NASA X-43A超燃冲压发动机使用基于模型的设计实现了破纪录的10马赫速度

NASA的任务是为X-43A及其子系统开发控制系统，包括飞行控制、推进、执行器和传感器。这些控制装置将使无人驾驶飞行器稳定在半度的迎角内，并确保当研究飞行器和助推器前部的适配器分离时，两者之间有足够的间隙。工程师们需要在大范围的环境条件和未知的飞行状态下完成该项目。

由于这个独特的项目涉及多个团队和高度复杂的设计，NASA将需要一个通用的建模环境和基于可靠模型的经过验证的设计过程。

由于系统需求和模型很可能会随着程序的成熟而改变，他们也寻求自动化开发和最小化手工编码和调试。

最后，NASA需要有效分析千兆字节的多维遥测数据的工具。

NASA的制导、导航和控制团队与波音公司和AMA合作，为X-43A超燃冲压发动机开发推进和飞行控制规律，并将其集成到机载系统中。所有团队通过应用基于模型的设计和MathWorks工具在项目中进行合作。

“目前还没有任何软件包能够与MathWorks工具的功能相匹配，”AMA建模与仿真副总裁戴夫·博斯(Dave Bose)说。“从团队的角度来看，选择MathWorks工具确实是一个简单的决定。”

机载控制系统的设计、仿真与验证

NASA和AMA使用Simulink金宝app^®设计控制律增益并确保可接受的稳定裕度。金宝appSimulink还帮助他们快速完成了仿真阶段，包括在主机上运行蒙特卡罗仿真，并在实时计算机上使用飞行前硬件在环(HIL)测试验证设计。

工程师们在Simulink中实现了飞行控制系统的线性模型，并使用控制系统工具箱™设计环路增益并分析稳定裕度。金宝app

在Simulink中，金宝appAMA开发了整个车辆和子系统的复杂非线性模型，包括六自由度(6 DOF)的工厂环境、具有复杂滤波器的控制系统、高保真执行器模型和详细的传感器表示。他们使用MATLAB和Simulink将这金宝app些模型与实际飞行数据进行协调。

“在Simulink中构建算法比在Fortran金宝app中要容易得多，因为你构建的是子系统而不是子程序，这些子程序组织起来更直观，”波音公司的系统分析师路易斯·米兰达(Luis Miranda)说。“而且，我想不出比使用Simulink模型更有效的交付软件需求的方法了。”金宝app

来自AMA和NASA的工程师使用MATLAB和Simulink对分离事件进行建模和模拟，金宝app以确保助推器的适配器和研究飞行器没有接触。他们从分离活塞的地面测试中获取传感器数据，并使用MATLAB测量和分析测试数据，并使用优化工具箱™将参数与数据匹配。然后，他们利用这些数据在Simulink中开发了一个精确的模型，作为验证模拟和飞行前测试结果的真实模型。金宝app

生成和集成C代码到飞行管理单元(FMU)

NASA和波音公司使用Simulink C金宝appoder™为X-43A的推进和飞行控制系统自动生成C代码。他们使用该代码进行了6自由度模拟，用于非实时执行器测试和HIL测试。自动生成的代码也在X-43A上飞行的霍尼韦尔H-764 FMU中运行。

工程师使用Simulink C金宝appoder生成头文件、注册、参数和主要算法C文件。由于这些参数很容易获得，他们在测试期间和飞行当天对飞行控制和推进系统进行了检查。

波音公司使用Simulink和Simulink Coder实现了两个主要测试阶段的自动化:组件金宝app测试和HIL测试。他们验证软件需求并执行结构覆盖分析，避免检查自动生成的代码，同时实现透明的验证和验证过程。

波音PhantomWorks的软件工程师Paul Seigman说:“为了对系统进行修改，我金宝app们更新了Simulink图，自动生成代码，安装生成的代码，然后按下构建按钮。”“我们经历了生产力的显著提高，并避免了手工编码的陷阱。”

对于组件测试，波音公司在组件集成到嵌入式代码之前，使用Simulink金宝app在主机处理器上用他们的刺激模型运行测试。然后，他们使金宝app用Simulink Coder自动生成C代码，并检查模拟结果与生成代码之间的潜在差异。

对于HIL测试，他们测试了整个软件应用程序的功能，包括FMU上自动生成的代码。波音公司使用惯性模拟器作为飞行表，将速度数据输入FMU，指示它以不同的速度“飞行”。在HIL测试期间，工程师监测了从助推到分离到溅落的整个飞行轨迹，从FMU总线控制器收集遥测数据，用于MATLAB的后处理。

波音公司还使用Simulink C金宝appoder为NASA提供了构建更新，以满足飞行器集成和测试的各种里程碑。

Seigman说:“如果没有自动生成的代码，我们就无法为NASA提供如此高效的临时构建，因为控制法则经常变化。”“我们从未在自动生成的代码中发现任何错误，所以我们有信心为NASA创建一个快速原型。”

飞行后数据分析与后处理

为了准确估计飞行器发射后的轨迹，NASA使用MATLAB构建了卡尔曼滤波器，以去除来自遥测源的噪声，如原始惯性测量、大气条件和GPS天线的信息。

为了分析分离事件，NASA使用MATLAB自动化处理大型八维气动数据表，模拟适配器和研究飞行器之间的干扰效应。他们用MATLAB绘图和图表将数据可视化。

NASA系统分析师约翰•马丁(John Martin)表示:“数据的规模和复杂性构成了严峻的挑战。”“如果没有MATLAB，我不可能解决这个问题。”

NASA现在正在使用MathWorks工具来推进高超音速技术，研究如何延长燃烧时间，并在未来可能的任务中实现更高的马赫速度。