一种基于飞行状态感知的智能飞行器的制作方法

本实用新型属于人工智能飞行器设计技术领域，具体是一种基于飞行状态感知的智能飞行器。

背景技术：

在现代航空航天领域，人工智能正逐步推广其应用范围。以多轴为代表的蜂群式结构，将飞行器作为节点，以网络通讯和视觉技术为主，这是典型的人工智能机器人，也是当前人工智能飞行器的主流代表。这种智能飞行器，以功能多元化、分布网格节点化为特征，通过不同的模块化功能组合，借助信息通讯系统，将获取的信息实时传递、分析，从而实现既定目标，无人飞行器在整个系统中扮演着关键节点的作用。

过去数十年，随着通信技术的扩张，再加上电子元器件持续微型化，人工智能技术迎来它的黄金时代，智能飞行技术随之蓬勃发展。2016年，美国辛辛那提大学旗下的psibernetix公司开发了人工智能飞行员“阿尔法ai”，在空战模拟中完胜具有丰富驾驶和作战经验的人类飞行员，这意味着人工智能技术的应用，将成为下一代先进战机的重要发展方向。

传统的飞行器中，缺少不了飞行员这一“大脑”。在飞行器飞行过程中，飞行员通过读取诸多仪表显示的数据，并且在较短的时间内判断当前飞行器的飞行姿态。针对具体飞行任务，驾驶员依据经验做出决策，操纵舵面，控制飞行。然而在飞行过程中，飞行器常常会遇到各种复杂非定常流动带来的突发状况。飞行员在处理突发事件时，面对这诸多困难：一方面，飞行员需要在极短的有效时间内接受处理仪表传来的大量信息，并且利用这些信息及时做出决策，操纵舵面，控制飞行器飞行。这种状态下发出的指令，不仅在执行条件上具有片面性，而且在执行时间上有延迟；另一方面，目前飞行器的飞行参数测量主要是飞机的姿态、速度、加速度、角速度、角加速度，当飞行器的获得这些参数的同时，飞行器的受力状态已经确认，并且飞行器的飞行姿态可能已经改变。由于这种测量手段的延迟，飞行器在复杂气流中受到非定常气动力影响，控制舵面可能出现失效甚至反效，进而诱发非指令性运动，导致飞行器失控，发生飞行事故。

当前无人机飞行控制，以程序飞行为主。通过事先输入的控制模型，对无人机进行点对点的程序流程飞行。控制程序受制于程序代码及飞行器动力学模型，对飞行器实时遇到的气流状态并不知晓。无人机在任务执行过程中，并不能掌握自身飞行的绕流状态，只机械地按照程序设定飞行。一旦气流条件超过预定飞行包线(限制包括：飞行高度、速度、马赫数、发动机性能、过载等)，很容易造成无人机失控坠毁。

技术实现要素：

本实用新型要解决的技术问题是提供一种基于飞行状态感知的智能飞行器，该智能飞行器和智能飞行方法具有自主感知、自主决策能力，能够预知飞机的飞行状态，对飞行器的危险飞行状态进行必要的预警，保证飞行过程中的安全。

为实现上述发明目的，本实用新型采用以下技术方案：

一种基于飞行状态感知的智能飞行器，所述智能飞行器表面分布大气参数测量装置、目标位置测量装置、飞行姿态测量装置和绕流条件测量装置。所述目标位置测量装置采用红外雷达或视觉传感器。所述飞行姿态测量装置采用惯性导航系统、姿态角传感器或加速度传感器中的一种或数种。所述绕流条件测量装置采用表面孔式压力传感器、表面热膜、mems摩擦应力传感器、温度传感器或光学压力敏感涂层中的一种或数种。所述智能飞行器还包括计算中心和控制器。

进一步的，所述飞行器为具有固定翼特征的飞行器，包括常规布局、鸭翼布局和三翼面布局。

更进一步，所述大气参数测量装置分布在所述飞行器的最前端；所述目标位置测量装置分布在飞行器前部和侧翼；所述控制器分布在飞行器前部和侧翼；所述绕流条件测量装置分布在飞行器的前部、中部和后部。

更进一步，所述目标位置测量装置采用视觉传感器；分布在飞行器前部的为头部目标视觉传感器，分布在飞行器侧翼的为侧方视觉传感器。

另一种改进，所述控制器采用涡控激励器，分布在飞行器前部的为头部涡控激励器，分布在飞行器侧翼的为机翼涡控激励器。

另一种改进，所述绕流条件测量装置采用mems摩擦应力传感器和表面孔式压力传感器，所述mems摩擦应力传感器分布在飞行器前部，所述表面孔式压力传感器分布在飞行器的中部和后部。

与现有的无人机飞行器相比，本实用新型所提出的一种基于飞行状态感知的智能飞行器具有自主感知、思考、决策能力。其优点在于：对飞行器所处环境可进行自主感知，思考当前状态，并依据思考结果进行决策。通过布置在机身各处的传感器，对飞行器所处的环境进行自主感知，综合获取目标参数、大气参数、飞行姿态和绕流状态等参数。获得飞行器表面的压力或其他流动参数的变化，实现对飞行器的表面流态的实时监控。并且根据这些表面流态信息得到飞行器的受力情况，并根据受力情况，提前判断飞行器的运动趋势，对飞行器下一步运动趋势做出预测。结合任务目标，自主思考当前飞行器状态是否符合既定飞行任务需求。在偏离目标的情形下，做出决策，形成控制指令，修正飞行姿态。解决了传统及现有无人飞行器的调整滞后问题，降低了突发气流条件造成飞行事故的概率，提升了飞行性能。

附图说明

图1是本实用新型基于飞行状态感知的智能飞行方法框图；

图2是本实用新型一个实施例中飞行器结构示意图；

图3是本实用新型一个实施例中左右翼面流动对称性、气动力/力矩判断方法示意图；

图4是本实用新型一个实施例中，通过表面绕流情况判断运动趋势的可行性的实验结果图。

其中：30、大气参数传感器，31、头部目标视觉传感器；32、头部涡控激励器，33、mems摩擦应力传感器，34、表面孔式压力传感器，35、机翼流动激励器，36、计算中心，37、侧方视觉传感器。

具体实施方式

下面结合附图，对本实用新型提出的一种单向弯曲的电致伸缩聚合物微驱动器及其制备方法进行详细说明。在本实用新型描述中，需要理解的是，术语“左侧”、“右侧”、“上部”、“下部”、“底部”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实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，“第一”、“第二”等并不表示零部件的重要程度，因此不能理解为对本实用新型的限制。本实例中采用的具体尺寸只是为了举例说明技术方案，并不限制本实用新型的保护范围。

一种基于飞行状态感知的智能飞行器，表面分布大气参数测量装置、目标位置测量装置、飞行姿态测量装置和绕流条件测量装置、计算中心36和控制器。

飞行器为具有固定翼特征的飞行器，包括常规布局、鸭翼布局和三翼面布局。

如图2所示，在本实施例中，以常规布局的飞机为例。

大气参数测量装置采用大气参数传感器30，分布在飞行器的最前端。大气参数传感器30采用探针、fads系统等，只要是能获得飞行过程中大气参数的装置皆可。大气参数测量装置可分布在飞行器头部，也可以是下部、上部等，只要是飞行器上可测量大气参数的位置皆可

目标位置测量装置采用视觉传感器，分布在飞行器前部的为头部目标视觉传感器31，分布在飞行器侧翼的为侧方视觉传感器37。目标位置测量装置还可以是红外雷达等，不限于以上几种装置，凡是具有目标识别与空间定位的能力的设备均适用。目标位置测量装置的安装位置不限于头部和侧方两位置，也可是飞行器下方、后方，只要是飞行器上可感知飞行状态的位置皆可。

绕流条件测量装置采用mems摩擦应力传感器33和表面孔式压力传感器34，mems摩擦应力传感器33分布在飞行器前部，表面孔式压力传感器34分布在飞行器的中部和后部。需要注意的是，所述绕流条件测量装置不局限于mems摩擦应力传感器和表面孔式压力传感器，只要是能感知表面流动状态的装置皆可；比如，绕流条件测量装置还可以采用表面热膜、温度传感器，也可以是光学压力敏感涂层等。位置也不限于飞行器前部、中部、后部，只要是能安装表面流动状态感知装置的位置皆可。

控制器采用涡控激励器，分布在飞行器前部的为头部涡控激励器32，分布在飞行器侧翼的为机翼涡控激励器35。但不仅限于涡控激励器一种形式，其他控制形式，如推力矢量喷管、合成射流激励器、等离子体激励器和主动涡发生器等，只要是能提供激励，改变流动状况的皆可；安装位置也不限于头部和侧翼，只要是飞行器上可以安装激励器的位置皆可。

值得注意的是，本实施例中的“最前端”、“前部”、“侧翼”、“中部”等有关位置的描述只是提供了各测量装置的最优安装位置，但不限于这些位置。上述基于飞行状态感知的智能飞行器的飞行方法，包括以下步骤：

测量获取飞行器当前的大气参数、目标位置、飞行姿态和绕流状态，并根据这些参数信息得到飞行器受力状况，根据受力状况，提前判断飞行器的运动趋势。判断飞行器运动趋势采用以下公式：

其中：cpi为分布在飞行表面测压点的压力系数，由前述表面孔式压力传感器测得；为测压点的无量纲位置参数；pmx为飞行器的滚转力矩系数，由压力系数根据前述公式(1)计算获得；i为飞行器的转动惯量；为角加速度，由前述加速度传感器测得；k为校准系数，由地面实验标定获得；q为来流动压，由前述大气参数测量装置获得；s为参考面积，是飞行器的垂直投影面积；l是参考长度，即展长；

通过公式(1)，可以获得飞行器在当前绕流状态下受到的滚转力矩情况，再通过公式(2)，计算中心计算出当前受力状态下，飞行器即将产生的角加速度进而对飞行器下一步运动趋势做出预测；结合任务目标，计算中心自主判断当前飞行器运动趋势是否符合既定飞行任务需求；如果飞行器的飞行趋势将偏离目标，则飞行器做出决策，形成控制指令，通过控制器调整飞行器飞行状态。

计算中心自主判断当前飞行器运动趋势是否符合既定飞行任务需求的过程为：将飞行器运动趋势与飞行数据库中的数据进行比较，飞行数据库包括地面模拟数据、飞行器控制模型和历史飞行修正数据

在本实施例中，智能方法的具体过程为：智能飞行器任务飞行过程中，收到指令跟随某一飞行目标。具体为，根据头部目标视觉传感器31对目标定位，形成飞行器所需飞行动作指令。利用头部大气数据传感器30对飞行器所处的大气环境参数进行测量，通过mems摩擦应力传感器33，表面孔式压力传感器34，对表面流动状态及压力分布进行测量。上述数据传输至计算中心36，综合获取目标参数、大气环境、绕流状态等参数，对获取的数据进行综合分析，对飞行器绕流状态进行重构，判断飞行器受气动力/矩情况，对飞行器下一步运动趋势做出预测。结合任务目标，自主思考当前飞行器状态是否符合飞行既定任务需求。在偏离目标的情形下，做出决策，形成控制指令。

接下来结合飞行器大迎角平飞控制，详细介绍飞行器智能控制稳定平飞的方法。

任务飞行过程中，为完成稳定的大迎角平飞机动，需要机体流动状态为左右对称流态。通过布置在机翼表面的mems摩擦应力传感器33，表面孔式压力传感器34获得的数据，计算中心36使用前述公式(1)计算飞机在当前绕流状态下受到的滚转力矩系数cmx，并依此对机体左右两侧流动的发展状态进行判断，根据判断结果进行决策。如果滚转力矩系数为零，则判断绕流状态为无明显不对称涡流，此时保持数据监测，无控制输出；如果出现附图3中的情况，即滚转力矩系数不为零，则判断绕流情况为不对称涡流，此时进一步根据前述公式(2)来计算飞行器的角加速度此时得出飞机绕机身轴线有着正的滚转运动趋势。根据运动趋势产生控制信号，控制姿态操纵部件对飞行器的姿态进行操纵，即通过头部涡控激励器32产生控制射流，改变头部涡流场流动结构，从而抵消飞机的运动趋势。通过mems摩擦应力传感器33可进行机翼分离流动对称性判断，如两侧摩擦应力相同，则判断结果为无明显不对称，则保持数据监测，无控制输出；如两侧摩擦应力不同，则判断明显不对称涡流，产生控制信号，通过机翼流动激励器35对机翼表面流动施加针对性控制，改变机翼表面分离流动位置，调整两侧机翼流动对称性。通过分布式的传感器及控制器件，实时控制机体左右流动形成对称流动，消除不对称带来的机体滚转力矩和偏航力矩，达到大迎角稳定平飞机动的目标。

已经通过飞行实验验证了该实施例中通过表面孔式压力传感器34获得的压力信号预判飞行器具有的运动趋势的可行性，如图4所示。实验中同步采集了表面孔式压力传感器34输出的压力信号以及姿态角传感器给出的飞行器滚转角信号，发现两者的变化规律具有一致性，同时滚转力矩系数相较于滚转角信号有一定的时间提前，如图4中，上下方横坐标分别表示滚转角和滚转力矩系数的时间轴，可以看出，当将滚转角信号提前大约300ms时，两者的信号有着很好的一致变化规律。因此，通过表面孔式压力传感器34得到的滚转力矩系数去预测飞行器具有的运动趋势是完全可行的。

基于对本实用新型优选实施方式的描述，应该清楚，由所附的权利要求书所限定的本实用新型并不仅仅局限于上面说明书中所阐述的特定细节，未脱离本实用新型宗旨或范围的对本实用新型的许多显而易见的改变同样可能达到本实用新型的目的。