一种基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统，可实现不同海况下水上无人机的自主起降。该系统包括海浪传感装置、数据采集装置、自动驾驶仪、接收机模块、数传电台、电源模块和执行机构单元。自动驾驶仪接收海浪传感装置提供的海浪信息、数据采集装置提供的飞机姿态、轨迹信息以及接收机模块和数传电台的指令，然后执行相应的控制算法，并将控制指令分配到执行机构单元，从而操纵执行机构实现水上无人机的自主起降。本发明可根据起降过程中的海浪状态进行适应性飞行控制，提高了水上无人机的抗浪能力，也提高了其高海况下的水面作业能力。
【专利说明】一种基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统
【技术领域】
[0001]本发明属于飞行控制领域，尤其涉及一种基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统。
【背景技术】
[0002]水上飞机是一种可以在江河、湖泊以及辽阔的大洋海域起飞、降落和停泊的特殊的固定翼飞机。而水上无人机则是指那些具有自主起降、飞行甚至是完成特定任务的水上飞机。水上无人机由于其独特的水上起降和水面驻留作业能力，在民用军用方面都有极为广泛的用途。
[0003]水上起降和陆地起降最大的区别是，水上起降没有一条预知的固定跑道，大多数情况下无法事先进行精确的海况预报，因此海浪干扰是影响水上无人机自主起降的最大因素。水上无人机在水面上高速滑行时，受风浪干扰十分严重，对风浪适应能力尤为重要，因此抗浪性是衡量水上无人机重要的技术指标之一。同时海面海风、海流和海浪具有不确定性，飞机起飞着陆点的海况也在不断变化。
[0004]根据起降过程中的海浪状态进行适应性飞行控制是提高水上无人机抗浪性的一项关键技术。在高海况下或低能见度起降飞行，快速实时的海浪传感、水面操控辅助决策或自主起降控制，对于保证水上无人机的安全和出勤率都是必须的。随着现代飞行器随控布局设计技术的发展，飞行控制技术与气动设计、水动力设计、发动机设计和结构强度设计并列成为水上飞行器设计的关键技术。基于海浪传感的自主起降控制技术可以减少穿浪钻水冲击过载，提高水面起飞加速能力和高速滑行的平稳性，可以充分利用波面力量进行滑跃起飞，是提高水上无人机抗浪性和耐波性的一项关键技术，直接关系到水上无人机装备的发展，具有巨大的经济效益和社会效益。
[0005]目前海浪传感与预测的方法很多，但一般海浪测量和面向船舶控制的海浪检测方法不能直接用于水上无人机。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于，提出了一种水上无人机的海浪传感与预测方法，并基于此方法建立了水上无人机自主起降控制系统，可实现面向控制的海浪参数检测，提高水上无人机在远洋高海况下的水面生存能力和无人作业自动化水平。
[0007]本发明提供了一种基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统，其特征在于，包括:海浪传感装置、数据采集装置、自动驾驶仪、接收机模块、数传电台、电源模块和执行机构单元；其中:
[0008]所述海浪传感装置，包括分布式加速度计阵列和雷达高度表；所述分布式加速度计阵列包括多个加速度计，分布在水上无人机的不同位置处，用于采集水上无人机在机体坐标系下不同位置的加速度时间序列，根据所述加速度时间序列得到水上无人机的横摇和纵摇功率谱，进而得到海浪谱参数；所述雷达高度表以低掠角双高度表成固定角度安装在所述水上无人机上，用于测量得到海浪波面参数集合；
[0009]所述数据采集装置，包括陀螺仪和GPS模块；所述陀螺仪用来测量飞机的飞行参数，GPS模块提供飞机的轨迹信息；
[0010]所述自动驾驶仪，用来接收海浪传感装置提供的海浪谱参数以及海浪波面参数集合、数据采集装置提供的飞行参数和轨迹信息、以及接收机模块和数传电台的指令，然后根据所接收到的上述信息控制执行机构单元的执行动作；
[0011]所述接收机模块，用于接收地面遥控器发出的操作指令；
[0012]所述数传电台，用于接收地面控制站的指令，并向地面控制站发送无人机的相关信息；
[0013]所述电源模块，用于为水上无人机自主起降控制系统供电；
[0014]所述执行机构单元，包括发动机和桨，以及操纵飞机俯仰、滚转和偏航的舵机。
[0015]本发明的具体实施方案如下:
[0016](I)水上无人机运动过程中，通过海浪传感装置采集海浪信息，并基于谱分析技术以及时域分析技术对海浪参数进行浪级估计，进行长峰波和短峰波海浪模型选择。结合海浪模型，面向控制提取对飞机操纵有益的海浪参数和波面特征参数集合，并将其传入自动驾驶仪模块。
[0017](2)水上无人机运动过程中，通过数据采集装置采集飞机的姿态及轨迹信息，并将其实时传入自动驾驶仪模块。
[0018](3)结合海浪信息、飞机参数信息以及接收机和数传电台的相应指令，自动驾驶仪执行相应的自主起降控制算法，并输出控制指令到执行机构单元，操控发动机和舵机的运动，实现不同海况下水上无人机的自主起降。
[0019]本发明的基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统，具有以下有益效果:
[0020](I)海浪传感装置的加入使得水上无人机运动过程中能够实时检测海浪信息，可以根据起降过程中的海浪状态进行适应性飞行控制，从而提高了飞机的抗浪能力。
[0021](2)通过本发明的技术方案，提供了一种水上无人机自主起降控制系统，提高了起飞和着水时的安全性，也提升了水上无人机高海况下的水面作业能力。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]图1是本发明水上无人机自主起降控制系统的结构示意图；
[0023]图2是本发明水上无人机自主起降控制系统各模块连接示意图；
[0024]图3是本发明水上无人机自主起降控制系统的软件流程图。
【具体实施方式】
[0025]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。为了更清楚的对本发明进行说明，首先对附图中的各元件进行编号:
[0026]1-水上无人机；
[0027]11-分布式加速度计；12-雷达高度表；13-陀螺仪；14_GPS模块；15_自动驾驶仪；
16-接收机；17_数传电台；18_发动机和桨；19_俯仰舵机；20_方向舵机；21_滚转舵机；22-电源模块。
[0028]111、112、113、114、115、116-6个安装在不同位置的加速度计；
[0029]121、122、123-3组安装在不同位置的雷达高度表；
[0030]211,212-安装在机翼两侧的2个滚转舵机；
[0031 ] 30-遥控操纵装置；
[0032]31-地面控制站。
[0033]图1是本发明水上无人机自主起降控制系统整体安装结构示意图。水上无人机控制系统1，由以下装置构成:分布式加速度计阵列11，雷达高度表12，陀螺仪13，GPS模块14，自动驾驶仪15，接收机16，数传电台17，发动机和桨18，俯仰舵机19，方向舵机20，滚转舵机21，电源模块22。
[0034]其中，分布式加速度计阵列11包括多个加速度计，分布在无人机的机头、机翼、机尾和机身中间，优选为取6个，置于机身纵向的3个为111、112、113，机翼横向的3个为114、115、116。
[0035]雷达高度表12进行低掠角安装配置，所述低掠角，是指雷达高度表照射到海面上的电磁波与海平面的夹角较小，这种安装方式可对未来的海况进行更好的预测，最好采用3组，并且2个成一定角度安装并组成一组。所述3组雷达高度表12包括安装在机头处的第一组121和安装在机翼两端处的第二、第三组122、123。
[0036]自动驾驶仪15安装在靠飞机的中心处，陀螺仪13，GPS模块14，接收机16，数传电台17以及俯仰舵机19和方位舵机20均安装在自动驾驶仪15的周边位置。发动机和桨18位于机头处，滚转舵机21包括第一滚转舵机211和第二滚转舵机212，分别置于机翼对称的位置。电源模块22的安装要考虑飞机重心等因素，根据实际情况进行调整。
[0037]图2是本发明水上无人机自主起降控制系统各模块连接示意图。结合图1和图2，下面来说明各模块的作用以及各模块之间是如何连接的。分布式加速度计阵列11和雷达高度表12构成了海浪传感装置，用于检测海浪信息，如波面倾角、波高、海浪周期等，在飞机运动过程中实时预报海况；陀螺仪13和GPS模块14构成了数据采集装置，其中陀螺仪13用来测量飞机的姿态角、航向和角速度等飞行参数，GPS模块14提供飞机的实时位置、速度信息等轨迹信息。接收机模块16用于接收地面遥控器30发出的操作指令。数传电台17接收地面控制站31的指令，并向地面控制站31发送无人机的飞行参数信息。以上这些模块均通过接口与自动驾驶仪15相连，自动驾驶仪15是核心模块，采用ARM处理器，用来接收海浪传感装置提供的海浪信息、数据采集装置提供的飞机姿态和轨迹信息以及接收机模块16和数传电台17的指令，然后执行相应的控制算法，并将控制指令分配到执行机构单元，从而操纵执行机构实现水上无人机的自主起降。具体的控制算法可以根据实际需要通过编程来实现，具体实现方式属于本领域中的公知常识，在此不再赘述。执行机构单元包括发动机和桨18，以及俯仰舵机19、方向舵机20和滚转舵机21。电源模块22采用锂电池给系统供电，并提供传感器和自动驾驶仪15所需的5V、3.3V电压。
[0038]此外，所有电子系统设备采用双层防水设计，即每个子模块采用防水保护，然后再将所有的模块一起进行密封处理。
[0039]下面简要介绍一下海浪传感装置测量原理。对于涌浪和近岸浪，海浪的周期特性很强，飞机在波浪上运动响应也会体现出周期性。飞机在水上起飞和降落着水的过程中，飞行速度是变化的，这时飞机运动的周期性数据需要经过速度修正才可以进行后续处理。分布式加速度计阵列11利用传感器的空间布局差异采集海浪响应，通过多传感数据的联合谱分析技术以及频域参数分析反演海浪特征，得到海浪谱参数，所述海浪谱参数包括海浪的周期信号和相位参数信息；具体实现方式如下:
[0040](I)分布式加速度计阵列采集飞机在机体坐标系下不同位置各个采样时间点上的加速度时间序列，进行积分可得到机体坐标系下的速度和位移；根据相对位置加速度关系，可计算出飞机的姿态角速度，进而求得姿态角；然后根据将飞机的运动信息分解到纵向和横侧向，进而得到横摇和纵摇运动信号时间序列；其中，飞机运动信息是指姿态角，即俯仰角，滚转角和偏航角；纵摇运动主要是指俯仰角，横摇运动主要是滚转角和偏航角；
[0041](2)利用得到的飞机的横摇和纵摇运动信号时间序列构建P阶自回归(AR)模型，确定与观测数据相适应的模型阶数P，并进一步估计模型的自回归系数；根据信号时间序列构建AR模型及计算模型阶数和自回归系数的过程属于系统辨识中常用方法，在此不详细阐述。本发明的海浪传感装置采用集成模块，即加速度计阵列和雷达高度表除了基本的采集功能外，还集成有微处理器，具备运算功能。采集后的数据处理也在海浪传感装置中完成，将处理后得到的海浪信息直接传送给自动驾驶仪。
[0042](3)利用自回归系数以及理论功率谱密度公式，求得飞机的横摇和纵摇功率谱。进而根据谱密度关系式Py(?) = |Η(」_ω)|2Ρχ(ω)，可求得海浪功率谱；其中，Py(Co)为横摇或纵摇功率谱，Ρχ(ω)为海浪功率谱，H(j ω) I为系统的传递函数,可通过飞机运动频率响应得到。
[0043](4)利用谱分析技术(如频谱分析、自相关性分析等)，从得到的海浪功率谱中可以提取海浪的周期信号，同时根据飞机的当前姿态信息，可以估计飞机和海浪耦合运动的相位参数信息，如到达下一波峰、波谷的时间和距离等。
[0044]利用雷达高度表12的测距原理，以及低掠角双高度表成固定角度安装，可以在机体坐标系下获取前方波面的倾角和波高；机头和机翼两侧测量的前方波面的倾角和波高，经过坐标转换，得到在地面坐标系下的波面参数，所述波面参数包括波面倾角和波高；然后根据当前获得的波面参数，配合海浪运动模型，可以预测飞机未来运动过程中的波面倾角和波高，预测方法可采用AR模型预测，这是海浪常用的预测方法，其中，预测的时间长度与多组高度表之间的安装角度有关，预测精度与高度表安装、海况等级和海浪特性有关。在涌浪时或充分成长的长峰规则波，波面预测比较准确。通过海浪传感装置的测量，最后形成面向控制的波面参数集合，所述波面参数集合指当前和未来一段时间内预测的波面参数，也就是不同时间点下的波面参数。
[0045]图3是本发明水上无人机自主起降控制系统软件流程图。如图3所示，本发明的方案是按以下流程实现的:根据上述海浪传感装置测量原理，分布式加速度计阵列11和雷达高度表12测量的海浪信息分别经过频域分析和时域分析，面向控制提取对飞机操纵有益的海浪谱参数和波面特征参数集合，并将其传入自动驾驶仪模块15 ;与此同时，水上无人机运动过程中，陀螺仪13测量飞机的姿态参数，GPS模块14提供飞机的轨迹参数，并将这些参数实时传入自动驾驶仪模块15 ;此外，自动驾驶仪15也接收来自接收机16和数传电台17的相应指令；结合传感器的信息以及指令信息，自动驾驶仪15执行相应的自主起降控制算法，并输出控制指令到执行机构单元，操控发动机和桨18的运动以及各个舵机19、20、21的运动，实现不同海况下水上无人机的自主起降。下面说明自主起降控制算法的实施过程:
[0046](I)根据水上无人机起降控制的任务需求，结合海浪信息得到起降过程中所需的控制指令。比如在起飞过程中，大致分为四个阶段:排水阶段时进行海浪高度跟踪，以保证飞机的安全和顺利加速；半滑行阶段同时跟踪海浪高度和海浪坡度，使飞机在加速时能够在一定程度上预测与海浪的遭遇趋势；全滑行阶段时进行海浪坡度跟踪，此时飞机已达到较快的速度，应保持气动特性稳定；最后的离水爬升段飞机已具备起飞的条件，应保持固定的姿态角以获得相应的气动升力。
[0047](2)采用PID控制器对步骤⑴中获得的控制指令进行跟踪，并采用内外环控制策略，内环控制姿态角速率，外环控制姿态角。控制器的参数可以根据飞机的飞行姿态实时调
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[0048](3)PID控制器得到的控制指令经过幅值和速率限制之后输出给执行机构单元，操纵发动机和桨以及各个舵机的运动。
[0049]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种基于海浪传感的水上无人机自主起降控制系统，其特征在于，包括:海浪传感装置、数据采集装置、自动驾驶仪、接收机模块、数传电台、电源模块和执行机构单元；其中: 所述海浪传感装置，包括分布式加速度计阵列和雷达高度表；所述分布式加速度计阵列包括多个加速度计，分布在水上无人机的不同位置处，用于采集水上无人机在机体坐标系下不同位置的加速度时间序列，根据所述加速度时间序列得到水上无人机的横摇和纵摇功率谱，进而得到海浪谱参数；所述雷达高度表以低掠角双高度表成固定角度安装在所述水上无人机上，用于测量得到海浪波面参数集合； 所述数据采集装置，包括陀螺仪和GPS模块；所述陀螺仪用来测量飞机的飞行参数，GPS模块提供飞机的轨迹信息； 所述自动驾驶仪，用来接收海浪传感装置提供的海浪谱参数以及海浪波面参数集合、数据采集装置提供的飞行参数和轨迹信息、以及接收机模块和数传电台的指令，然后根据所接收到的上述信息控制执行机构单元的执行动作； 所述接收机模块，用于接收地面遥控器发出的操作指令； 所述数传电台，用于接收地面控制站的指令，并向地面控制站发送无人机的相关信息； 所述电源模块，用于为水上无人机自主起降控制系统供电； 所述执行机构单元，包括发动机和桨，以及操纵飞机俯仰、滚转和偏航的舵机。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分布式加速度计阵列包括3组加速度计，每组包括两个加速度计，所述3组加速度计分别安装在水上无人机的机头、两机翼端部。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分布式加速度计阵列对所述加速度计时间序列积分得到水上无人机的速度和位移，根据相对位置加速度关系，计算得到姿态角速度，进而得到姿态角；将姿态角分解得到水上无人机的横摇和纵摇运动信号时间序列，进而计算得到水上无人机的横摇和纵摇功率谱，利用谱密度关系式计算得到海浪功率谱；利用谱分析技术从所述海浪功率谱中提取出海浪谱参数。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述谱密度关系式如下表示: Py(Co) = ΗΟω) |2Ρχ(ω) 其中，所述Py (ω)为水上无人机的横摇或纵摇功率谱，Ρχ(ω)为海浪功率谱，ΗΟω)为系统的传递函数，通过飞机运动频率响应得到，ω表示系统的频率。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述雷达高度表如下测量得到海浪波面参数集合: 所述雷达高度表根据测距原理，获取机体坐标系下的海浪波面的参数，坐标转换得到地面坐标系下的海浪波面的参数；然后利用海浪运动模型和地面坐标系下海浪波面的参数预测未来海浪的波面参数，最终得到海浪波面参数集合。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述海浪运动模型采用自回归预测模型。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述飞行参数包括水上无人机的姿态角、航向和角速度，所述轨迹信息包括实时位置和速度信息。
8.如权利要求1所述的系统，其中，所述海浪传感装置、数据采集装置、自动驾驶仪、接收机模块、数传电台、电源模块和执行机构单元的各个子部件采用一层防水保护，所述海浪传感装置、数据采集装置、自动驾驶仪、接收机模块、数传电台、电源模块和执行机构单元整体再进行一层密封处理。
9.如权利要求1所述的系统，其中，所述海浪谱参数包括海浪的周期性信号和相位参数信息；所述波面参数包括波面倾角和波高。
10.如权利要求3所述的系统，其中，所述海浪谱参数包括海浪的周期性信号和相位参数信息，所述海浪的周期性信号通过谱分析技术从所述海浪功率谱提取得到；所述相位参数信息是根据水上无人机的当前姿态信息，估计飞机和海浪耦合运动而得到的。
【文档编号】G05D1/10GK104199462SQ201410443025
【公开日】2014年12月10日 申请日期:2014年9月2日 优先权日:2014年9月2日
【发明者】范国梁, 易建强, 杜欢 申请人:中国科学院自动化研究所