的纵向加速度。
在一些优选的实施例中，步骤S40中基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述 过载值均方根
Figure 495197DEST_PATH_IMAGE004
的修正，其方法为：
Figure 906587DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 875680DEST_PATH_IMAGE019
为过载值均方根
Figure 843767DEST_PATH_IMAGE004
的修正后的值，
Figure 847495DEST_PATH_IMAGE020
为飞行器的长度，
Figure 492103DEST_PATH_IMAGE021
为传感器在飞行 器内与飞行器头部的距离。
在一些优选的实施例中，步骤S40中结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR，其方法为：
Figure 151754DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 907221DEST_PATH_IMAGE023
为各型号的飞行器对应的参数函数，
Figure 516188DEST_PATH_IMAGE024
为各型号的飞行器对应的纵向加 速度函数，
Figure 597276DEST_PATH_IMAGE025
为预设的常数参数，
Figure 275382DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 37802DEST_PATH_IMAGE027
分别为参数函数
Figure 750543DEST_PATH_IMAGE023
和纵向加速度函数
Figure 487686DEST_PATH_IMAGE024
在大气涡 旋耗散率EDR中占比的权重参数。
本发明的另一方面，提出了一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的系统，所述飞行器颠簸探测系统包括数据采集模块、坐标变换模块、数据切片模块、滤波模块、修正模块、大气涡旋耗散率计算模块以及颠簸判别模块；
所述数据采集模块，配置为获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传 感器摆放的x轴、y轴和z轴角度
Figure 184247DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 281516DEST_PATH_IMAGE002
，以及 数据采样频率；
所述坐标变换模块，配置为进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点 计算传感器的纵向加速度
Figure 52025DEST_PATH_IMAGE003
；
所述数据切片模块，配置为基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据采样频率，获得切片数据中的样本数n；
所述滤波模块，配置为进行所述纵向加速度
Figure 209337DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，并计算滤波后的纵向加速 度
Figure 609838DEST_PATH_IMAGE003
的过载值均方根
Figure 776377DEST_PATH_IMAGE004
；
所述修正模块，配置为基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 463711DEST_PATH_IMAGE004
的修正；
所述大气涡旋耗散率计算模块，配置为基于修正后的过载值均方根
Figure 791924DEST_PATH_IMAGE004
，结合飞行 器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR。
本发明的第三方面，提出了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法。
本发明的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现上述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法。
本发明的有益效果：
（1）本发明基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，针对现有的通过飞行器专业设备记录的数据分析计算EDR数据，数据获取的实时性低、成本高的问题，通过带有罗盘和加速度传感器的移动设备即可探测和记录飞行器飞行过程中的加速度，数据样本的采集成本低、实时性强。
（2）本发明基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，采用便携设备实时获取数据，通过飞机垂直加速度实时计算EDR数值，使飞行员在飞行过程中通过移动便携设备就可以得到颠簸指数的量化参考值，EDR探测方法简单、效率高、实时性强。
（3）本发明基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，将一般用于音频处理领域的汉明窗函数进行优化变形，然后对飞行器纵向加速度进行滤波，有效去除机械振动因素对数据记录的干扰，提升了EDR数值的准确性和精度，从而提升了后续颠簸指数的量化参考值的准确性和精度。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法的流程示意图；
图2是用于实现本申请方法、系统、设备实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
本发明的一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，所述飞行器颠簸探测方法包括：
步骤S10，获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传感器摆放的x轴、y 轴和z轴角度
Figure 135181DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 324985DEST_PATH_IMAGE002
，以及数据采样频率；
步骤S20，进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点计算传感器的纵向 加速度
Figure 866824DEST_PATH_IMAGE003
；基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据 采样频率，获得切片数据中的样本数n；
步骤S30，进行所述纵向加速度
Figure 365939DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，并计算滤波后的纵向加速度
Figure 258808DEST_PATH_IMAGE003
的过载值 均方根
Figure 252303DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S40，基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 914229DEST_PATH_IMAGE004
的修正，并 结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR。
为了更清晰地对本发明基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法进行说明，下面结合图1对本发明实施例中各步骤展开详述。
本发明第一实施例的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，包括步骤S10-步骤S40，各步骤详细描述如下：
步骤S10，获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传感器摆放的x轴、y 轴和z轴角度
Figure 584245DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 433252DEST_PATH_IMAGE002
，以及数据采样频率。
这里的传感器为带有罗盘和加速度传感器的移动设备，比如可以选用苹果公司的 IPAD设备，数据采样频率为16Hz，其数据包括传感器摆放的x轴、y轴和z轴角度
Figure 682968DEST_PATH_IMAGE001
， 传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 950132DEST_PATH_IMAGE002
，如表1所示：
表1
参数名称 参数简称 参数全称 单位
Rotationrate_x <i>R</i><sub><i>x</i></sub> 传感器摆放角度x轴 弧度
Rotationrate_y <i>R</i><sub><i>y</i></sub> 传感器摆放角度y轴 弧度
Rotationrate_z <i>R</i><sub><i>z</i></sub> 传感器摆放角度z轴 弧度
Acceleration_x <i>α</i><sub><i>x</i></sub> 传感器加速度x轴 G
Acceleration_y <i>α</i><sub><i>y</i></sub> 传感器加速度y轴 G
Acceleration_z <i>α</i><sub><i>z</i></sub> 传感器加速度z轴 G
步骤S20，进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点计算传感器的纵向 加速度
Figure 56628DEST_PATH_IMAGE003
，如式（1）所示：
Figure 392932DEST_PATH_IMAGE028
基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据采样频率，获得切片数据中的样本数n。
最小采样分组时间T如式（2）所示：
Figure 180759DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 551698DEST_PATH_IMAGE007
代表飞行器巡航速度，
Figure 311319DEST_PATH_IMAGE008
代表飞行器感知为颠簸的湍流的波长。
对数据切片进行分组：特定波长的湍流才会被飞行器感知为颠簸。对于大部分飞 行器来说，被感知为颠簸的湍流的波长是10米到1公里，每个切片时间段取一个颠簸过程的 2倍，以波音737飞机的巡航速度
Figure 666077DEST_PATH_IMAGE030
计算，飞机颠簸的最小采样分组时间
Figure 788754DEST_PATH_IMAGE031
如式 （3）所示：
Figure 483040DEST_PATH_IMAGE032
步骤S30，进行所述纵向加速度
Figure 665760DEST_PATH_IMAGE033
的滤波，并计算滤波后的纵向加速度
Figure 727388DEST_PATH_IMAGE033
的过载 值均方根
Figure 919335DEST_PATH_IMAGE034
。
对纵向加速度进行滤波，过滤非正弦脉冲的干扰。去除机械振动和人为碰撞因素对数据的干扰。飞行器颠簸的频率，且产生的震动曲线近似为正弦波函数，而人为因素导致的机械振动，曲线为尖锐的脉冲波。因此可以使用升余弦窗函数，对尖锐的高频波形进行过滤，去掉机械振动因素对数据记录的干扰。汉明窗一般用于音频处理领域，本方法创造性的将汉明窗进行优化变形，对使窗函数可以用于处理移动设备记录的加速度噪声。
优化变形的汉明窗函数，其表示如式（4）：
Figure 264865DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 618486DEST_PATH_IMAGE010
代表汉明窗中第
Figure 619940DEST_PATH_IMAGE011
个样本，
Figure 100731DEST_PATH_IMAGE012
代表所选用的汉明窗的长度，
Figure 566348DEST_PATH_IMAGE013
代表汉明窗的特征。
本发明一个实施例中，
Figure 90870DEST_PATH_IMAGE014
。
过载值均方根
Figure 376358DEST_PATH_IMAGE004
，其表示如式（5）：
Figure 113370DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 918646DEST_PATH_IMAGE016
为切片数据中的第
Figure 879649DEST_PATH_IMAGE017
个样本对应的纵向加速度。
步骤S40，基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 652433DEST_PATH_IMAGE004
的修正，并 结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR。
因飞行器结构长度和空气动力学性能的不同，位于飞行器不同部位的移动设备，记录的加速度值需要进行修正，才能得到更精确的飞机加速度值。修正方法的参数和飞行器有关，虽然飞行器在颠簸运动过程中会必然会产生形变，但形变对颠簸产生的纵向加速度的影响可以忽略，因此飞行器在高速运动过程中，颠簸运动在飞行器各点产生的加速度可以近似简化为刚体运动各点的纵向加速度问题。
基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 724294DEST_PATH_IMAGE004
的修正，其方法如式 （6）所示：
Figure 836606DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 848988DEST_PATH_IMAGE019
为过载值均方根
Figure 781172DEST_PATH_IMAGE004
的修正后的值，
Figure 453462DEST_PATH_IMAGE020
为飞行器的长度，
Figure 154702DEST_PATH_IMAGE021
为传感器在飞行 器内与飞行器头部的距离。
针对特定机型时，例如波音B737飞机L=37.81m，波音B777飞机L=73.9m，空客A320-200飞机L=37.57m，空客A330-300飞机L=63.6m，可以根据特定机型的参数进行具体的计算。
结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR，其方法如式（7）所示：
Figure 270556DEST_PATH_IMAGE038
其中，
Figure 486774DEST_PATH_IMAGE023
为各型号的飞行器对应的参数函数，
Figure 838121DEST_PATH_IMAGE024
为各型号的飞行器对应的纵向加 速度函数，
Figure 784080DEST_PATH_IMAGE025
为预设的常数参数，
Figure 195470DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 977612DEST_PATH_IMAGE027
分别为参数函数
Figure 132650DEST_PATH_IMAGE023
和纵向加速度函数
Figure 933116DEST_PATH_IMAGE024
在大气涡 旋耗散率EDR中占比的权重参数。
针对特定机型，常数参数
Figure 515407DEST_PATH_IMAGE025
，权重参数
Figure 519266DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 212416DEST_PATH_IMAGE027
，以及参数函数
Figure 132967DEST_PATH_IMAGE023
和纵向加速度函数
Figure 620580DEST_PATH_IMAGE024
均不相同，本发明预先构建了常数参数
Figure 374385DEST_PATH_IMAGE025
与飞行器型号的映射表、权重参数
Figure 871226DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 318387DEST_PATH_IMAGE027
与飞 行器型号的映射表、参数函数
Figure 367115DEST_PATH_IMAGE023
和纵向加速度函数
Figure 470200DEST_PATH_IMAGE024
与飞行器型号的映射表，在针对特定 机型进行大气涡旋耗散率EDR计算时，可以从映射表中选取对应的参数。
若飞行器为波音B737飞机，
Figure 114939DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 885449DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 105078DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 695459DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 409468DEST_PATH_IMAGE043
代表波音B737飞机的当前空速，
Figure 831222DEST_PATH_IMAGE044
，此时，对应的 大气涡旋耗散率EDR如式（8）所示：
Figure 97119DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 299430DEST_PATH_IMAGE017
代表切片数据的样本数n中的第
Figure 676185DEST_PATH_IMAGE017
个，
Figure 765495DEST_PATH_IMAGE047
代表切片数据的样本数n中的第
Figure 202292DEST_PATH_IMAGE017
个数 据的前8个数据和后8个数据，即积分取值的范围[-8,8]代表从第
Figure 891899DEST_PATH_IMAGE017
个数据的前8个到后8个， 共17个数据。
若飞行器为波音B777飞机，
Figure 72345DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 203112DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 683247DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 735517DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 844287DEST_PATH_IMAGE052
代表波音B777飞机的襟翼卡位，
Figure 32823DEST_PATH_IMAGE053
代表波音B777 飞机的马赫数。
波音B777飞机的纵向加速度函数与计算过程选取的数据量有关，即与积分取值的范围有关：
当
Figure 421210DEST_PATH_IMAGE054
时，
Figure 960776DEST_PATH_IMAGE055
，对应的大气涡旋耗散率EDR如式（9）所 示：
Figure 607658DEST_PATH_IMAGE057
当
Figure 916280DEST_PATH_IMAGE017
为其他值时，
Figure 662519DEST_PATH_IMAGE058
，对应的大气涡旋耗散率EDR如式（10）所示：
Figure 564747DEST_PATH_IMAGE060
若飞行器为空客A320飞机，
Figure 625107DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 647289DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 33271DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 157216DEST_PATH_IMAGE042
，
Figure 21267DEST_PATH_IMAGE043
代表空客A320飞机的当前空速，
Figure 101219DEST_PATH_IMAGE064
，此时，飞行器 的大气涡旋耗散率EDR如式（11）所示：
Figure 517156DEST_PATH_IMAGE066
此时，积分取值的范围[-6,6]代表从第
Figure 253031DEST_PATH_IMAGE017
个数据的前6个到后6个，共13个数据。
若飞行器为空客A330飞机，
Figure 793210DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 665351DEST_PATH_IMAGE068
，
Figure 252190DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 475361DEST_PATH_IMAGE070
，
Figure 477952DEST_PATH_IMAGE053
代表空客A330飞机的马赫数。
空客A330飞机的纵向加速度函数与计算过程选取的数据量有关，即与积分取值的范围有关：
当
Figure 345545DEST_PATH_IMAGE071
时，
Figure 244231DEST_PATH_IMAGE072
，对应的大气涡旋耗散率EDR如式 （12）所示：
Figure 79331DEST_PATH_IMAGE074
当
Figure 557717DEST_PATH_IMAGE017
为其他值时，
Figure 545396DEST_PATH_IMAGE058
，对应的大气涡旋耗散率EDR如式（13）所示：
Figure 349404DEST_PATH_IMAGE076
本发明的实施例中仅描述了上述几种飞行器对应的大气涡旋耗散率EDR的详细计算过程，其他型号的飞行器的计算中的参数参照预设的映射表进行调整，本发明在此不一一详述。
在飞行器飞行中，实时基于所述大气涡旋耗散率EDR与颠簸指数之间的映射关系判断飞行器的颠簸状态。
在2018年版的ICAO国际公约附件3中，颠簸采用“涡旋耗散率”（EDR）的立方根度量。
严重颠簸：涡旋耗散率的立方根的峰值大于0.7；
中度颠簸：涡旋耗散率的立方根的峰值大于0.4但小于或等于0.7；
轻度颠簸：涡旋耗散率的立方根的峰值大于0.1但小于或等于0.4；
无颠簸：涡旋耗散率的立方根的峰值小于或等于0.1。
涡旋耗散率是对颠簸的度量，不受飞行器影响。然而，涡旋耗散率值与颠簸的感觉之间的关系随着飞行器型别、飞行器重量、海拔高度、结构和空速的不同而变化。上述的颠簸划分描述了中型运输机在典型航路条件下（即海拔高度、空速和重量）的颠簸强度等级。
上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行，这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。
本发明第二实施例的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的系统，所述飞行器颠簸探测系统包括数据采集模块、坐标变换模块、数据切片模块、滤波模块、修正模块、大气涡旋耗散率计算模块以及颠簸判别模块；
所述数据采集模块，配置为获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传 感器摆放的x轴、y轴和z轴角度
Figure 343905DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 16195DEST_PATH_IMAGE002
，以及 数据采样频率；
所述坐标变换模块，配置为进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点 计算传感器的纵向加速度
Figure 983014DEST_PATH_IMAGE003
；
所述数据切片模块，配置为基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据采样频率，获得切片数据中的样本数n；
所述滤波模块，配置为进行所述纵向加速度
Figure 98868DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，并计算滤波后的纵向加速 度
Figure 518348DEST_PATH_IMAGE003
的过载值均方根
Figure 994329DEST_PATH_IMAGE004
；
所述修正模块，配置为基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 815654DEST_PATH_IMAGE004
的修正；
所述大气涡旋耗散率计算模块，配置为基于修正后的过载值均方根
Figure 99481DEST_PATH_IMAGE004
，结合飞行 器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述实施例提供的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
本发明第三实施例的一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法。
本发明第四实施例的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现上述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
下面参考图2，其示出了用于实现本申请方法、系统、设备实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。图2示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图2所示，计算机系统包括中央处理单元(CPU，Central Processing Unit)201，其可以根据存储在只读存储器(ROM，Read Only Memory)202中的程序或者从存储部分208加载到随机访问存储器(RAM，Random Access Memory)203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 201、ROM 202以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出(I/O，Input/Output)接口205也连接至总线204。
以下部件连接至I/O接口205：包括键盘、鼠标等的输入部分206；包括诸如阴极射线管(CRT，Cathode Ray Tube)、液晶显示器(LCD，Liquid Crystal Display)等以及扬声器等的输出部分207；包括硬盘等的存储部分208；以及包括诸如LAN(局域网，Local AreaNetwork)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分209。通信部分209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器210也根据需要连接至I/O接口205。可拆卸介质211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分208。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)201执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，所述飞行器颠簸探测方法包括：
步骤S10，获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传感器摆放的x轴、y轴和z轴角度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 917901DEST_PATH_IMAGE002
，以及数据采样频率；
步骤S20，进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点计算传感器的纵向加速度
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据采样频率，获得切片数据中的样本数n；
步骤S30，进行所述纵向加速度
Figure 234482DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，并计算滤波后的纵向加速度
Figure 48854DEST_PATH_IMAGE003
的过载值均方根
Figure 543421DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤S40，基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 341612DEST_PATH_IMAGE004
的修正，并结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR：
Figure 930726DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为各型号的飞行器对应的参数函数，
Figure 130763DEST_PATH_IMAGE008
为各型号的飞行器对应的纵向加速度函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为预设的常数参数，
Figure 327389DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure DEST_PATH_IMAGE011
分别为参数函数
Figure 3090DEST_PATH_IMAGE007
和纵向加速度函数
Figure 5681DEST_PATH_IMAGE008
在大气涡旋耗散率EDR中占比的权重参数；
若飞行器为波音B737飞机，则
Figure 935591DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 549456DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 197606DEST_PATH_IMAGE016
代表波音B737飞机的当前空速，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；
若飞行器为波音B777飞机，则
Figure 535047DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 99889DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，当
Figure 372738DEST_PATH_IMAGE022
时，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
；当
Figure 23032DEST_PATH_IMAGE024
为其他值时，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
若飞行器为空客A320飞机，则
Figure 773950DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 68665DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 230525DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 977901DEST_PATH_IMAGE016
代表空客A320飞机的当前空速，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
；
若飞行器为空客A330飞机，则
Figure 532510DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 74875DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，当
Figure 689527DEST_PATH_IMAGE034
时，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
；当
Figure 48833DEST_PATH_IMAGE024
为其他值时，
Figure 608DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，
Figure 879703DEST_PATH_IMAGE024
代表切片数据的样本数n中的第
Figure 993152DEST_PATH_IMAGE024
个，
Figure 449541DEST_PATH_IMAGE036
为第
Figure 64062DEST_PATH_IMAGE024
个数据前后共
Figure DEST_PATH_IMAGE037
个数据。
2.根据权利要求1所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，所述纵向加速度
Figure 187876DEST_PATH_IMAGE003
，其表示为：
Figure 878751DEST_PATH_IMAGE038
。
3.根据权利要求1所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，步骤S20中基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，其方法为：
Figure 822437DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
代表飞行器巡航速度，
Figure 240649DEST_PATH_IMAGE042
代表飞行器感知为颠簸的湍流的波长。
4.根据权利要求1所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，步骤S30中进行所述纵向加速度
Figure 953390DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，其滤波函数为升余弦函数。
5.根据权利要求4所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，所述升余弦函数为优化变形的汉明窗函数，其表示为：
Figure 549587DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
代表汉明窗中第
Figure 246148DEST_PATH_IMAGE046
个样本，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
代表所选用的汉明窗的长度，
Figure 730700DEST_PATH_IMAGE048
代表汉明窗的特征。
6.根据权利要求5所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
。
7.根据权利要求1所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，所述过载值均方根
Figure 438893DEST_PATH_IMAGE004
，其表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE051
其中，
Figure 251997DEST_PATH_IMAGE052
为切片数据中的第
Figure 170275DEST_PATH_IMAGE024
个样本对应的纵向加速度。
8.根据权利要求1所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法，其特征在于，步骤S40中基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 681021DEST_PATH_IMAGE004
的修正，其方法为：
Figure 368355DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
为过载值均方根
Figure 352360DEST_PATH_IMAGE004
的修正后的值，
Figure 898879DEST_PATH_IMAGE056
为飞行器的长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为传感器在飞行器内与飞行器头部的距离。
9.一种基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的系统，其特征在于，所述飞行器颠簸探测系统包括数据采集模块、坐标变换模块、数据切片模块、滤波模块、修正模块、大气涡旋耗散率计算模块以及颠簸判别模块；
所述数据采集模块，配置为获取飞行器内的传感器数据；所述传感器数据包括传感器摆放的x轴、y轴和z轴角度
Figure 259322DEST_PATH_IMAGE001
，传感器的x轴、y轴和z轴加速度
Figure 410949DEST_PATH_IMAGE002
，以及数据采样频率；
所述坐标变换模块，配置为进行所述传感器数据的坐标变换，并针对每个采样点计算传感器的纵向加速度
Figure 910063DEST_PATH_IMAGE003
；
所述数据切片模块，配置为基于飞行器巡航速度进行颠簸数据切片，获取最小采样分组时间T，并结合数据采样频率，获得切片数据中的样本数n；
所述滤波模块，配置为进行所述纵向加速度
Figure 664917DEST_PATH_IMAGE003
的滤波，并计算滤波后的纵向加速度
Figure 642101DEST_PATH_IMAGE003
的过载值均方根
Figure 179392DEST_PATH_IMAGE004
；
所述修正模块，配置为基于所述传感器在飞行器内的位置进行所述过载值均方根
Figure 583829DEST_PATH_IMAGE004
的修正；
所述大气涡旋耗散率计算模块，配置为基于修正后的过载值均方根
Figure 698415DEST_PATH_IMAGE004
，结合飞行器型号计算飞行器当前所在位置的大气涡旋耗散率EDR：
Figure 338344DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 854776DEST_PATH_IMAGE007
为各型号的飞行器对应的参数函数，
Figure 571059DEST_PATH_IMAGE008
为各型号的飞行器对应的纵向加速度函数，
Figure 172942DEST_PATH_IMAGE009
为预设的常数参数，
Figure 882141DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 253079DEST_PATH_IMAGE011
分别为参数函数
Figure 999318DEST_PATH_IMAGE007
和纵向加速度函数
Figure 698284DEST_PATH_IMAGE008
在大气涡旋耗散率EDR中占比的权重参数；
若飞行器为波音B737飞机，则
Figure 820961DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 171040DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 353759DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 805600DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 731968DEST_PATH_IMAGE016
代表波音B737飞机的当前空速，
Figure 933624DEST_PATH_IMAGE017
；
若飞行器为波音B777飞机，则
Figure 552824DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 226382DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 425282DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 625319DEST_PATH_IMAGE021
，当
Figure 540054DEST_PATH_IMAGE022
时，
Figure 559963DEST_PATH_IMAGE023
；当
Figure 969079DEST_PATH_IMAGE024
为其他值时，
Figure 23622DEST_PATH_IMAGE025
；
若飞行器为空客A320飞机，则
Figure 578101DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 350884DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 157166DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 941583DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 73487DEST_PATH_IMAGE016
代表空客A320飞机的当前空速，
Figure 192622DEST_PATH_IMAGE029
；
若飞行器为空客A330飞机，则
Figure 802594DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 707097DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 744323DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 619262DEST_PATH_IMAGE033
，当
Figure 32926DEST_PATH_IMAGE034
时，
Figure 650989DEST_PATH_IMAGE035
；当
Figure 734483DEST_PATH_IMAGE024
为其他值时，
Figure 703576DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，
Figure 779985DEST_PATH_IMAGE024
代表切片数据的样本数n中的第
Figure 518134DEST_PATH_IMAGE024
个，
Figure 38108DEST_PATH_IMAGE036
为第
Figure 760077DEST_PATH_IMAGE024
个数据前后共
Figure 640177DEST_PATH_IMAGE037
个数据。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现权利要求1-8任一项所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现权利要求1-8任一项所述的基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法。
CN202210989688.5A 2022-08-18 2022-08-18 基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备 Active CN115060457B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210989688.5A CN115060457B (zh) 2022-08-18 2022-08-18 基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210989688.5A CN115060457B (zh) 2022-08-18 2022-08-18 基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115060457A CN115060457A (zh) 2022-09-16
CN115060457B true CN115060457B (zh) 2022-11-08

Family

ID=83207337

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210989688.5A Active CN115060457B (zh) 2022-08-18 2022-08-18 基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115060457B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839287A (zh) * 2013-11-26 2014-06-04 北京航空航天大学 一种用湍流方程丰富火焰模拟细节的方法
CN105629237A (zh) * 2015-12-25 2016-06-01 中国航天空气动力技术研究院 利用机载雷达对风场进行危险性评估的方法
CN107133589A (zh) * 2017-05-04 2017-09-05 临沂大学 基于维纳滤波器的消噪算法
CN109785461A (zh) * 2019-01-10 2019-05-21 中国民航科学技术研究院 空中颠簸风险预防方法、装置、管理系统及可读存储介质
CN112051595A (zh) * 2019-06-05 2020-12-08 北京自动化控制设备研究所 利用dgps位置信息求解载体运动加速度的后向差分滤波方法
CN112965084A (zh) * 2021-01-28 2021-06-15 中国人民解放军国防科技大学 基于激光雷达的机场风场特征探测方法、装置和设备
CN113468828A (zh) * 2021-06-21 2021-10-01 南京航空航天大学 一种飞机空中飞行颠簸强度指数计算方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9736433B2 (en) * 2013-05-17 2017-08-15 The Boeing Company Systems and methods for detection of clear air turbulence

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839287A (zh) * 2013-11-26 2014-06-04 北京航空航天大学 一种用湍流方程丰富火焰模拟细节的方法
CN105629237A (zh) * 2015-12-25 2016-06-01 中国航天空气动力技术研究院 利用机载雷达对风场进行危险性评估的方法
CN107133589A (zh) * 2017-05-04 2017-09-05 临沂大学 基于维纳滤波器的消噪算法
CN109785461A (zh) * 2019-01-10 2019-05-21 中国民航科学技术研究院 空中颠簸风险预防方法、装置、管理系统及可读存储介质
CN112051595A (zh) * 2019-06-05 2020-12-08 北京自动化控制设备研究所 利用dgps位置信息求解载体运动加速度的后向差分滤波方法
CN112965084A (zh) * 2021-01-28 2021-06-15 中国人民解放军国防科技大学 基于激光雷达的机场风场特征探测方法、装置和设备
CN113468828A (zh) * 2021-06-21 2021-10-01 南京航空航天大学 一种飞机空中飞行颠簸强度指数计算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115060457A (zh) 2022-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109459734B (zh) 一种激光雷达定位效果评估方法、装置、设备及存储介质
CN108845306B (zh) 基于变分模态分解的激光雷达回波信号去噪方法
Leonard et al. The local Galactic escape speed
CN105222809B (zh) 一种地磁梯度鲁棒的航磁干扰补偿系数估计的方法
CN109785461B (zh) 空中颠簸风险预防方法、装置、管理系统及可读存储介质
CN203414793U (zh) 无线电测试系统动态激励、仿真系统
EP2944572A1 (fr) Giravion équipé d&#39;un anémomètre placé au sommet d&#39;une dérive arrière du giravion
CN108984862B (zh) 一种气动特性cfd计算结果修正方法
CN110308023A (zh) 基于无人机机载的气溶胶粒子垂直观测系统及采样方法
CN104596732A (zh) 一种水面飞行器稳定性全机动力模型水池试验方法
Jelicic et al. Online monitoring of aircraft modal parameters during flight test based on permanent output-only modal analysis
CN108919362A (zh) 航磁探测系统和方法
CN111340388A (zh) 一种基于航班qar数据的飞行员操作品质评价方法
CN114488099A (zh) 一种激光雷达系数标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN115060457B (zh) 基于飞行器颠簸探测大气涡旋耗散率的方法、系统及设备
CN113468828B (zh) 一种飞机空中飞行颠簸强度指数计算方法
CN107065912B (zh) 检测飞行器落地的方法及装置
CN116541799A (zh) 航道结构数据精度提升方法、系统、电子设备及存储介质
CN115828421A (zh) 一种直升机噪声预警方法
Holder et al. Processing turbulence data collected on board the helicopter observation platform (HOP) with the empirical mode decomposition (EMD) method
CN110824470A (zh) 一种水陆两栖飞机的无线电高度数据处理方法
CN115600073B (zh) 一种含惯性区间滚动优化的edr指数改进方法
CN214952072U (zh) 一种飞行器试验数据处理系统
CN104698836A (zh) 一种飞行数据的预处理方法
CN115913353B (zh) 一种水面大气无线光复合信道模型构建方法、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant