无人机软着陆气囊缓冲特性研究

       以上单翼布局无人机为对象,建立软着陆气囊缓冲系统的简化解析模型,开展了气囊软着陆系统缓冲特性的研究.在此基础上,进一步确定气囊设计参数的可行取值域,选取气囊初始设计参数.之后,构建缓冲系统的动力学有限元模型,分析了气囊设计参数及着陆姿态对于缓冲效果的影响.研究结果表明,正常着陆工况下,解析模型得到的气囊设计参数对无人机质心过载峰值的影响规律与有限元分析结果基本一致,不过由于解析模型中引入了多个假设,两种方法得到的过载峰值大小存在差异.当着陆存在初始姿态角时,会加重无人机缓冲过程中的俯仰与滚转运动,易造成机体的损坏.为了避免二次硬冲击带来的局部意外损害,提出一种组合型气囊设计方案.仿真分析表明,应用组合型气囊可以在缓冲后段提供有效的软支撑作用,避免无人机发生二次硬冲击和反弹翻覆。

       为提高编队大机动时的队形保持能力,采用虚拟结构编队方法,基于李雅普诺夫直接法设计独立的非线性队形保持控制器,并在此基础上采用非线性模型预测控制方法设计含队形反馈的编队轨迹跟踪器。通过在代价函数中引入队形误差代价来实现队形反馈控制策略,并采用动态参数实现编队队形保持和沿参考轨迹飞行之间的自适应切换,各无人机通过滚动求解有限时域优化问题得到虚拟结构的控制指令。仿真结果表明,相较于无队形反馈的情况,所设计的含队形反馈轨迹跟踪器能够显著地降低编队大机动时的队形保持误差。

       目前使用紫外视频进行绝缘子探伤需要人工判读放电光斑,自动化程度较低.为此,提出了一种以无人机(UAV)搭载的紫外传感器所获取的影像为数据源,根据电晕放电的光谱特征和紫外成像的形态特征来自动检测紫外视频放电位置的方法.首先从紫外影像中获取图像帧;然后对图像进行最大类间方差二值化和区域生长处理,根据区域生长后的结果来计算疑似放电区域;最后经放电异常诊断,利用获得的高精度位置姿态以及时间同步信息,得到高压输电线路绝缘子发生异常的具体地理位置.实验结果表明上述方法可以自动提取紫外视频中呈高密度、连续放电的区域.该方法可有效地对紫外影像中高压输电线路绝缘子进行放电异常诊断,对电网运行维护有实际意义。


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