飞行中强低空风切变影响的大数据分析

利用NCEP再分析资料、机场自动气象观测站资料、以及机场雷达资料,阐述对案例中低空风切变过程的分析,同时分析风切变对飞行的影响,从而提高风切变的预警和预报。此次低空风切变过程发生是由于高空锋经过案例地区移动而产生的风切变。分析表明,低空风切变发生,处于横槽前部,以西南气流为主,案例上空多云且为低高度对流云,地面湿度条件较好。     

TAWS低空风切变告警功能仿真验证平台设计

低空风切变对飞机运行安全会产生严重的威胁,而地形感知与告警系统(TAWS)的Mode 7能够根据飞机当前空速、攻角、无线电高度等探测低空风切变的存在,从而提示飞行员躲避危险,避免可控飞行撞地(CFIT)的发生以确保飞行安全。为了解决TAWS Mode 7功能验证时难以建立真实装机试飞环境的问题,针对某航空研究所研制的TAWS工程样机,设计了低空风切变探测功能的仿真验证平台。仿真验证平台以低空风切变模型和六自由度飞机模型为核心生成低空风切变探测所需的数据,利用飞行场景数据库进行多次仿真,可以验证TAWS Mode 7是否能在飞机穿越风切变时给出准确的提示和告警信息。     

基于多普勒激光雷达低空风切变的数值仿真

多普勒激光雷达是目前在晴空条件下对低空风切变最有效的一种探测手段。完成了基于多普勒激光雷达探测所需的微下击暴流、侧风切变和低空急流等三维变化风场的数值仿真,仿真结果得到了各种风场的基本特征。依据多普勒激光雷达的波束扫描方式,选取雷达扫描仰角为5°,扫描半径为8 km,雷达径向步长为100 m来扫描仿真风场,最后得到雷达探测变化风场的仿真径向数据。这对于深入理解风切变的产生机理以及实现由激光雷达对风切变的探测、识别和预报等后续研究具有重要意义。仿真过程建立的变化风场模型简单,模型参数变化灵活、方便实用。     

基于仿真雷达图像的低空风切变类型识别研究

采用基于小波变换提取纹理特征和BP神经网络对低空风切变的类型识别进行仿真研究。利用已有的仿真雷达数据生成仿真雷达扫描图像,通过阈值分割提取风切变区域,之后对其进行二层小波分解,求取各子带小波系数的均值和标准差作为特征向量。最后利用BP神经网络对特征向量进行识别分类。仿真结果比较理想,表明算法具有良好可行性。     

幅相误差下基于CMCAP-JDL的低空风切变风速估计

针对机载气象雷达存在幅相误差的情况下，导致杂波抑制性能下降，低空风切变风速估计结果不准确的问题，本文提出了一种基于组合空时主通道-局域联合空时自适应处理（Combined Space-time Main Channel Adaptive Processing, CMCAP-JDL）低空风切变风速估计方法。该方法首先对雷达回波数据进行距离依赖性矫正及杂波协方差矩阵估计；然后对空域和时域加权，形成空域主波束和时域主通道，同时增加多个局域处理区域参与联合处理的方式来构造自适应降维处理器；最后使用权矢量对降维后的回波数据实现自适应滤波，完成幅相误差情况下风场速度的准确估计。仿真结果表明，该方法能够在幅相误差的情况下，实现低空风切变风速的准确估计。      

大风背景下首都机场两条跑道低空风切变特征统计

利用北京首都机场18R-36L、19-01两条跑道南端入口附近的两台相干多普勒测风激光雷达的RHI扫描模式探测风速数据,分别计算在不同的风速、风向区间内两条跑道及其南下滑道区域600 m高度下各高度层的径向风速平均偏差。结果表明:在西北大风背景下,18R-36L跑道上空风速与同高度风速对比有偏小现象,这与在相同背景风条件下三条跑道接地带区域观测到的风速特征相吻合。另外风速偏小现象在300°～330°风向区间最显著,且偏差最小值区域出现在18R跑道入口附近。通过风切变强度因子进一步统计在西北大风条件下36L和01跑道下滑道区域风切变发生的强度及位置。统计表明:36L跑道的风切变频次及强度整体高于01跑道,其中300°～330°风向区间两条跑道的风切变事件发生最频繁,且顺风风切变频次明显高于逆风风切变频次,但逆风风切变发生的高度比顺风风切变发生的高度要低。     

激光测风雷达研究微下击暴流引发的低空风切变

较强的低空风切变会引发超低空复飞,对飞机安全威胁较大。为了提高飞行安全保障能力,利用激光测风雷达和风廓线雷达提供的资料,对2018-04-26西宁机场突发的一次风切变进行了细致结构分析和形成机理研究。结果表明, 微下击暴流是造成此次低空风切变的主要原因,雷暴高压向外辐散气流和环境风同向叠加是低空风切变形成的直接原因; 干冷空气在2.0km高度处加速下沉,到达近地面形成雷暴高压,随后外流形成水平尺度约3.0km的辐散气流,而触发低空风切变; 此次低空风切变影响时间约8min,对飞行安全威胁最大是下击暴流产生初期; 0.4km~2.0km高度处上升气流迅速转为下沉气流的时刻,较低空风切变发生有约4min的提前量。该研究对如何利用测风雷达进一步提高飞行安全保障能力是有意义的。     

基于激光雷达图像处理的低空风切变类型识别研究

基于多普勒激光雷达,结合大气流场理论实现对下击暴流、侧风切变、低空急流及顺逆风切变四种低空风切变的三维模拟仿真,建立雷达图像样本库,解决了风场数据难以获得及样本库难以建立的难题。基于图像处理方法实现风切变类型识别,针对同类样本差异较大的难题,采用多特征提取方法提取图像的形状特征和纹理特征进行组合识别。同时,采用基于SOM-SVM的二次识别算法实现了对缺失信息的图像的有效识别,提高了整体识别率。与传统的风切变研究相比,所用方法忽略气象因素,完全转化为图像处理问题,实现了低空风切变的类型识别,识别率达到97%。     

基于相干多普勒激光雷达的北京机场春季低空风切变观测研究

低空风切变极易对起降过程中的飞行器、风力发电机的结构产生破坏性影响。简要介绍了低空风切变及风切变的危害,详细介绍了相干多普勒激光雷达的工作原理和低空风廓线反演算法,以及利用风廓线、风矢量图、风速梯度图等观测数据提取风切变的方法。分析了2015年春季北京首都机场低空风切变个例发生的气象条件和风切变强度。实验结果表明相干多普勒测风激光雷达能有效探测分析低空风切变。     

利用函数拟合的低空风切变三维建模与雷达回波仿真

高保真的低空风切变数据是进行低空风切变检测和飞行性能分析的必要基础。为解决低空风切变危险性高、发生突然且持续时间短等带来的真实数据不易获取的难题,本文提出了一种利用函数拟合的低空风切变三维建模方法。该方法依据风切变的流体力学特征,通过函数拟合的方式建立风场类型及特征可变的三维密度场和速度场,并按照现有机载气象雷达在风切变探测模式下的天线扫描与工作方式,实现低空风切变雷达回波仿真。仿真结果表明:该方法可灵活快速地实现低空风切变三维风场建模,雷达回波的速度估计结果较好地反映了低空风切变径向速度沿距离方向呈现反“S”型特征的分布特点。      

四旋翼无人飞行器设计与姿态控制算法研究

为改变传统以单片机为处理器的四旋翼无人飞行器的控制方式,提出基于STM32飞行控制系统的四轴飞行器的设计。主要包括飞行器的硬件构成、软件设计、姿态控制算法等。并通过仿真比较实现姿态控制计算算法的最优化选取,保证了飞行器的高稳定性和高实时性,实现了飞行器飞行模态的控制要求。     

基于激光测风雷达的机场低空风切变识别算法

介绍了低空风切变识别的研究情况,提出了一种基于激光测风雷达的机场低空风切变识别算法,针对性设计了重点监测区域和告警方式;并于2016年春季和2018年春夏季,在气候、地形复杂度不同的多个机场进行低空风切变监测试验,通过分别与国外某型激光测风雷达以及同时段航空器报告结果做对比,评估本文算法的切变识别能力。试验结果表明,本文算法可以有效监测到激光测风雷达探测范围内的低空风切变,命中率可达88%以上。     

低空飞行器即时航迹评估方法及模型

针对低空飞行器航迹特点,提出了适合低空飞行器的航迹评价方法和适合快速航迹评价的分层评价方法,从而大量地节省计算量,提高航迹评价的效率。另外提出了能够体现低空飞行器航迹特点的航迹评价指标,建立了以飞行包络为基础的指标计算及变权综合评估模型,该模型充分考虑低空飞行器航迹评估指标的短板效应,使航迹评估值更具科学性和合理性。     

展向变形飞行器机翼扭转时的鲁棒飞行控制与分析

为了研究机翼扭转变形对飞行器纵向飞行性能的影响,本文采用小扰动线性化方法建立展向扭转变形飞行器的变参数模型,运用鲁棒最优方法设计机翼扭转变形时的纵向飞行控制律,并用S函数编写展向变形飞行器模型,最后采用SIMULINK对设计的控制律进行仿真分析。仿真结果显示,设计的鲁棒最优控制律能够对变形飞行器进行飞行控制,并且机翼完全扭转能够辅助飞行器下降,机翼不完全扭转能够辅助飞行器爬升。     

基于短距相干测风激光雷达的机场低空风切变观测

介绍了低空风切变及其预警的研究工作、相干多普勒测风激光雷达反演风场算法以及计算下滑道逆风廓线算法.进一步分析了2015年冬季和2016年春季北京首都机场低空风切变观测实验中所观测到的风切变案例,利用多种测量模式开展案例中风切变的监测,并对风切变观测结果进行了验证.实验结果表明,短距相干多普勒测风激光雷达多种测量模式均可能有效探测低空风切变.     

无人机自主低空突防航迹控制系统设计

设计了一种无人机自主低空突防航迹控制系统。提出了一种满足无人机低空突防要求的航迹预规划方法和航迹控制指令生成算法。针对动态逆方法需要被控对象精确数学模型的难点,在分析无人机误差动力学特性的基础上,采用神经网络在线动态补偿模型逆误差,并运用李亚普诺夫稳定性理论推导网络权值更新律,确保指令跟踪误差和网络权值的有界性。数字仿真结果表明,该系统满足无人机自主低空突防时航迹精确跟踪要求。     

基于自适应模糊理论的某型无人机起飞控制方法

基于合理简化的无人机纵向模型,设计了一种自适应模糊控制器,该控制器将Takagi-Sugeno模糊系统与等效控制器相结合,以增强系统的鲁棒性.只要求预先知道系统的相对阶以及未知函数的上下界即可,不需要精确的数学模型.Lyapunov合成方法证明了跟踪误差能趋近于零且其余的控制信号均有界.最后,结合优先级按比例分配的控制分配器,给出了存在扰动情况下飞行控制系统的仿真结果,表明即使在模型部分未知的情况下,该系统仍然能够达到飞行控制的指标性能和品质要求,验证了该方法的有效性.     

激光雷达中基于组合纹理的低空风切变识别算法

针对不同的风切变在激光雷达图像上所呈现的不同纹理特性,提出了一种组合局部纹理特征和全局纹理特征的识别方法。先分别从激光雷达风切变图像中提取LBP特征和灰度-梯度共生矩阵特征,LBP特征反应图像的局部纹理,代表风场局部风速的变化,灰度-梯度共生矩阵特征反应图像的全局纹理,代表风场全局的风速变化,再通过典型相关分析对两种特征进行融合,最后采用最近邻分类器对三种风切变进行匹配识别。实验结果表明,该算法对三种低空风切变的平均识别率达到99.02%,与三种单一的纹理特征分类识别相比,分别提高了18.86%,5.88%和7.01%。     

基于相干多普勒测风激光雷达的不同成因类型的低空风切变观测

为实现不同成因类型的低空风切变观测,利用两台相干多普勒测风激光雷达在北京首都国际机场展开试验观测。针对干性雷暴和地形引起的两类风切变,分别采用多普勒波束摆动(Doppler Beam Swing,简称DBS)和下滑道两种扫描模式进行风切变的探测与识别。结果表明,DBS模式风切变识别方法可有效识别干性雷暴引起的水平低空风切变,下滑道模式可有效识别地形诱导的下滑道顺风和逆风风切变。干性雷暴造成的风速骤增、风向突变和上升下降气流的强烈对流是引发低空风切变的主要原因。地形诱导风切变主要由高速气流和复杂下垫面相互作用产生,具有偶发性和瞬变性的特点。