[发明专利]基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局方法

说明书

技术领域

本发明涉及大气数据传感器检测位点的确定方法，具体地说是一种应用遗传算法来进行嵌入式大气数据传感(Flush Airdata Sensing，FADS)系统测压孔布局的方法。

背景技术

FADS系统是通过安装在飞行器头部前端周线上的压力传感器阵列来测量包括动压，静压，迎角，侧滑角等飞行参数。通常，在飞行器头部(钝头体或圆锥体)的某一横截面上布置四只气压传感器，用于测量静压和攻角，而在钝头体或圆锥体的顶点处安置一只气压传感器用于测量总压，如图1所示。

压力孔阵列的布局对迎角、侧滑角和用于计算自由流动压的驻点压力等大气数据参数的计算精确性有影响。传统的测压孔位置布局一般依靠经验进行选取。“计量学报”第25卷第3期第257-261页文献《基于模糊逻辑的嵌入式飞机大气数据传感器测量位置优化设计》中以模糊逻辑为理论基础，结合大气数据的基本探测原理，设计了用于对嵌入式大气数据系统中传感器测量位置进行优化设计的方法。该方法先建立优化准则，建立相应的隶属度函数，利用实数积算子运算得到依次满足各个优化准则的最优测压孔布局。该方法要实现必须预先设定安装传感器的截面位置(文献中称之为“站位”)，所以该方法只能找到最佳站位上的布局，实际上最佳站位上的布局并不是飞机头部(圆锥体或钝头体)的最佳位置，这就是该方法的局限性，而且随着站点的增多实数积算子运算就越复杂。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局方法，建立全局价值函数并通过遗传算法能得到全局最优解，这样就能避免文献《基于模糊逻辑的嵌入式飞机大气数据传感器测量位置优化设计》中只能得到最优站位而不能得到最优测压孔位置的局限性。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

为了精确地计算驻点压力，测压孔的位置应当靠近驻点，但是为了计算迎角和侧滑角，压力孔的位置必须布置在远离驻点的位置。对此，本发明基于遗传算法的嵌入式大气数据传感系统测压孔布局方法如下：

第一步：初始猜想位置(x_i y_i z_i)作为价值函数的输入；

第二步：将初始猜想位置xyz轴的坐标值x_i y_i z_i转换为圆周角φ_i和圆锥角λ_i；

第三步：根据真实迎角α_r和侧滑角β_r及给定马赫数由计算流体力学仿真得到飞行器表面的该点的压力值P_i，其中驻点处的压力值即为真实总压P_tr；

第四步：GA优化

在压力值P_i上加上一般的分布式随机噪声ε_N以模拟压力测量的不精确性得到仿真测量值P_mi；

根据i点的圆周角φ_i和圆锥角λ_i，利用有噪声的仿真测量值P_mi经过大气数据的解算估计得到的角度和驻点压力与每个仿真情况下的参考值相比较得到误差均方根的加权和用来计算价值函数；

第五步：价值函数最小化所对应的位置点即为测压孔的布局位置；将所述价值函数最小化所对应的位置返回第一步更新价值函数的输入。

所述价值函数的最小化方法的步骤如下：

(1)初始化群体；

(2)计算群体上每个个体的适应度值；

(3)按由个体适应度值所决定的规则选择将进入下一代的个体；

(4)按概率Pc进行交叉；

(5)按概率Pc进行突变；

(6)若没有满足停止条件，则转入第(2)步，否则进入下一步；

(7)输出群体中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解；

所述停止条件有如下两种：①完成了预先给定的进化代数k则停止；②种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在若干代基本没有改进时停止。

传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的，容易误入局部最优解，遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。基于遗传算法该特点，本发明能确定整个飞行器前体上测量迎角、侧滑角和总压的最佳位置，提高了FADS系统测量精度和抗干扰能力。

附图说明

图1为FADS系统典型的压力孔布局形式。

图2为布局孔位置确定流程图。

图3为某飞行器头部笛卡尔坐标系示意图。