航空技术

大气层中的飞行技术和救生技术。

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这个问题从我10几年前第一次看到涡喷原理图时就有了,到现在还未有明确的解释。因为经常上科创,今天突然想起这个问题,所以就发到科创上来。 我的问题是,涡喷是个直筒子,前后通。虽然前面的叫压气机,后面的叫涡轮,但本质上是类似的,都是些带倾角的扇叶而已。 那么当燃料在里面燃烧膨胀时,为什么就只往涡轮方向喷呢?到底是压气机和涡轮的哪些地方的设计参数不同,导致单向喷的? 如,扇叶螺距,直径,有效面积,扇叶级数等等。 我想要真正专业,并且通俗易懂的解释。 个人鄙视肤浅的解释,如“你什么时候见到人吃饭后还要从嘴里排泄”、“你想想你能不能从PY吃饭然后从嘴里出来”之类的。

引用 power_rdx: 引用 HXKRRRR: 引用 power_rdx: 引用 HXKRRRR: 引用 power_rdx: 这个不难理解,两方面解释。 一方面,结构上说,喷气发动机压气机部分叶轮数量和压缩比要高于燃烧室部分,所以在相同转速下,压气机的压力更高。 另一方面,从原理上说,燃烧室燃料燃烧产生高温燃气,气体体积剧烈膨胀,所以在相同转速下,燃烧室的流量更大。 于是,压气机部分流量低而压力高,燃烧室部分流量高而压力低,气体自然就只能向后喷了。 那么有没有情况会向前喷呢?当然有,你要是不给叶轮启动转速就直接喷燃料点火,就两头一起喷了。 如果把涡轮设计的多一点、陡一点,是不是不用启动直接点火也能自己转起来? 还没有见过不需要启动就能正常工作的喷气发动机 不过,如果内部气压作用在涡轮上的转矩比在压气机上大的多,应该就能实现吧。 真要那么简单,单发停车早就不叫事儿了。 估计不会有涡喷采用那么多涡轮的设计,因为这样会拉低发动机性能(应该不难看出来吧)。




无人机无线电干扰原理概论 刘虎 (科创研究院,仪表局) 1、引言 近年来无人机(本文指民用多轴飞行器)正以空前的速度普及,由此引发的关于安全的忧虑日益增多。许多有关部门甚至个人都希望采取一些措施,阻止无人机飞临敏感区域。为了达到这个目的可以采用很多方法,比如训练老鹰飞去抓捕。 除了这类眼球效应大于实用的方法,最实用、性价比最高的方法莫过于无线电干扰。 目前所有的民用无人机都需要用到无线电技术来实现定位、遥控、图像传输等功能。当然某些特殊用途的无人机可以采用诸如地形匹配、图像识别以及高精度惯性导航的办法来确定自己的位置,并且自主的完成任务,但在民用领域尚未普及。既然无人机必须使用无线电技术,就可以对无线电进行干扰,从而达到使无人机失控或折返的目地。 目前商品无人机必备的主要是GPS定位和遥控这两个部分。如果用于拍摄图像或其它测试用途,还必须有下行的图传和遥测通信。无线电测高和防撞设备也偶有使用。 在攻防态势上,通常无人机的操纵者和需要设防的敏感区域之间有一定距离。无人机从操纵者附近起飞,然后逐渐飞临设防区域。当无人机到达设防区域附近,能够开展有效的侦查或破坏活动时,无人机到设防区域的距离,通常比它到操纵者的距离要近得多。 在上述态势中,操纵者发送的一切上行信号(从地面向无人机发送)都会因为距离远而比较微弱。采用同样的功率,防御者由于距离无人机更近,信号将比操纵者强。防御者收到的下行信号也会比操纵者强。但是对下行信号的防御目标是让操纵者收不到,而此时无人机到操纵者的距离,和防御者到操纵者的距离是差不多的。所以对下行信号的阻断不占地形优势。 从上面分析可以看出干扰上行信号更为有利。恰巧上行信号通常是遥控信号,直接关系到对无人机的操控,如果上行信号被干扰,无人机将失去即时控制,只能按照程序预设的步骤运行(通常是降落或者悬停)。而下行信号主要是遥测和图像等,虽然也可能存在敏感信息,但相比控制信号而言就不那么重要了,再加上防御者在态势上不占优势,通常对下行信号采取放任态度。 事实上大多数民用无人机的遥控、遥测甚至图传都需要双向通信才能正常工作,干扰其上行也可能使其下行无法正常工作。 GPS依靠中轨道卫星。通俗而言就是信号经过上万公里到达地球表面,已经非常微弱。所以要在无人机离防御者很近的情况下干扰GPS信号是比较容易的。如果想欺骗它就需要用比较复杂的手段来模拟GPS卫星,会困难得多。 2、对GPS的干扰 GPS信号十分微弱,在地面附近已低于自然本底噪声。采用常用的3-6dB增益的无源天线在开阔地接收,其总接收电平最高可达约-120dBm。民用GPS信号是频率1575MHz,2.046MHz带宽的扩频信号,扩频增益43dB,Cb/N0按6dB考虑。固然任何方式的干扰只要足够大都能产生效果,但由于扩频增益太高,部分频带干扰的效益很差。在容易实现的方式中,全频带噪音干扰较有优势,满足如下条件时误码率高于10%: (1)干扰信号的带宽等于或大于2.046MHz,覆盖GPS信号的整个频带。 (2)干扰信号经GPS天线接收后,其总功率电平要高于-83dBm。 无人机上的GPS天线主瓣方向朝向天空,对于地面来的干扰能提供一定的隔离。隔离的大小取决于天线的品质、安装方式和无人机本身的结构与材料。如果天线安装在无人机正中心位置,无人机上又有整块的碳纤维网板遮挡地面方向,那么通常能提供30-40dB的隔离。如果天线方向性不佳,安装不够垂直,则隔离度会有所降低。设无人机GPS天线对地面防御者(干扰源)的增益为-40dB,对天空的增益满足正常接收GPS天线的要求,也就是总接收电平能达到-120dBm,无人机距离地面100米,干扰发射机的天线增益为0,根据自由空间损耗公式,则需要的发射功率是: Pt=Pr+32.45+20logd+20logf-G=-83+32.45-20+64+40=33.45dBm 上述计算的意思是:如果干扰带宽适中,则只需要2W的发射功率,就能干掉100米范围内的无人机GPS。假如干扰天线有6dB增益,那么只需要0.5W功率。 实测发现,0.01W功率的噪声调幅配合增益为5dB的R100天线,已经能在100米范围内干掉大部分品牌无人机的GPS。这可能是以下几个原因导致的: (1)品牌无人机大量采用轻质塑料,导致GPS天线的对地隔离度远远不足40dB。 (2)总接收电平达不到-120dBm(该值接近理论最佳值,工程中通常按-130dBm考虑)。 (3)廉价接收器解扩方案过于简化,没有充分利用43dB的扩频增益。 最简单的宽带信号是噪音调频。当然还可以采用相关性更强的干扰直至欺骗,比如用GPS模拟器产生一些假信号。但考虑到干扰功率本来就不大,似乎没有必要费这个事。 无人机丢失GPS信号以后的行为取决于飞控的功能及设置。对于技术娴熟的操作者而言,GPS不是必要的,在没有GPS的年代里,航空模型的飞手们依然可以靠目视或图传完成自己设想的飞行路线。但是对于技术不娴熟的操纵者,干掉GPS信号的后果已经相当严重,因为此时无人机的自动返航功能已经失效,必须完全依赖人工操作。根据已经掌握的防御经验,这基本等于飞不回去。 如果想避免GPS受干扰的后果,可以在下面几点上做文章: (1)操纵者必须经过无GPS飞行方面的训练。 (2)严格考核GPS天线的对地隔离度,使之提升到比如50dB;选用性能足够好的GPS接收机。 (3)采用更高精度的惯性平台,确保在GPS丢失后能支撑足够返航的时间。 (4)利用机载摄像机的图像进行定位和返航。 3、对遥控信号的干扰 正规商品遥控发射机的功率通常为100mW,特殊用途或自行改装的遥控发射机可能具有更大的功率。如果按100mW考虑,遥控发射天线配置普通鞭状天线,增益约3dB,无人机上的接收天线增益也为3dB的情况下,设操纵者距离飞机100米,采用2450MHz频率,则接收机收到的功率电平最大为: 20+6-32.45+20-68=-54.45dBm 可见遥控信号的强度远大于GPS信号。 不过,遥控接收天线的主瓣方向必须朝向地面,所以不能像GPS天线那样对地面干扰提供隔离。 目前,遥控发射机已经普遍采用跳频、扩频技术,而且跳频参数还可以自适应,具有一定的抗干扰能力。在计算需要的干扰大小时,必须已知跳频、扩频的参数才能得到准确的结果。不过我们依然可以知道所需干扰的大致范围。遥控发射机仍按上述参数,假设防御者距离无人机为100米,天线增益为3dB,如果采用相关的干扰,需要的干扰功率与遥控发射功率接近,即0.1W以上。如果遥控信号存在跳频措施,而干扰者除了频带范围之外,并不知道这些措施的任何参数,只能用噪声进行全频带暴力覆盖,那么所需功率将有所提高。就经验而论,通常需要提升30dB,具体来说就是100W。 这个干扰功率就比GPS具体多了,而且难以低成本的产生。同时,过大的干扰功率可能会影响其它正常的无线电通信,出现干死一大片,无人机照样飞的窘境。 如下图所示,如果遥控信号的跳频范围是2405~2495MHz,而防御者不知道跳频参数,那么就只好用噪声进行全频带覆盖,即黄色区域。而遥控信号功率集中,当它的总功率电平比干扰的总功率电平小的时候,依然可能在局部比干扰电平高不少,从而不受干扰影响,如红色区域。目前先进的遥控器已经能够根据干扰的情况自动调整跳频频率,所以对于采用跳频的遥控器,窄带强干扰效果不佳。 跳频和直接扩频联合应用可以弥补各自的不足。但是遥控器的扩频增益比GPS低得多,所以扩频部分的抗窄带干扰能力较差,通常只需要3~6dB的干信比。因此采用梳状谱的干扰源,例如间隔1MHz的100个干扰峰,其总干扰功率比有用信号高26dB,可比宽带噪声干扰节约3~10dB功率。 除了频域上的宽带干扰,还可以在时域上有所变化,即采用脉冲干扰源。如果遥控器没有采取重复编码措施时,使用脉冲干扰可以节约平均功率,或者在平均功率一定的情况下,提高脉冲功率。但如果采取了重复编码措施,脉冲干扰效果不佳。 目前市场上存在430MHz频段的非法“增程”遥控设备,发射功率通常为2W,经过放大可以具备更大功率,比如5W甚至50W。而且,近期已有产品在上述大功率、低频率的基础上,增加了跳频功能,跳频范围可达50MHz。常见设备采用GFSK等调制方式并扩频,信道带宽在MHz数量级,功率密度较高。如果不扩频,带宽就只有几十KHz,要想在50MHz范围内通过噪声干扰达到相同的功率谱密度,需要的功率将是天文数字。不过,这些遥控设备的接收机的抗阻塞能力都比较抱歉。 关于阻塞干扰和瞄准干扰,将在后面讨论。 4、对下行图传和遥测信号的干扰 这部分干扰与对遥控信号的干扰没有本质的区别,不同之处是攻防态势更加不利于防御者。由于干扰的对象是操纵者的接收机,一般而言防御者与操纵者的距离大于或接近于无人机与操纵者的距离。另外,无人机至少有几十米到数百米高度,信号传播条件比位于地面的防御者要好得多,操纵者还可以使用定向天线瞄准无人机,甚至使用可自动调零的天线对干扰信号产生隔离。防御者的优势是天线增益能够比空间和重量都十分局促的无人机高。但由于不知道操纵者的方位,只能在垂直面想办法。一般讨论这个问题按操纵者(接收机)方位不明、干扰距离与无人机的通信距离相同,接收天线提供的隔离度和地面附近的附加损耗总共20dB来考虑。 雪上加霜的是,最新的商品无人机的图传或遥测信号发射功率在不断的加大,2W功率已经登场。 按照上述条件,如果扩频增益为20dB,Cb/N0为6dB,采用不相关的噪声干扰,天线增益与无人机相同,总功率电平应高于33+34=67dBm才产生效果,相当于5KW!假设地面采用比无人机高10dB的水平定向天线(如共轴同相阵),也需要500W的功率。 由上述计算可以了解,如果无人机采用扩频、跳频技术,且防御者不知道有关参数而只能暴力蛮干,需要的功率将十分可观。 古老的图传采用固定频率,如果能够侦察得到具体的频率,就可以施放简单的瞄准干扰。仍使用全向天线且假设干信比为0dB即可有效干扰,则需要的功率将减小到33+20=53dBm,相当于200W。如果使用比无人机高10dB的高增益天线,就只需要20W了。 5、阻塞干扰 本文凡是提到阻塞干扰,是指位于通信信道之外的,超过接收机电路的承受能力,能够导致接收机对正常信号的处理能力降低的干扰。 采用扩频、跳频技术有利于对抗噪声干扰,但并不能提高接收机的阻塞电平。相反,由于必须具备较宽的前级,更容易发生阻塞。这里,阻塞电平的定义是:位于接收机瞬时通带之外的,使接收灵敏度压缩6dB所需要的干扰电平。 民用接收机为了提高灵敏度,通常天线信号经简单的滤波以后就进入低噪放和混频器。从省电考虑,这些电路不能采用大功率器件,他们的动态范围是比较小的,通常只需提供-20dBm左右的干扰信号,即使干扰频率与接收频率有一个小的偏差,也能使接收灵敏度降低6dB。这时,-20dBm就是该接收机的阻塞电平。如果干扰进一步增强,接收机将完全收不到有用信号。如果接收机前级没有适当的限幅电路,更强的干扰能将其烧毁。 下图是一部典型的接收机的框图。数字序号代表可以引起阻塞的环节。 放大器1和放大器4在专业接收机中必然会采用输入压缩点接近0dBm的器件,而在民用接收机中往往达不到这个水平,常见为-10~-20dBm。混频器2的截点往往也不会太高,因为高的截点意味着需要大的驱动功率。当有强干扰落在预选器带内时,混频器将无法正确输出中频信号;如果再落在中频滤波器带内,那么ADC之前就会全军覆没。 不论模拟IQ下变还是中频直接采样,本地振荡器的相噪都会与强干扰在混频器中相乘,从而落到中频上,导致底噪抬高。如果干扰靠得近,待接收的信号将落在干扰的混频产物的裙边内部,如果有用信号较小,就会被裙边淹没。 ADC的位数通常只有12或14位,动态范围捉襟见肘。为了能够采用高速跳频方案,通常中频滤波器的带通很大,非接收频率上的干扰也会到达ADC。干扰稍大就会让ADC过载,或者,如果通过AGC使得ADC不过载,那么正常信号到达ADC时就会弱到不足1bit。 以常见的收发机芯片AD9361为例,在高增益模式,几乎不能抵抗高于-24dBm的带外干扰。要在接收机上感生-24dBm的功率并不复杂。仍以100米距离,收发天线增益均为3dB为例,需要的功率是: -24+32.45+68-20-6=50.45dBm,即100瓦。 产生100W的噪声是复杂的,因为特定调制的干扰器很难做大功率。而如果不对信号的带宽、品质提出要求,就能使用磁控管轻松的产生高功率。当然,增加一些磁控管力所能及的调制更好,比如采用注入已调信号的方法或者采用脉动直流来驱动。 阻塞干扰由于简单粗暴效果好,目前是那些不用担心因为干扰别的通信业务而负法律责任的“有关部门”最常用的拒止手段。由于辐射大,风险大,运行成本高(费电且寿命短),一般不能持续开机设防,要求见到无人机才开机。 6、瞄准干扰 本文所述的瞄准干扰是根据被干扰信号的瞬时频率和开机时间施放的针对性干扰。 尽管正规无人机都有其批准的频率范围,但既然要从事令人担忧的活动,某些无人机就可能使用任意频率。如果要全部干扰,需要的功率很大,作用距离很短,而且对正常通信的影响难以排除。窄带数传或跳频信号在任意瞬间的频率是确定的,如果只针对这些频率,就能大大节省干扰功率。对于单纯的直接序列扩频,通常不定义瞄准干扰。 一个典型的瞄准干扰场景如下图所示。侦察接收机持续的监听可能的通信频段,将数据送给计算机。当计算机发现遥控器的信号以后,立即把需要施放干扰的参数告诉干扰发射机,使干扰发射机开始发射。当经过一段时间(例如1毫秒),让干扰暂停,侦察接收机继续搜寻遥控信号,如果遥控信号继续存在或变更频率,则把新的参数告诉发射机,再次启动干扰。如果遥控信号消失,则停止干扰。让接收机与发射机分开布置,可以侦察和干扰同时进行。 这种干扰的好处是没有信号则不放干扰,而且干扰电平很小,环境友好程度高。如果遥控信号未经扩频,通常使接收电平等大或略大一点即可。如果是扩频信号,由于扩频增益不高,通常也只需要大20dB以内。功率的设定可根据遥控信号的瞬时带宽而定,带宽大的时候适当提高一些。不论频率、带宽都可以被侦察接收机测定,如果技术允许,还可以测定调制方式,并对某些信号(比如防御者附近的WIFI信号)顿感。 瞄准干扰的主要挑战是响应速度。如果跳频速度为1000跳/秒,则单频点的驻留时间只有1ms。按干扰一半算,只有500μs的时间来进行侦察、分析、判决、指令和启动发射机。现在这种指标已经可以比较容易的达到了。如果不要求具体识别信号种类,只进行FFT和谱型判断,整个过程可以在几微秒内完成。不过发射机需要特殊设计才能这么快调定和达到足够功率。好在现在遥控器的跳速都不快。 除此之外还要考虑侦查接收机的防御态势。无人机的高度较高,有可能无人机能收到遥控信号,而地面上的侦查接收机却收不到。此时需要加高天线,提高增益。但又会导致收到诸多非遥控信号,尤其是设防区域在城里面的时候。这会给信号识别提出较高要求,如果遥控器模拟城市常见的比如WIFI信号或者就是采用WIFI技术,难度就比较大。 整套设备比较贵,如果跳频范围进一步加宽,或者采用其它UWB技术,侦查和干扰设备的成本将进一步上升。 7、设防事项 应主要考虑对GPS和遥控上行信号的干扰。对于固定式干扰设备,应当确保设防区域内部和上空达到足够的场强,而在设防区域之外迅速衰减。除非特别敏感的地方,一切干扰设备的设置都应遵循正当、适度的原则,只在确有必要的时间、确有必要的区域施放确有必要的强度,避免对正常的无线电用户产生影响。 本文的某些预算较实际经验显著偏大,这是因为本文是按照防控比为1:1的态势来考虑的,而常见的情况是防御距离远小于操纵距离,通常优于1比3。所以在实际设防时,可以按照比本文的预算值小10倍来考虑。干扰设备应有高低两档或更多档的功率可供选择,常规情况下只使用低功率。 有固定干扰设备的,应在值班场所、瞭望场所安装操作面板,便于随时启动。便携设备应当放置在便于取用的地方,随时保持整备状态。相关设备应有专人管理和使用,否则需要授权措施,比如采用钥匙、密码、指纹等方可启动。 如果无人值守或者没有专门的观察员,就需要通过一定的手段识别无人机威胁,然后发出报警或自动启动干扰。侦察接收机是一种手段,但在城市区域使用不太靠谱。其它手段有声音识别、图像识别、一次雷达等。总的来说,目前还没有一种可靠而廉价的手段。 无线电管理机构不会为干扰设备颁发频率许可和电台执照,原则上这些设备都属于非法使用。国家强力部门使用是他们自己的事,但如果企事业单位或者个人使用,则可能存在法律风险。无人机受到干扰以后可能造成财产损失和二次伤害。比如坠落的无人机可能造成人员死伤,故应当在地面安全和防御需求之间平衡风险。


最近打算常驻科创论坛 我在去年的11月份了解到了微型涡喷的一些东西,于是打算试一试 在今年1月份我做了第一台涡喷,我都不好意思发出来 图貌似发的有点大了 输丁烷 呵呵,这个火。。。这台喷火器就是入口有一个易拉罐片的电动进气的玩意,其他都是易拉罐拼接的 之后我才开始比较系统的研究了一下微型涡喷,了解了入门常识,对空气动力学工程什么的,涡喷的结构原理的详细基本都有一个了解,也认识了几个做这方面的朋友 这个时候我也知道,没有数控机床基本不可能搞的出来,但是我还是比较无聊。。。选择继续做下去 当时我看涡喷吧有人发了一个易拉罐剪的压气机,我模仿了一个(其实根本没有任何扩张的烂易拉罐片) 同时制造了第一台有环燃烧室结构的小型涡喷 最早的压气部分是吹风机的图 后来自己装了自己造的很简单的压气机(进气的小涡轮,有点像吹风机那个叶轮) 测试 推力,不奢求了,不可能的。 这一部分的研究就告一段落了 3月,我同学把他的电动涵道给了我,我当时想的就是用电函进气,毕竟自己造的用的马达转速感人 但是我从来没有驱动过无刷电机,我上网搜索了一些资料,Arduino编了一个驱动电调的简单程序(航舵调速器),抖的没法用,还卡,于是上淘宝搞了几个航舵调速器,加锂电充电的玩意(我同学也是天才,有电池没有充电器??还是我掏腰包...) 这个是但是第一次给电调打舵的测试场景,很简yi,在宿舍搞得 几次驱动不成,突然转起来了。。。我没有看过那种转速,风大的很,然后这个电函就飞出去了?! 于是我简单固定了一次,舍友都嫌吵,我测试了两下就结束了,推力1.5kg左右,太强了(毕竟以前没有玩过无刷和航模) 然后我就把原来的压气机给换下来了 顺带造了一个推力测试台什么的,也是简易搭建 (顺便说一下,测试没在这里,在厕所) 电涵道自然不是最好的压气机,流速太惊人!不利于燃烧!,火焰杯都出来了,一个发动机远,推力有一点呢,200g左右,燃料供给消耗惊人,不然点不着火,50油门(电函)就要点不着火(外置火源,蜡球)全燃料注入 声音很大,有点恐怖了 于是研究又告一段落 4月中旬,我自己买了点不锈钢边角料(毕竟加工小白,被坑了30元买的) 在家躺了半年的角磨机出场了! 我先自己花了2天做了2个涡轮(自然不能用,练手的,没有异型什么毛的都没有) 然后下一周末(毕竟上课) 我自己画了2张图纸就开始了,图纸比较乱就不发出来了。 开工,花了2个周末,轴承还是自制。。轴是自行车车轴,压气机还是叶轮,扩压器是简易的扩张喷管的轮廓(注意,轮廓,够简易。。。) 完工了 然后? 你说测试结果? 于是我爸卡在这个点给我买了一台3D打印机,我得去忙3D打印机去了,涡喷耽搁了一会 于是,发动机只剩下启动电机没有装上,没有相关测试,当然这个发动机,我纯当练习切割技术了。。。 于是 毕竟3D打印机 3D打印压气结构就被我想到了,5月我打印出来了 又是简易测试架,我让他转起来还是废了一点心思的 what?你说3D打印的不耐离心力?于是我带着钢盔启动了一下,几次测试,直到油门加满运行3分钟毛事没有,风还很大,吸气的地方的气压小我都能感觉到 原本在扩压器与压气轮之间存在一定摩擦,我开到30油门下就消失了,增压的空气使压气轮与扩压器之间产生了一定的距离,其实我看不见的这个微小变化,但是摩擦是确确实实的消失了。 所以,我设计了这个压气机结构,装在下一台涡喷上,没有涡轮驱动,靠电推 这个是涡喷的全图纸,我都设计好了 但是我爸发生了一点事情,我也不得不放下这个计划,于是到了今天,我发了帖子 下一步预计可以来个2kg推力,再之后加个涡轮什么的玩玩 千万别问我搞这个有什么用,纯属好玩,毕竟爱好者但是没有设备嘛。。。






本帖最后由 周大为 于 2014-8-4 12:47 编辑 本人目前在一家航空研究所上班,干的是数控的活。国家目前最新的几款飞机都是从首架就参与的,铝合金的,钛合金的,碳纤维复材的,高强钢的都加工过。接触过的飞机零件种类早就数不清了。对飞机上的零件了解了很多。利用空闲时间也加工了一些东西。包括弩,船,剑,反曲弓之类的,都是自己设计,画图,出程序后加工的。前段时间忽然萌生起了造个飞机的念头,查了好多资料,也加工了一些零件。其中有五个控制拉杆,十八个副翼的骨架,一个尾翼的支架,顺手又切了十个有加强纤维的复合材料片。目前就到这儿了。我不想仿照一架飞机,希望能综合一些飞机的优点造一个以性能为主的。 经过仔细思考暂时有几点: 首先要双发,我可不想因为发动机出故障从天上掉下来。为了符合重量,所以尽量用航空铝合金做框架来弥补。 第二我希望飞机能有一点滑翔的能力,原因和第一条一样,为了安全。 第三翼展要尽量的小,主翼要加宽,我比较喜欢从翼尖到机身逐渐加宽,机翼像个三角形那样的,水平尾翼和主翼根部距离很近。 第四主翼可以折叠,要不然落了地都没法子运输。 希望大家能提供的帮助: 1主翼的翼型,具体的尺寸,曲线,升力系数。要求起飞重量最小250公斤。 2尾翼的翼型,尺寸。 3驾驶舱骨架的设计,方向控制系统的设计。 4折叠翼结构我自己粗略的设计了一个,但如果大家有成熟的比较好的也希望能给予帮助。 5机身和机翼的蒙皮我考虑用透明塑料之类的材料。除了显得另类之外,机身骨架一目了然,每次起飞前不用拆蒙皮就能从头到尾检查一遍。不成熟也没有验证过的想法,如有问题请大家指正 6发动机我想用两个轻型摩托车发动机改装。但是我从来没研究过这个,一点头绪都没有。 问题主要是摩托发动机的转速比较低,重量较大,原齿轮箱用不上但需要适合飞机用的齿轮箱。 7目前最需要的,就是螺旋桨的图纸。具体到能让我用ug画出来的。我要用铝合金加工出来的。我很早以前加工过别的飞机的发动机页盘和宽弦叶片,但是这个是喷气式发动机的。不过叶片可以拆卸这个设计我希望能用上。因为我加工的话只能单个叶片分开加工才能拿出厂房来。 8驾驶舱盖,这个只能买了。塑料的就挺好的了。质量轻,就是摔了也不会像玻璃一样弄伤眼睛。如果哪位有购买途径,麻烦告知 9所有其他的各位大神觉得我值得参考的资料我都希望大家能帮忙。因为我对小飞机这一类知道的太少了。 最后一点希望大家理解,由于很多零件我是要用机床加工的,所以零件结构希望尽量简单。我每天只能是晚上加班偷偷的切,下班前不能剩下。 因为我都是用的以前剩下的料头,很多时候零件都是照着料头的样子设计的。 参照这些话,希望大家能提供些帮助。万分感谢。







来源:腾讯科技2016-04-12     人类想飞上天空的梦想虽然实现了,但是人们有甘心坐在飞机里看着窗外的世界,滑翔翼、喷气式背包就应运而生了。喜欢挑战极限的人们似乎并不满足于此,Flyboard Air将人们的想象力与挑战力又一次发挥到了极限。 4月12日,据每日邮报报道,法国喷气滑雪冠军弗兰克·扎帕塔(Franky Zapata)宣布发明新式滑板FlyBoard Air,它可以飞行10分钟,最高时速可达150公里。 周末,扎帕塔发布首个视频,演示亲自操控Flyboard Air的场景。扎帕塔宣称,Flyboard Air使用“独立推进单元”飞行,用户可以使用它在空中自由飞翔,最高可升至3048米高空,这相当于7个帝国大厦堆叠的高度。在视频中,扎帕达在距离地面30米的空中飞行,最高时速接近55公里,飞行持续时间3分55秒。 可是科技媒体The Verge指出,视频中没有显示扎帕塔如何起飞的细节,也没有他如何操控Flyboard Air或有关其动力的具体信息。但是视频中的确出现操纵杆,它似乎与Flyboard Air的底座有线路相连。现在还不清楚Flyboard Air将何时能够购买,也不确定其是否向公众发布。 Flyboard Air受到许多人怀疑。尤妮·海斯勒(Yoni Heisler)称:“毫无疑问,这段视频令人感到惊叹。但遗憾的是,没有办法证明其真伪。我的意思是,它违反了物理定律。” 扎帕塔随同发布视频宣称:“独立推荐单元代表了4年的艰苦努力,结果超过所有记录。尽管UFO依然处于原型阶段,2016年可能无法上市,但其与喷气式飞行背包改造而来的水上飞行装置Flyboard相似。” 2011年,扎帕塔推出Flyboard震惊全球。其最新款Flyboard售价2675美元,就像滑板形状的飞机,可帮助乘坐者在空中表演特技,包括翻跟头和盘旋等。Flyboard在空中冲浪时,最高时速可达25公里。 蛋君说:2011年,扎帕塔推出Flyboard震惊全球。尽管有关于Flyboard Air的相关消息还不明确,其原理、能否购买等大家关注的信息也都并未透露。但此次的Flyboard Air若是可以上市的话,想必会是很多极限挑战者的又一想挑战。感兴趣的朋友们可以关注一下哦。 Flyboard air视频 http://v.youku.com/v_show/id_XMTgwOTIzNDE1Ng==.html?spm=a2h0j.8191423.module_basic_relation.5~5!2~5~5!3~5~5~A&from=y1.2-1-98.3.1-1.1-1-1-0-0




Rudolf (Rudi) Emil Kálmán[2] (Hungarian: Kálmán Rudolf Emil; May 19, 1930 – July 2, 2016) was a Hungarian-born American electrical engineer, mathematician, and inventor. He was most noted for his co-invention and development of the Kalman filter, a mathematical algorithm that is widely used in signal processing, control systems, and guidance, navigation and control. For this work, U.S. President Barack Obama awarded Kálmán the National Medal of Science on October 7, 2009 以下内容系转帖,原作者不详,有改动。 1、关于卡尔曼 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。如果对这编论文有兴趣,可以到这里下载: Kalman1960.pdf 167k 2次 简单来说,卡尔曼滤波器是一个“ optimal recursive data processing algorithm ( 最优化自回归数据处理算法 )”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍(Introduction to the Kalman Filter) 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)。假设你对你的经验不是100%的相信,可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声(White Gaussian Noise),也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配(Gaussian Distribution)。另外,我们在房间里放一个温度计,但是这个温度计也不准确的,测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 好了,现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值:你根据经验的预测值(系统的预测值)和温度计的值(测量值)。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值,来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的,所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的,假设是23度,同时该值的高斯噪声的偏差是5度(5是这样得到的:如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3,你对自己预测的不确定度是4度,他们平方相加再开方,就是5)。然后,你从温度计那里得到了k时刻的温度值,假设是25度,同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值,分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢?相信自己还是相信温度计呢?究竟相信谁多一点,我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2),所以Kg=0.78,我们可以估算出k时刻的实际温度值是:23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出,因为温度计的covariance比较小(比较相信温度计),所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。 现在我们已经得到k时刻的最优温度值了,下一步就是要进入k+1时刻,进行新的最优估算。到现在为止,好像还没看到什么自回归的东西出现。对了,在进入k+1时刻之前,我们还要算出k时刻那个最优值(24.56度)的偏差。算法如下:((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差,得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差(对应于上面的3)。 就是这样,卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归,从而估算出最优的温度值。他运行的很快,而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg,就是卡尔曼增益(Kalman Gain)。他可以随不同的时刻而改变他自己的值,是不是很神奇! 下面就要言归正传,讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3. 卡尔曼滤波器算法(The Kalman Filter Algorithm) 在这一部分,我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随即变量(Random Variable),高斯或正态分配(Gaussian Distribution)还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明,这里不能一一描述。 首先,我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程(Linear Stochastic Difference equation)来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数,对于多模型系统,他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值,H是测量系统的参数,对于多测量系统,H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise),他们的covariance 分别是Q,R(这里我们假设他们不随系统状态变化而变化)。 对于满足上面的条件(线性随机微分系统,过程和测量都是高斯白噪声),卡尔曼滤波器是最优的信息处理器。下面我们来用他们结合他们的covariances 来估算系统的最优化输出(类似上一节那个温度的例子)。 首先我们要利用系统的过程模型,来预测下一状态的系统。假设现在的系统状态是k,根据系统的模型,可以基于系统的上一状态而预测出现在状态: X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) ……….. (1) 式(1)中,X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果,X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果,U(k)为现在状态的控制量,如果没有控制量,它可以为0。 到现在为止,我们的系统结果已经更新了,可是,对应于X(k|k-1)的covariance还没更新。我们用P表示covariance: P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q ……… (2) 式(2)中,P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的covariance,P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的covariance,A’表示A的转置矩阵,Q是系统过程的covariance。式子1,2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个,也就是对系统的预测。 现在我们有了现在状态的预测结果,然后我们再收集现在状态的测量值。结合预测值和测量值,我们可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k): X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3) 其中Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain): Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4) 到现在为止,我们已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。但是为了要另卡尔曼滤波器不断的运行下去直到系统过程结束,我们还要更新k状态下X(k|k)的covariance: P(k|k)=(I-Kg(k) H)P(k|k-1) ……… (5) 其中I 为1的矩阵,对于单模型单测量,I=1。当系统进入k+1状态时,P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。这样,算法就可以自回归的运算下去。 卡尔曼滤波器的原理基本描述了,式子1,2,3,4和5就是他的5 个基本公式。根据这5个公式,可以很容易的实现计算机的程序。 下面,我会用程序举一个实际运行的例子。。。 4. 简单例子(A Simple Example) 这里我们结合第二第三节,举一个非常简单的例子来说明卡尔曼滤波器的工作过程。所举的例子是进一步描述第二节的例子,而且还会配以程序模拟结果。 根据第二节的描述,把房间看成一个系统,然后对这个系统建模。当然,我们见的模型不需要非常地精确。我们所知道的这个房间的温度是跟前一时刻的温度相同的,所以A=1。没有控制量,所以U(k)=0。因此得出: X(k|k-1)=X(k-1|k-1) ……….. (6) 式子(2)可以改成: P(k|k-1)=P(k-1|k-1) +Q ……… (7) 因为测量的值是温度计的,跟温度直接对应,所以H=1。式子3,4,5可以改成以下: X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-X(k|k-1)) ……… (8) Kg(k)= P(k|k-1) / (P(k|k-1) + R) ……… (9) P(k|k)=(1-Kg(k))P(k|k-1) ……… (10) 现在我们模拟一组测量值作为输入。假设房间的真实温度为25度,我模拟了200个测量值,这些测量值的平均值为25度,但是加入了标准偏差为几度的高斯白噪声(在图中为蓝线)。 为了令卡尔曼滤波器开始工作,我们需要告诉卡尔曼两个零时刻的初始值,是X(0|0)和P(0|0)。他们的值不用太在意,随便给一个就可以了,因为随着卡尔曼的工作,X会逐渐的收敛。但是对于P,一般不要取0,因为这样可能会令卡尔曼完全相信你给定的X(0|0)是系统最优的,从而使算法不能收敛。我选了X(0|0)=1度,P(0|0)=10。 该系统的真实温度为25度,图中用黑线表示。图中红线是卡尔曼滤波器输出的最优化结果(该结果在算法中设置了Q=1e-6,R=1e-1)。 附matlab下面的kalman滤波程序: clear N=200; w(1)=0; w=randn(1,N) x(1)=0; a=1; for k=2:N; x(k)=a*x(k-1)+w(k-1); end V=randn(1,N); q1=std(V); Rvv=q1.^2; q2=std(x); Rxx=q2.^2; q3=std(w); Rww=q3.^2; c=0.2; Y=c*x+V; p(1)=0; s(1)=0; for t=2:N; p1(t)=a.^2*p(t-1)+Rww; b(t)=c*p1(t)/(c.^2*p1(t)+Rvv); s(t)=a*s(t-1)+b(t)*(Y(t)-a*c*s(t-1)); p(t)=p1(t)-c*b(t)*p1(t); end t=1:N; plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b'); http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman//

Rudolf (Rudi) Emil Kálmán[2] (Hungarian: Kálmán Rudolf Emil; May 19, 1930 – July 2, 2016) was a Hungarian-born American electrical engineer, mathematician, and inventor. He was most noted for his co-invention and development of the Kalman filter, a mathematical algorithm that is widely used in signal processing, control systems, and guidance, navigation and control. For this work, U.S. President Barack Obama awarded Kálmán the National Medal of Science on October 7, 2009 (附件:266815) 以下内容系转帖,原作者不详,有改动。 1、关于卡尔曼 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。如果对这编论文有兴趣,可以到这里下载: (附件:266816) 简单来说,卡尔曼滤波器是一个“ optimal recursive data processing algorithm ( 最优化自回归数据处理算法 )”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍(Introduction to the Kalman Filter) 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)。假设你对你的经验不是100%的相信,可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声(White Gaussian Noise),也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配(Gaussian Distribution)。另外,我们在房间里放一个温度计,但是这个温度计也不准确的,测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 好了,现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值:你根据经验的预测值(系统的预测值)和温度计的值(测量值)。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值,来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的,所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的,假设是23度,同时该值的高斯噪声的偏差是5度(5是这样得到的:如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3,你对自己预测的不确定度是4度,他们平方相加再开方,就是5)。然后,你从温度计那里得到了k时刻的温度值,假设是25度,同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值,分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢?相信自己还是相信温度计呢?究竟相信谁多一点,我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2),所以Kg=0.78,我们可以估算出k时刻的实际温度值是:23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出,因为温度计的covariance比较小(比较相信温度计),所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。 现在我们已经得到k时刻的最优温度值了,下一步就是要进入k+1时刻,进行新的最优估算。到现在为止,好像还没看到什么自回归的东西出现。对了,在进入k+1时刻之前,我们还要算出k时刻那个最优值(24.56度)的偏差。算法如下:((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差,得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差(对应于上面的3)。 就是这样,卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归,从而估算出最优的温度值。他运行的很快,而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg,就是卡尔曼增益(Kalman Gain)。他可以随不同的时刻而改变他自己的值,是不是很神奇! 下面就要言归正传,讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3. 卡尔曼滤波器算法(The Kalman Filter Algorithm) 在这一部分,我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随即变量(Random Variable),高斯或正态分配(Gaussian Distribution)还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明,这里不能一一描述。 首先,我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程(Linear Stochastic Difference equation)来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k时刻对系统的控制量。A和B是系统参数,对于多模型系统,他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值,H是测量系统的参数,对于多测量系统,H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise),他们的covariance 分别是Q,R(这里我们假设他们不随系统状态变化而变化)。 对于满足上面的条件(线性随机微分系统,过程和测量都是高斯白噪声),卡尔曼滤波器是最优的信息处理器。下面我们来用他们结合他们的covariances 来估算系统的最优化输出(类似上一节那个温度的例子)。 首先我们要利用系统的过程模型,来预测下一状态的系统。假设现在的系统状态是k,根据系统的模型,可以基于系统的上一状态而预测出现在状态: X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) ……….. (1) 式(1)中,X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果,X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果,U(k)为现在状态的控制量,如果没有控制量,它可以为0。 到现在为止,我们的系统结果已经更新了,可是,对应于X(k|k-1)的covariance还没更新。我们用P表示covariance: P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q ……… (2) 式(2)中,P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的covariance,P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的covariance,A’表示A的转置矩阵,Q是系统过程的covariance。式子1,2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个,也就是对系统的预测。 现在我们有了现在状态的预测结果,然后我们再收集现在状态的测量值。结合预测值和测量值,我们可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k): X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3) 其中Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain): Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4) 到现在为止,我们已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。但是为了要另卡尔曼滤波器不断的运行下去直到系统过程结束,我们还要更新k状态下X(k|k)的covariance: P(k|k)=(I-Kg(k) H)P(k|k-1) ……… (5) 其中I 为1的矩阵,对于单模型单测量,I=1。当系统进入k+1状态时,P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。这样,算法就可以自回归的运算下去。 卡尔曼滤波器的原理基本描述了,式子1,2,3,4和5就是他的5 个基本公式。根据这5个公式,可以很容易的实现计算机的程序。 下面,我会用程序举一个实际运行的例子。。。 4. 简单例子(A Simple Example) 这里我们结合第二第三节,举一个非常简单的例子来说明卡尔曼滤波器的工作过程。所举的例子是进一步描述第二节的例子,而且还会配以程序模拟结果。 根据第二节的描述,把房间看成一个系统,然后对这个系统建模。当然,我们见的模型不需要非常地精确。我们所知道的这个房间的温度是跟前一时刻的温度相同的,所以A=1。没有控制量,所以U(k)=0。因此得出: X(k|k-1)=X(k-1|k-1) ……….. (6) 式子(2)可以改成: P(k|k-1)=P(k-1|k-1) +Q ……… (7) 因为测量的值是温度计的,跟温度直接对应,所以H=1。式子3,4,5可以改成以下: X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-X(k|k-1)) ……… (8) Kg(k)= P(k|k-1) / (P(k|k-1) + R) ……… (9) P(k|k)=(1-Kg(k))P(k|k-1) ……… (10) 现在我们模拟一组测量值作为输入。假设房间的真实温度为25度,我模拟了200个测量值,这些测量值的平均值为25度,但是加入了标准偏差为几度的高斯白噪声(在图中为蓝线)。 为了令卡尔曼滤波器开始工作,我们需要告诉卡尔曼两个零时刻的初始值,是X(0|0)和P(0|0)。他们的值不用太在意,随便给一个就可以了,因为随着卡尔曼的工作,X会逐渐的收敛。但是对于P,一般不要取0,因为这样可能会令卡尔曼完全相信你给定的X(0|0)是系统最优的,从而使算法不能收敛。我选了X(0|0)=1度,P(0|0)=10。 该系统的真实温度为25度,图中用黑线表示。图中红线是卡尔曼滤波器输出的最优化结果(该结果在算法中设置了Q=1e-6,R=1e-1)。 附matlab下面的kalman滤波程序: clear N=200; w(1)=0; w=randn(1,N) x(1)=0; a=1; for k=2:N; x(k)=a*x(k-1)+w(k-1); end V=randn(1,N); q1=std(V); Rvv=q1.^2; q2=std(x); Rxx=q2.^2; q3=std(w); Rww=q3.^2; c=0.2; Y=c*x+V; p(1)=0; s(1)=0; for t=2:N; p1(t)=a.^2*p(t-1)+Rww; b(t)=c*p1(t)/(c.^2*p1(t)+Rvv); s(t)=a*s(t-1)+b(t)*(Y(t)-a*c*s(t-1)); p(t)=p1(t)-c*b(t)*p1(t); end t=1:N; plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b'); (附件:266814) http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman//



随着无人机技术的越发成熟,消费级无人机蓬勃发展,购买及使用无人机成本越来越低。此前,《民用无人驾驶航空器系统驾驶员管理暂行规定》,明确要求7千克以上的无人机驾驶人员需考取飞行执照,如今约束将更严格。 2015年12月29日,民航局出台《轻小无人机运行规定(试行)》(以下简称《运行规定》),对低、慢、小无人机运行实施放管结合的细化分类管理,为进一步维护轻小型无人机的飞行秩序,促进无人机健康、有序发展,民航局出台此规定。新规定中,明确要求轻小型无人机的操作者不得“酒驾”! 新规定会对无人机行业产生什么影响?深圳曼塔智能科技有限公司总监吴明析表示,新规定不会对无人机行业产生负面影响,在行业起步阶段,无人机还没有普及,制定限制规范是对全行业健康发展的保障。曼塔智能的朱雀、鲲鹏和灵雀无人机都是航拍类无人机,采用专利结构的快装螺旋桨,不但拆装螺旋桨更加快速,而且有效的避免飞行过程中螺旋桨脱落,以及安全可靠的电池,只要操作者遵守规定,便会享受飞行的乐趣。 根据《运行规定》 空机重量小于等于116千克、起飞全重不大于150千克的无人机,起飞全重不超过5700千克、距受药面高度不超过15米的植保类无人机全部纳入民航监管范围。 《运行规定》将民用无人机划分为七类 1. 空机重量和起飞全重小于1.5千克的为Ⅰ类无人机; 2. 空机重量介于1.5 ~4千克之间、起飞全重介于1.5 ~7千克之间的为Ⅱ类无人机; 3. 空机重量介于4 ~15千克之间、起飞全重介于7~25千克之间为Ⅲ类无人机; 4. 空机重量介于15 ~116千克之间、起飞全重介于25 ~150千克之间的为Ⅳ类无人机; 5. 植保类无人机为Ⅴ类无人机; 6. 无人飞艇为Ⅵ类无人机; 7. 100米之外超视距运行的Ⅰ、Ⅱ类无人机为Ⅶ类无人机。 《运行规定》明确 民用无人机驾驶员必须具备相应民用无人机等级的驾驶执照,不得酒驾。民用无人机机长对无人机的运行直接负责,应做好飞行前准备工作,避免无人机运行时进入限制区域。 《运行规定》强调 无论在视距内运行,还是在视距外运行,各类民用无人机必须将航路优先权让与其它民用航空器,不能危害到空域的其他使用者、地面上人身财产安全。 《运行规定》要求 Ⅲ、Ⅳ、Ⅵ和Ⅶ类无人机及在重点地区和机场净空区以下运行Ⅱ类和Ⅴ类无人机应安装并使用电子围栏、接入无人机云,定时反馈行为信息给无人机云。同时,无人机云提供商必须每6个月向民航行政管理部门提交无人机发展与安全情况报告。












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