嵌入式大氣數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)技術(shù)研究進(jìn)展

丁智堅，周 歡，吳東升，吳穎川，賀元元

(1. 中國空氣動力研究與發(fā)展中心吸氣式高超聲速技術(shù)研究中心，綿陽 621000；2. 中國工程物理研究院總體工程研究所，綿陽 621900)

0 引 言

高超聲速飛行器憑借速度優(yōu)勢成為了當(dāng)下及未來航空航天技術(shù)領(lǐng)域的前沿技術(shù)，得到了全世界范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注。高精度的大氣數(shù)據(jù)測量技術(shù)則是實(shí)現(xiàn)高超聲速飛行器精確穩(wěn)定控制的前提條件[1]，亦是吸氣式?jīng)_壓發(fā)動機(jī)穩(wěn)定工作的重要保證[2]。與此同時，準(zhǔn)確的大氣數(shù)據(jù)是高超聲速飛行試驗(yàn)鑒定與評估的重要數(shù)據(jù)。

依據(jù)測量手段不同，大氣數(shù)據(jù)測量方法可分為直接法和間接法。直接法主要是指通過傳感器(如空速管、攻角/側(cè)滑角傳感器等)對飛行環(huán)境中來流的總溫、總壓、靜壓、攻角和側(cè)滑角等參數(shù)測量，經(jīng)機(jī)載計算機(jī)解算、補(bǔ)償和修正后，獲得自然來流真空速、指示空速及馬赫數(shù)等重要飛行參數(shù)信息。間接法主要是指通過機(jī)載導(dǎo)航系統(tǒng)(通常以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)為主)獲得飛行器位置及速度信息，并結(jié)合內(nèi)置大氣模型解算來流總壓、靜壓、攻角、側(cè)滑角、馬赫數(shù)、飛行速度等大氣數(shù)據(jù)[2]。相較而言，直接法受氣流干擾較大，特別是在大攻角、高動態(tài)飛行條件下，測量精度難以保證；間接法受慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Inertial navigation system，INS)精度以及大氣模型精度的影響較大，無法保證長航時飛行下的高精度測量。此外，由于采用了傳感器外置的布局方案，傳統(tǒng)大氣數(shù)據(jù)測量(Air data sensing，ADS)系統(tǒng)在隱身性以及熱防護(hù)方面難以滿足高超聲速飛行器任務(wù)需求[3]。

為彌補(bǔ)傳統(tǒng)ADS系統(tǒng)的不足，美國國家航空航天局(National aeronautics and space administration，NASA)于20世紀(jì)60年代在X-15項目中提出將傳感器內(nèi)嵌于機(jī)體來測量大氣數(shù)據(jù)的思想，并研發(fā)了相應(yīng)的原理樣機(jī)[4]。由于所設(shè)計的機(jī)械裝置過于笨重且沒有達(dá)到預(yù)期效果，該方案隨X-15項目而終止，但這種思想為嵌入式大氣數(shù)據(jù)測量(Flush air data sensing，F(xiàn)ADS)系統(tǒng)的誕生和發(fā)展提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和發(fā)展方向。隨后，NASA蘭利研究中心在解決航天飛機(jī)再入后大氣數(shù)據(jù)測量問題時，提出了在飛機(jī)頭部布置大量壓力傳感器，通過測量壓力來推算出大氣數(shù)據(jù)的技術(shù)，即嵌入式大氣數(shù)據(jù)測量技術(shù)。該技術(shù)主要利用分布在飛行器頭部、機(jī)身等部位的測壓孔，實(shí)時測量來流壓力，通過機(jī)載計算機(jī)解算，獲得總壓、動壓、馬赫數(shù)、攻角及側(cè)滑角等大氣數(shù)據(jù)。經(jīng)過多年的發(fā)展，目前FADS技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于多個型號的飛行器及飛行試驗(yàn)中，如美國X-15[4-5]、F-14[6]、航天飛機(jī)[7-8]、F-18[9-10]、X-31[11]、X-33[12]、X-38[13]、X-34[14-15]、X-43A[16]、日本HYFLEX[17]以及德國SHEFEX II[18]等。

本文通過對國內(nèi)外高超聲速飛行器FADS技術(shù)研究資料分析與研究，重點(diǎn)圍繞研究背景、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)以及FADS/INS組合測量算法等方面，對FADS技術(shù)進(jìn)行了概括、分析和總結(jié)。最后，展望了FADS未來的發(fā)展方向及應(yīng)用。

1 FADS技術(shù)需求分析及發(fā)展歷程

1.1 FADS技術(shù)發(fā)展需求分析

高超聲速飛行器具有氣動與控制高度耦合的特性，特別是，對于以吸氣式超燃沖壓發(fā)動機(jī)技術(shù)為動力的高超聲速飛行器而言，存在發(fā)動機(jī)與機(jī)體之間高度耦合、飛行姿態(tài)與發(fā)動機(jī)工作性能之間高度耦合等現(xiàn)象，使得高超聲速飛行器對控制系統(tǒng)要求更高。而高精度大氣數(shù)據(jù)則是實(shí)現(xiàn)高超聲速飛行器精穩(wěn)控制的重要保證[1]。

對于傳統(tǒng)ADS系統(tǒng)(見圖1)而言，當(dāng)飛行器處于高超聲速或大攻角飛行狀態(tài)時，飛行器頭部周圍氣流將受到黏性耗散效應(yīng)和激波強(qiáng)烈壓縮而產(chǎn)生高溫環(huán)境，致使ADS系統(tǒng)面臨被燒蝕的風(fēng)險。此外，ADS系統(tǒng)中外露的傳感器亦會增加雷達(dá)反射面積，降低飛行器的隱身性能和生存能力[3]。

圖1 傳統(tǒng)大氣數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)

隨著航空航天技術(shù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)大氣數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)難以滿足新一代高性能飛行器的任務(wù)需求，特別是難以滿足高超聲速飛行和大攻角高機(jī)動飛行任務(wù)的需求，從而引發(fā)研究者對新的大氣數(shù)據(jù)測量方法進(jìn)行探索。

1.2 國外FADS技術(shù)發(fā)展歷程

20世紀(jì)60年代，美國NASA針對超聲速飛行器X-15(最大飛行速度為Ma5.3)研發(fā)了一套“Ball-nose”的大氣數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)(見圖2)，以適應(yīng)X-15超聲速飛行時的高溫及低動壓飛行環(huán)境[4]。如圖2所示，該系統(tǒng)外觀為半球體，并嵌置于飛行器頭部，通過機(jī)械結(jié)構(gòu)令球體相對機(jī)體可以自由活動。球表面外露側(cè)上有6個測壓孔，其中一個位于正中位置，一個用于校準(zhǔn)，剩余4個成十字型布局，上下兩個用于攻角測量，左右兩個用于側(cè)滑角測量[4]。該系統(tǒng)通過壓力傳感器得到對應(yīng)的壓力信號，反饋到液壓機(jī)構(gòu)，利用機(jī)械裝置保證攻角測壓孔和側(cè)滑角測壓孔的壓差始終為零，以此感受來流空氣入射角。最后，通過測量球體與機(jī)體之間的相對姿態(tài)，確定飛行器當(dāng)?shù)毓ソ桥c側(cè)滑角、馬赫數(shù)、總壓和靜壓等大氣數(shù)據(jù)[5]。然而，飛行試驗(yàn)表明，這種采用復(fù)雜精密機(jī)械結(jié)構(gòu)的方案在超聲速飛行環(huán)境中測量大氣數(shù)據(jù)時精度較差，特別是馬赫數(shù)、靜壓和動壓等大氣數(shù)據(jù)的測量誤差較大，且測量結(jié)果對飛行攻角和馬赫數(shù)特別敏感[5]。因此，在X-15項目結(jié)束后，該方案即被拋棄。然而這種采用壓力傳感器陣列來獲取大氣數(shù)據(jù)的設(shè)計思路成為了后續(xù)FADS理論的先河。

圖2 X-15 Ball-nose示意圖[5]

1980年，NASA蘭利研究中心在航天飛機(jī)再入大氣數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)(Shuttle entry air data system, SEADS)項目中，針對航天飛機(jī)再入后大氣數(shù)據(jù)測量問題，提出了一種新的嵌入式大氣數(shù)據(jù)測量方案[6]。該方案在飛機(jī)頭部表面布置20個測壓孔，所有的測壓孔均由一個壓力傳感器來測量飛行器表面的壓力分布，通過特定的算法，由機(jī)載計算機(jī)求解出大氣數(shù)據(jù)。同“Ball-nose”系統(tǒng)相比，該方案去除了復(fù)雜繁瑣的機(jī)械裝置，首次利用飛行器表面氣壓分布直接測量大氣數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了FADS技術(shù)的可行性。

隨后，蘭利研究中心對該系統(tǒng)進(jìn)行了多次的風(fēng)洞試驗(yàn)，并于1981年在KC-135飛機(jī)上對FADS概念進(jìn)行了試驗(yàn)研究[7]。不久，SEADS項目又在哥倫比亞號航天飛機(jī)STS- 61-C任務(wù)中進(jìn)行了飛行試驗(yàn)[8]。這些研究證明了FADS技術(shù)在亞聲速、跨聲速和超聲速時均能很好地工作。SEADS項目的研究為后續(xù)FADS技術(shù)的研究工作提供了大量寶貴的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，同時展示出FADS技術(shù)在不同速域的巨大潛力，拓展了FADS技術(shù)的應(yīng)用背景。

1987年，美國通過F-14項目[6]，進(jìn)一步論證了FADS的可行性和適用范圍。該項目就飛行器表面測壓孔位置與飛行大氣數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行了深入的研究，分析了大氣數(shù)據(jù)的解算精度對測壓孔位置的敏感性。試驗(yàn)結(jié)果充分驗(yàn)證了FADS技術(shù)在跨聲速和大攻角等各種復(fù)雜飛行環(huán)境中的適用性和良好的工作性能。

早期的研究重點(diǎn)是建立飛行器表面壓力與大氣數(shù)據(jù)之間的函數(shù)關(guān)系，以及驗(yàn)證FADS原理可行性，并沒有獲得一套FADS實(shí)時解算算法。

20世紀(jì)90年代初，針對F/A-18大攻角研究飛行器所面臨的大攻角、高動態(tài)的飛行環(huán)境，NASA代頓實(shí)驗(yàn)室利用FADS技術(shù)，設(shè)計了一套HI-FADS(High angle-of-attack flush air data sensing)系統(tǒng)[9]。該系統(tǒng)在機(jī)頭表面裝置25個測壓孔(如圖3所示)，每個測壓孔均與一個多傳感器電子壓強(qiáng)掃描模塊相連，測量對應(yīng)氣壓數(shù)據(jù)。該項目進(jìn)一步驗(yàn)證了FADS技術(shù)在最大攻角為60°飛行環(huán)境中的適用性和可行性[10]。

圖3 F-18 HI-FADS壓力測孔布局圖

1988年，Whitmore團(tuán)隊又在X-33項目[12]中進(jìn)一步深入地研究了FADS大氣數(shù)據(jù)實(shí)時解算算法，提出了另一種更簡單有效的算法——三點(diǎn)法[11]和利用風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)補(bǔ)償算法，增強(qiáng)了算法的穩(wěn)定性，提高了算法的精度水平，并圍繞相關(guān)技術(shù)開展了大量的風(fēng)洞試驗(yàn)和飛行試驗(yàn)。該項研究成果表明FADS在硬件和軟件上均達(dá)到了能夠在線應(yīng)用的水準(zhǔn)。但是該項目在開展飛行驗(yàn)證試驗(yàn)前撤銷了。

隨后，在X-38項目中[13]，F(xiàn)ADS技術(shù)用于飛行器控制系統(tǒng)的反饋回路中，為飛行器控制和飛行時序編排提供了輸入信息。該項技術(shù)在1996年到1998年亞聲速飛行試驗(yàn)中得到了充分的驗(yàn)證[13]。

2003年前后，采用了FADS技術(shù)的X-31[11]和X-34[14]驗(yàn)證機(jī)的飛行試驗(yàn)成功和F- 4型飛機(jī)的最終定型，意味著FADS已達(dá)到可以實(shí)際型號應(yīng)用的水平，標(biāo)志著FADS技術(shù)已進(jìn)入了成熟階段(如圖7所示)[15]。

2004年，NASA在愛德華空軍基地的X- 43A超聲速飛行項目中，首次驗(yàn)證了FADS/INS組合測量系統(tǒng)的性能[16]。該項技術(shù)充分利用了FADS在平穩(wěn)至中等機(jī)動飛行時的高精確性和INS在大機(jī)動飛行時的高敏感特性，采用偏差濾波技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對飛行大氣數(shù)據(jù)的高精度測量。盡管此次試驗(yàn)存在馬赫數(shù)小于4時測壓點(diǎn)測量值與理論值偏差較大等問題，但試驗(yàn)結(jié)果充分驗(yàn)證了FADS與INS技術(shù)相結(jié)合的可能性和優(yōu)勢性。同時，該項目驗(yàn)證了FADS技術(shù)在具有尖楔前體氣動外形高超聲速飛行器的可行性，進(jìn)一步展示了FADS在高超聲速飛行中的穩(wěn)定性及可靠性[16]。

截止目前，國外FADS技術(shù)已廣泛地應(yīng)用于各速域的高性能飛行器中，如美國X-15[4-5]、F-14[6]、航天飛機(jī)[7-8]、F-18[9-10]、X-31[11]、X-33[12]、X-38[13]、X-34[14-15]、X- 43A[16]、日本HYFLEX[17]以及德國SHEFEX II[18]等從亞聲速到超聲速再到高超聲速的各類飛行器，甚至應(yīng)用于火星探測項目中火星大氣數(shù)據(jù)測量任務(wù)中[19-20]。

1.3 國內(nèi)FADS技術(shù)發(fā)展歷程

同國外FADS技術(shù)的研究相比，我國在該領(lǐng)域的研究起步較晚，差距較大。以南京航空航天大學(xué)和中國航天空氣動力技術(shù)研究院為代表的部分高校及科研院所對FADS技術(shù)工作原理、氣壓孔布局、大氣數(shù)據(jù)解算及補(bǔ)償算法、系統(tǒng)故障檢測與管理、基于INS組合測量系統(tǒng)算法等方面進(jìn)行了相應(yīng)的研究[21-26]。

宋秀毅[22]在三點(diǎn)法基礎(chǔ)上，詳細(xì)的研究了FADS解算算法及對應(yīng)的補(bǔ)償算法。沈國清[23]對氣動導(dǎo)管延時誤差、黏滯作用誤差、熱流逸誤差、壓力孔初始位置誤差、機(jī)頭熱膨脹引起的壓力孔位置誤差、傳感器截斷誤差、傳感器測量誤差以及傳感器延時誤差共八種誤差的作用機(jī)理進(jìn)行了詳細(xì)的分析，并給出了部分誤差的補(bǔ)償措施。秦永明等[25]針對錐形頭部超聲速飛行器，開展了FADS標(biāo)定試驗(yàn)研究，驗(yàn)證了攻角和側(cè)滑角的解算算法。陳廣強(qiáng)等[26]針對吸氣式空空導(dǎo)彈，設(shè)計了FADS方案，研制了一套原理樣機(jī)，并在超聲速風(fēng)洞中開展了相應(yīng)的試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：靜壓測量相對誤差小于6.9%，馬赫數(shù)測量誤差小于0.1，攻角和側(cè)滑角的測量誤差均小于1°。

目前，國內(nèi)關(guān)于FADS技術(shù)的研究大多數(shù)還停留在理論研究水平，少數(shù)研究團(tuán)隊開展過相應(yīng)的風(fēng)洞試驗(yàn)研究。從公開報道上看，我國FADS技術(shù)遠(yuǎn)未達(dá)到工程應(yīng)用階段?，F(xiàn)階段研究內(nèi)容可為后續(xù)FADS應(yīng)用奠定理論基礎(chǔ)，也表明了FADS技術(shù)終將成為我國未來大氣數(shù)據(jù)測量技術(shù)的發(fā)展方向。

2 FADS關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀分析

同傳統(tǒng)ADS相比，F(xiàn)ADS具有適用于大攻角、高馬赫數(shù)的飛行環(huán)境，集成度高，成本低，便于安裝、調(diào)試和維護(hù)[27]等特點(diǎn)，已成功應(yīng)用于高超聲速飛行器、空天往返飛行器、高性能戰(zhàn)斗機(jī)等各種型號的飛行器中。

如圖4所示，F(xiàn)ADS系統(tǒng)由飛行器表面測壓孔列陣、測壓設(shè)備(含引氣管路和壓敏器)、算法代碼、計算機(jī)以及其他電氣設(shè)備組成。其基本工作原理是：在飛行中，來流空氣由飛行器表面嵌入的測壓孔捕獲，通過引氣管路和壓力傳感器測量出飛行器表面不同位置壓力，最后利用大氣數(shù)據(jù)與飛行器表面壓力之間的模型，通過算法解算，獲得此時對應(yīng)的飛行大氣數(shù)據(jù)(包括靜壓、動壓、馬赫數(shù)、攻角和側(cè)滑角)。

圖4 FADS示意圖

從FADS的工作原理中可以看出，F(xiàn)ADS的關(guān)鍵技術(shù)包括測壓孔列陣位置結(jié)構(gòu)布局、大氣數(shù)據(jù)解算算法以及由引氣管路引起的測量延遲補(bǔ)償?shù)取?/p>

2.1 測壓孔列陣位置結(jié)構(gòu)布局研究現(xiàn)狀

FADS的本質(zhì)是通過對飛行器表面壓力的測量從而解算出大氣數(shù)據(jù)，因此測壓孔的數(shù)量和位置結(jié)構(gòu)布局將直接影響FADS的解算算法及工作性能。原則上，測壓孔位置需選擇壓力和溫度較為穩(wěn)定且受外界干擾較小的區(qū)域。同時，測壓孔之間分布盡量較大，增大不同位置的測壓孔對攻角、側(cè)滑角、總壓和動壓測量之間的差異有利于系統(tǒng)解算精度的提高。

目前，常見的測壓孔分布形式有十字型、放射型和扇形等。其中十字型最簡單，應(yīng)用也最廣泛(如航天飛機(jī)[7-8]、X-33[12]、X-34[14]、X- 43A[16]、HYF-LEX[17]和MEADS[19]等)。放射性(F-18[9])和扇形(X-31[11])主要用于有特殊機(jī)動需求的飛行器中。圖5～7給出了典型FADS測壓孔布局示意圖。

圖5 F-18測壓孔布局示意圖[9]

圖6 X-31測壓孔布局示意圖[11]

圖7 X-33測壓孔布局示意圖[12]

從數(shù)學(xué)角度而言，F(xiàn)ADS需要對馬赫數(shù)、攻角、側(cè)滑角、來流靜壓及動壓共5個未知變量解算，因此系統(tǒng)要求最少測壓孔數(shù)量不少于5個。理論上，增加測壓孔數(shù)目可提高系統(tǒng)測量精度，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。但隨著測壓孔數(shù)目的增加，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度增大，同時系統(tǒng)的解算量亦會增大。文獻(xiàn)[13]研究了測壓孔數(shù)目對系統(tǒng)性能的影響，指出當(dāng)測壓孔數(shù)量超過9個時，系統(tǒng)測量精度隨測壓孔數(shù)量的增加將變得不明顯。此外，測壓孔數(shù)目的增多，則會增大系統(tǒng)的體積和成本，加大系統(tǒng)維護(hù)的復(fù)雜性和系統(tǒng)解算的計算量。因此，在設(shè)計測壓孔數(shù)量和布局時，需要在滿足精度的條件下，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，減小系統(tǒng)的計算量。

通常，測壓孔位置的確定是由靈敏度分析結(jié)果決定的，即測壓孔位置應(yīng)對飛行器表面壓力變化最為敏感，而對噪聲的敏感度較低。在X-34[14-15]和HYFLEX[17]飛行器FADS設(shè)計中，測壓孔的位置均是基于系統(tǒng)靈敏度分析結(jié)果而選擇的。從結(jié)果上看，這些測壓孔均能確保FADS在飛行任務(wù)中具有良好的性能。X- 43A中FADS測壓孔位置則是基于斜激波理論和工程經(jīng)驗(yàn)確定的。此外，李清東等[28]基于系統(tǒng)可靠性和噪聲抑制能力對幾種典型測壓孔布局類型進(jìn)行了分析。王鵬等[29]分別針對鈍頭體和尖楔前體飛行器的FADS測壓孔布局進(jìn)行了研究，分析了測壓孔布局對三點(diǎn)法求解精度的影響，給出了測壓孔布局的原則。

表1給出了部分飛行器FADS中測壓孔的數(shù)目及布局方式。從表1可以看出，十字型測壓孔布局方式最為常見，此時測壓孔在對稱面內(nèi)數(shù)目不少于4個，在兩側(cè)對稱布局不少于2個。從三點(diǎn)法的解算算法上看，兩側(cè)對稱布局的測壓孔主要用于飛行器側(cè)滑角的解算，而對稱面內(nèi)測壓孔主要用于攻角解算。

2.2 FADS算法及比較

從FADS工作原理中可以看出，F(xiàn)ADS對大氣數(shù)據(jù)是間接測量的，即通過特定算法計算得到的。因此，解算的算法就顯得尤為重要。目前，常見的FADS解算算法有最小二乘迭代法[22]、三點(diǎn)法[11,30]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[33-35]、查表法[36]、Kriging法[37-38]以及Kalman濾波法[19]等。

從數(shù)學(xué)角度而言，F(xiàn)ADS算法屬于系統(tǒng)參數(shù)辨識問題，即利用觀測量估計出系統(tǒng)參數(shù)的問題，其問題的核心在于系統(tǒng)建模和系統(tǒng)解算。其中系統(tǒng)模型至關(guān)重要，模型是否精準(zhǔn)將直接影響算法的精度。目前，F(xiàn)ADS系統(tǒng)模型主要是通過大量空氣動力學(xué)研究的“三大試驗(yàn)”(風(fēng)洞試驗(yàn)、CFD仿真以及飛行試驗(yàn))數(shù)據(jù)建立的。然而，由于各飛行器氣動布局迥異、FADS測孔位置的不同，導(dǎo)致系統(tǒng)模型不具備普適性。目前，大多數(shù)FADS解算算法的研究是針對鈍頭體布局飛行器展開的[13]，關(guān)于其他氣動布局的FADS算法的研究較少。此外，任何一種方法是否有效，需要通過飛行試驗(yàn)的檢驗(yàn)。而受制于飛行試驗(yàn)昂貴的成本和極高的不確定性，大多數(shù)FADS算法仍留在理論與仿真研究的水平。

表1 部分飛行器FADS測壓孔數(shù)目及布局方式Table 1 The amount and configuration of pressure ports for some vehicles

對于FADS而言，系統(tǒng)算法精度、實(shí)時性以及技術(shù)成熟度等均是用戶關(guān)心的重點(diǎn)。本文結(jié)合眾多參考文獻(xiàn)，從算法實(shí)時性、精度、穩(wěn)定性、對測壓孔位置要求、對驗(yàn)前信息要求以及應(yīng)用現(xiàn)狀等多個方面出發(fā)，對常見FADS算法的優(yōu)劣性進(jìn)行了總結(jié)歸納和比較(見表2)。從表2可以看出，除Kalman濾波法外，其余算法的實(shí)時性均會受到引壓系統(tǒng)氣動延遲的影響，其中最小二乘法、三點(diǎn)法均屬于迭代算法，造成其實(shí)時性不如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Kriging法和查表法，而Kalman濾波算法的實(shí)時性憑借著INS系統(tǒng)的輔助而得以提升。在精度方面，查表法精度最差，最小二乘算法不適用于高馬赫飛行環(huán)境，除此以外其余算法的精度水平均較高。對于穩(wěn)定性而言，只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法較好，其余算法(不含查表法和Kriging法)在實(shí)際計算中均需要迭代，因此對初值較為敏感，不合適的初值會引起系統(tǒng)的發(fā)散，在實(shí)際使用中，需認(rèn)真對待。各種算法中，由于三點(diǎn)法是通過解析獲得大氣數(shù)據(jù)的解，故其對測壓孔位置要求最高，同時也對測壓孔位置較為敏感。此外，所有的FADS算法模型均依賴于前期大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，尤其是神將網(wǎng)絡(luò)法和Kriging法，對樣本需求量更大，其精度也更依賴于樣本的數(shù)目與水平。目前，最小二乘迭代法、三點(diǎn)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Kalman濾波法均已應(yīng)用于實(shí)際飛行器中，從應(yīng)用效果與發(fā)展趨勢看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和Kalman濾波法將是未來FADS算法的重要發(fā)展和應(yīng)用方向。

通過上述分析可知，各FADS算法均有各自的優(yōu)勢，在實(shí)際應(yīng)用中，需結(jié)合用戶需求與硬件水平，在滿足精度要求的條件下，選擇實(shí)時性強(qiáng)、穩(wěn)定性較好的算法。

表2 FADS主要算法對比Table 2 Comparisons of FADS algorithms

2.3 氣壓測量延遲補(bǔ)償技術(shù)研究現(xiàn)狀

為避免突出結(jié)構(gòu)在高超聲速飛行環(huán)境中的燒蝕問題，F(xiàn)ADS系統(tǒng)采取嵌入式物理結(jié)構(gòu)，即在飛行器表面開有測壓孔。每個測壓孔通過引氣管路與飛行器內(nèi)壓力傳感器相連，將表面氣壓傳遞至壓力傳感器，以獲得飛行器表面壓力分布信息[11]。從數(shù)學(xué)角度看，引氣管路相當(dāng)于一個低通濾波器，其長度、直徑以及傳感器容腔體積均會影響氣壓測量的精度。此外，考慮到引氣管路的存在和空氣具有可壓縮的特性，F(xiàn)ADS在測量飛行器表面壓力時存在一定時間上的遲滯，導(dǎo)致系統(tǒng)的實(shí)時性和精度受到很大程度的影響。近年來，研究者針對氣壓測量延遲問題開展了大量的研究。

宋秀毅等[39]在壓力傳感器動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上分析了壓力傳感器幾何外形尺寸對測量性能的影響，并給出了高精度壓力傳感器的設(shè)計準(zhǔn)則。高隆隆等[40]針對FADS引氣管路的動態(tài)相應(yīng)特性進(jìn)行了分析，建立了壓力傳遞模型并針對管路黏性損失、熱傳遞效應(yīng)等誤差因素進(jìn)行了仿真分析。李清東等[41]針對高空大氣密度較低條件下壓力傳感器延遲時間過長問題進(jìn)行了研究，提出了相位超前校正網(wǎng)絡(luò)延遲補(bǔ)償?shù)姆椒ā?/p>

此外，部分學(xué)者[16,23]利用INS系統(tǒng)大氣數(shù)據(jù)解算實(shí)時性高的特點(diǎn)，通過信息融合方法，將FADS與INS系統(tǒng)互補(bǔ)，以此解決FADS測量延遲問題。

3 FADS/INS組合測量技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

對于飛行器而言，當(dāng)飛行器處于大攻角飛行狀態(tài)時，將會降低處于背風(fēng)面的氣壓對攻角的靈敏度。此外，當(dāng)飛行器處于高動態(tài)機(jī)動時，飛行自身的機(jī)動會擾亂原有來流流場，無形中增加了飛行器表面壓力的測量誤差。上述兩點(diǎn)對基于飛行器表面壓力測量的FADS技術(shù)是致命的打擊，導(dǎo)致FADS在高動態(tài)機(jī)動(特別是飛行器大攻角或高頻率角運(yùn)動)或稀薄大氣環(huán)境中精度大幅度地下降，甚至?xí)l(fā)生錯誤。然而，當(dāng)飛行器平穩(wěn)飛行或處于中等機(jī)動時，F(xiàn)ADS能夠良好地工作，且具有較高的測量精度。

與FADS不同，INS通過敏感飛行器的加速度和角速度等運(yùn)動信息，根據(jù)導(dǎo)航算法計算出飛行器速度、位置和姿態(tài)等信息，并根據(jù)大氣模型獲得大氣數(shù)據(jù)。由于INS系統(tǒng)的信息源是飛行器的加速度和角速度，因此利用INS解算大氣數(shù)據(jù)時不會受到飛行狀態(tài)和飛行環(huán)境的限制。然而，由于INS自身存在導(dǎo)航誤差隨時間積累的缺陷問題，導(dǎo)致在長航時飛行條件下INS解算精度會大幅度下降。此外，INS解算大氣數(shù)據(jù)時，還會受到大氣模型不準(zhǔn)確的干擾。

值得注意的是，F(xiàn)ADS和INS關(guān)于飛行器相對速度的描述是不同的。前者描述的是飛行器相對大氣的運(yùn)動速度(又稱為空速)，其中包含大氣自身的運(yùn)動；后者給出的是飛行器相對地面的速度(又稱為地速)。在不考慮大氣運(yùn)動(含陣風(fēng))及其他干擾時，飛行器的空速與地速是一致的。值得注意的是，速度描述的不一致性導(dǎo)致了表征速度方向攻角和側(cè)滑角也存在著一定的差異。

表3給出INS與FADS在測量大氣數(shù)據(jù)方面的對比。從表3可以看出，F(xiàn)ADS或INS各有所長，但均不能滿足所有飛行環(huán)境條件下高精度大氣數(shù)據(jù)的測量任務(wù)需求。因此，通過信息融合技術(shù)，充分利用二者特性進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ)，是提高大氣數(shù)據(jù)測量水平的有效途徑。

表3 FADS與INS解算大氣數(shù)據(jù)方面的對比Table 3 Comparison of air data algorithm for FADS and INS

目前，國內(nèi)外眾多學(xué)者[42-50]對FADS與INS的信息融合技術(shù)開展了大量的研究。從公開的文獻(xiàn)上看，F(xiàn)ADS/INS組合測量系統(tǒng)的信息融合算法主要有兩種：一種是基于互補(bǔ)濾波的信息融合算法，另一種是基于Kalman濾波的信息融合算法。

3.1 基于互補(bǔ)濾波的FADS/INS信息融合算法研究現(xiàn)狀

基于互補(bǔ)濾波的FADS/INS信息融合算法主要利用了FADS在飛行器低頻運(yùn)動時的高精度特性和INS在飛行器高頻運(yùn)動的高精度特性，分別采用低通和高通濾波器對FADS與INS信號進(jìn)行處理，最終獲得高精度大氣數(shù)據(jù)信息。圖8為該算法的結(jié)構(gòu)圖。從圖8可以看出，基于互補(bǔ)濾波的FADS/INS信息融合算法主要是利用低通濾波器和高通濾波器分別將FADS和INS計算獲得的攻角和側(cè)滑角進(jìn)行濾波，再將濾波結(jié)果進(jìn)行融合，最終獲得高精度的攻角和側(cè)滑角估計值。

圖8 基于互補(bǔ)濾波的FADS/INS信息融合算法示意圖

文獻(xiàn)[43]基于互補(bǔ)濾波，設(shè)計了X-34飛行器中FADS/INS信息融合算法(文獻(xiàn)中稱為慣性增強(qiáng)濾波算法)。飛行試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法與彈道計算結(jié)果基本一致。

國內(nèi)學(xué)者楊勝江等[44]對嵌入式大氣數(shù)據(jù)傳感與慣性導(dǎo)航信息融合方法進(jìn)行研究，分析了基于互補(bǔ)濾波的融合算法的性能，對其在X- 43A中的應(yīng)用進(jìn)行了概述與總結(jié)。

3.2 基于Kalman濾波的FADS/INS信息融合算法研究現(xiàn)狀

由于相對速度測量的不一致，F(xiàn)ADS與INS在解算攻角和側(cè)滑角時存在一定的差異，這種差異主要是由大氣運(yùn)動即風(fēng)速引起的。從測量原理上看，INS解算的攻角和側(cè)滑角不包含風(fēng)速，而FADS計算出的攻角和側(cè)滑角中包含了來流的風(fēng)速。利用二者之間的差異，采用一定的算法可估計出風(fēng)速并加以補(bǔ)償。文獻(xiàn)[45]以INS與FADS攻角和側(cè)滑角的測量誤差為觀測量，通過牛頓迭代，計算出航天飛機(jī)飛行環(huán)境中的風(fēng)速。但是該方法會將測量誤差特別是慣性器件誤差引入估計結(jié)果中。此外，當(dāng)飛行彈道傾角為零時，該方法會出現(xiàn)奇異。

為了進(jìn)一步提高FADS與INS信息融合算法的性能，文獻(xiàn)[20,46-49]研究了基于Kalman濾波技術(shù)的大氣數(shù)據(jù)和風(fēng)估計算法。文獻(xiàn)[46]給出了利用Kalman濾波估計風(fēng)速的方法，但狀態(tài)量中沒有包含大氣數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[47]提出了一種基于縱向風(fēng)速估計的飛行控制方法。Karlgaard等[48]在火星探測任務(wù)中采用了基于Kalman濾波技術(shù)的FADS/INS大氣數(shù)據(jù)估計算法。該方法以飛行器表面壓力為測量值，選取大氣密度、大氣靜壓以及風(fēng)速矢量為系統(tǒng)狀態(tài)量，建立系統(tǒng)模型。通過Kalman濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)對大氣數(shù)據(jù)的估計，文獻(xiàn)[48-49]給出了該算法的詳細(xì)過程。但這種算法實(shí)時性不足，僅能用于飛行試驗(yàn)后數(shù)據(jù)分析。隨后，Karlgaard等[20]對該算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了算法的實(shí)時性。2012年，該算法在火星再入飛行試驗(yàn)任務(wù)中進(jìn)行了應(yīng)用，成功獲得再入時大氣數(shù)據(jù)及風(fēng)場情況。然而，該算法對系統(tǒng)大氣模型精度要求較高，且沒有充分考慮到FADS測壓存在延遲的問題。

國內(nèi)學(xué)者楊雷等[50]也對該算法進(jìn)行了研究和復(fù)現(xiàn)，并通過仿真算法校驗(yàn)了該方法的有效性。

4 結(jié)束語

同傳統(tǒng)ADS相比，F(xiàn)ADS能夠很好地解決高超聲速飛行和大攻角機(jī)動飛行中大氣數(shù)據(jù)測量問題。同時，嵌入式結(jié)構(gòu)布局一方面減少了雷達(dá)反射面積，提高了飛行器的隱身性能；另一方面減少了系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)部件，減小了系統(tǒng)體積和重量。FADS的上述優(yōu)勢，滿足未來飛行器的發(fā)展需求，特別是新一代戰(zhàn)斗機(jī)等軍用飛行器的任務(wù)需求。因此，從科學(xué)技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的角度看，F(xiàn)ADS勢必會取代ADS成為軍用及民用飛行器的大氣數(shù)據(jù)測量設(shè)備，是未來大氣數(shù)據(jù)測量技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。

現(xiàn)階段FADS技術(shù)已取得了一系列重大研究成果，在其未來的發(fā)展中，以下幾個方面的問題需特別值得關(guān)注：

1)高精度飛行器表面壓力測量技術(shù)。目前，F(xiàn)ADS主要通過嵌入式測壓孔和引氣管路對飛行器表面壓力進(jìn)行測量。正如前文所述，該方法存在測量延遲、高頻信號丟失等問題。對應(yīng)的解決思路有兩種：一是從硬件角度出發(fā)，通過改變測壓方法，提高測量精度；二是從軟件角度出發(fā)，通過機(jī)載計算機(jī)對計算結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償。

2)高保真氣動模型建立。FADS的本質(zhì)是基于飛行器表面壓力測量值反解大氣數(shù)據(jù)。因此，準(zhǔn)確的飛行器表面壓力分布與大氣數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系至關(guān)重要。高保真氣動模型是獲得高精度大氣數(shù)據(jù)的前提條件，亦是提升FADS性能的重要基石。

3)FADS算法性能的提高。目前，三點(diǎn)法依然是使用最為廣泛的算法，但其對系統(tǒng)測壓孔位置布局及精度要求較高，在解算靜壓、動壓和馬赫數(shù)時，迭代算法的使用容易造成系統(tǒng)對迭代初值較為敏感。未來FADS算法必然朝著精度高、魯棒性強(qiáng)、容錯性好、實(shí)時性強(qiáng)等方向發(fā)展。

4)組合系統(tǒng)發(fā)展的趨勢。目前，飛行器上常見的導(dǎo)航系統(tǒng)有INS、GPS等。而目前基于FADS和INS的組合測量系統(tǒng)，對INS的修正能力有限。未來，基于FADS、INS、GPS、氣象預(yù)報等多源信息的融合技術(shù)，可充分利用各導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)勢，形成優(yōu)勢互補(bǔ)，提高大氣數(shù)據(jù)和飛行參數(shù)的測量精度，必將成為未來FADS技術(shù)的發(fā)展方向。

FADS技術(shù)從誕生之初便展現(xiàn)出了巨大的發(fā)展?jié)摿?，已?jīng)成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。我國在FADS相關(guān)技術(shù)方面研究起步較晚，與國外研究成果差距較大，還有很多技術(shù)細(xì)節(jié)和工程問題亟需解決。為此，一方面需要對國外先進(jìn)技術(shù)保持密切跟蹤和學(xué)習(xí)，另一方面需要結(jié)合我國的國情開展相應(yīng)的研究，通過學(xué)習(xí)與自主創(chuàng)新相結(jié)合手段，進(jìn)一步推動我國大氣數(shù)據(jù)測量技術(shù)的高速發(fā)展，為新一代高性能飛行器的研發(fā)提供技術(shù)支撐和重要保障。