直升机气动与操纵导数的频域辨识方法研究

对频域辨识求取直升机气动与操纵导数方法进行了探索与研究。建立了直升机横航向运动辨识数学模型,并介绍了频域辨识原理;利用直升机模拟器横向扫频飞行测试数据,进行了直升机横航向气动与操纵导数辨识,并对辨识结果进行了时域验证。结果表明,所建立的频域辨识方法正确、可行,具有一定的工程应用价值。     

平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响

建立飞机纵向动力学模型,基于最大似然参数估计原理,设计用于辨识飞机纵向气动参数的辨识系统,并对辨识系统的正确性和精确度进行了验证.以DHC-6飞机飞行试验数据为依据,对未积冰飞机和两种平尾积冰冰型的飞机进行纵向气动参数辨识,通过对比3种情况下飞机纵向气动参数的辨识结果,定量分析了平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响.结果表明:平尾积冰将导致飞机纵向气动特性恶化,俯仰阻尼可减小15％,升降舵效率可降低20％,对飞行稳定性、操纵性以及飞行安全构成一定的威胁.     

大型客机纵向飞行品质参数辨识方法研究

为获得飞机的纵向飞行品质参数,分析了时域法和频域法的优缺点,并针对某大型客机的纵向试飞数据特点,实践了相应的数据预处理过程,修正了试飞数据。分别建立了合适的时域气动模型和频域的传递函数模型,应用极大似然法进行参数辨识。计算结果表明,时域法和频域法的计算得到的飞机本体和等效的短周期频率和阻尼比数据基本一致。     

一种基于短时机动试飞数据的动力学辨识优化方法

飞行动力学辨识算法的一个关键问题是,如何通过简单的机动获取所关心频率范围的响应特性。短时倍脉冲是一种易于实施的激励信号,兼顾试飞安全性与经济性,但与频域辨识法通常使用的扫频输入激励相比,短时机动频谱范围窄、信噪比低,一般难以得到准确的辨识结果。对如何基于短时机动飞行试验数据,提高辨识结果准确性的问题进行了研究。首先分析了经典Welch谱估计进行时域-频域转换过程中,影响非参数模型辨识精度的主要因素,提出了削减窗函数边缘缩减效应的数据预处理方法,并结合多窗口综合技术,提高频域特性辨识结果的精度。在参数化模型辨识过程中,针对有限频谱范围,提出了利用相干函数和功率谱密度加权综合,确定等效拟配的频率范围和频率节点的自适应方法,使得低阶等效拟配与输入激励信号高度相关,提高参数化模型辨识的精度、一致性和适应性。通过不同类型飞机的大量短时机动和少量扫频飞行试验数据模型辨识的工程应用示例,验证了动力学辨识优化方法算法稳定、结果准确,可满足飞行品质模态特性评价等应用需求。     

基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法

在飞机设计与研制过程中，通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法，诸如极大似然法，需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程，这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法，可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数，直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求，也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明，该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据，纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%，表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性，并对含噪声的飞行数据具有泛化性。     

数据挖掘技术在飞行试验数据分析和气动参数辨识中的应用研究

为了检验飞行试验辨识结果的可信度,首次将数据挖掘技术用于飞行试验数据的分析和气动参数辨识,初步解决了试验数据有限、数据信息含量差别较大给聚类、分类、回归等分析处理带来的问题;提出了利用不同时间段、不同飞行批次的飞行数据在划分区间的气动特性分布来检验辨识结果可信度的方法;以某飞行器为对象,利用数据挖掘技术,建立了基于飞行试验数据的气动力数学模型,检验了辨识结果的一致性和可信度,并与地面试验结果进行了比较分析,给出了地面试验预测误差。多批次飞行试验数据的整体辨识结果表明,所发展的方法是可行和有效的。该项研究为验证辨识结果的可信度、建立基于飞行试验数据的气动模型提供了新的途径,并可应用于CFD 和风洞试验的验证与确认。     

基于飞行试验的模拟器气动模型校准方法

针对模拟器客观测试标准要求及仿真模型模拟逼真度需求,提出了一种基于飞行试验的模拟器气动模型校准方法。首先,以经过预处理的飞行试验数据和模拟数据为基础分别辨识得到气动导数;然后分析两辨识结果的统计关系,以确定修正系数;最后,根据不同状态点修正系数随动压变化规律建立了修正系数插值表,达到对仿真模型进行校准的目的。飞行试验数据验证表明,校准后的仿真气动模型容差范围能满足模拟器客观测试要求,显著提高了仿真模型模拟逼真度。     

基于递推傅里叶变换的飞行器参数在线辨识方法

在线辨识在现代飞行控制系统设计中扮演越来越重要的角色,飞行器模型的在线更新使得人们可以采用更智能的控制方法。基于计算精度和速度的考虑,在线辨识方法通常以递推方式进行,主要分为时域和频域两大类方法。在建立飞行器系统模型结构的基础上,利用频域递推傅里叶变换及最小二乘方法,实现对气动及控制偏导数的在线辨识。针对某飞机纵向通道的在线辨识仿真验证该方法有效,且计算速度和收敛速度快,辨识结果与参数真实值之间的一致性好,方法对传感器噪声有较强的适应性。最后,分析比较了各种典型激励信号对辨识结果的影响,为进行实际在线辨识试验提供了参考依据。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

无人机飞行试验参数辨识研究

针对大型无人机飞行试验,探讨了无人机气动导数的参数辨识过程。根据无人机飞行试验数据特点及模态激励方式,分析并实践了相应的数据处理过程,修正了试飞数据;结合参数的相关性分析,建立了合适的气动模型,进行了气动导数辨识并验证了部分导数,辨识结果是真实可信的。所研究内容对验证和优化无人机空气动力和飞控设计进而合理地评价无人机的性能和品质具有重要意义。     

基于辨识模型的无人机鲁棒飞行控制方法

提出了一种基于系统辨识获取飞行动力学模型并进行鲁棒飞行控制律综合设计的方法。首先利用混合遗传粒子群优化算法,从真实试飞数据中辨识建立无人机动力学模型,然后基于随机鲁棒原理的设计方法和辨识模型,设计了无人机鲁棒飞行控制律。飞行试验验证表明,在无气动数据情况下所设计出的高性能鲁棒飞行控制律满足了无人机飞控研制的需求。     

基于时频域滤波及频域广义整体最小二乘辨识的飞机颤振模态参数辨识

提出一套适用于噪声环境的飞机颤振模态参数辨识方法.为减小噪声对辨识结果的影响,首先设计了一种针对扫频激励的时频滤波器,利用扫频信号及其响应在时频域分布较为集中的特点,有效去除噪声,提高了试验数据的信噪比.为进一步提高辨识精度,提出了一种基于随机模型的频域广义最小二乘辨识算法.将噪声条件下的系统辨识问题转化为广义整体最小二乘问题,并采用线性的广义奇异值分解求解模型系数,避免了非线性优化的复杂计算.通过优化加权项,获得了接近极大似然估计的辨识效果.最后,通过试飞试验数据验证了方法的有效性.     

面对称飞行器气动偏差与控制稳定性分析

TXI系列飞行器是一款单级火箭动力、有翼面对称飞行试验平台,在其气动设计中没有进行风洞试验,全部气动数据都是通过CFD计算所得。针对TXI飞行器首飞过程中出现的短暂振荡现象开展气动参数辨识,将获得的实际飞行气动数据与CFD计算数据进行对比,分析某些状态的气动偏差,并通过振荡状态的稳定性分析对气动偏差进行分析核验。结果表明:稳定性分析与气动偏差辨识结果一致;气动特性的偏差引起了飞行控制系统的不稳定。     

使用频域极大似然法辨识飞机等效系统参数

在飞机飞行试验的数据处理过程中,采用频域方法是比较方便的。频域极大似然法则是一种有效的方法,它具有频域计算简单,同时估计又是渐进无偏和一致的优点。由于飞行试验数据是时域数据,使用这种方法需要使用FFT的方法将实测的时域数据转换成频域数据后再进行辨识。在军用飞机等效系统参数辨识过程中,取得了很好的计算结果。     

有控飞行器非线性气动模型结构的确定（Ⅰ）

非线性气动模型结构确定是飞行器参数辨识中极其重要的问题。首先给出了非线性气动模型的数学描述,在此基础上,以导弹纵向及侧向运动方程为例,首次系统地分析了有控飞行器非线性气动模型结构确定中必然存在的共线性问题。频域分析过程清晰地表明在通常的试验情况下,m_z~α及m_z~(ω_z)是不可单独辨识的,从理论上解释了国内外一直不单独辨识它们的原因所在。指出原有的模型结构确定方法,如AIC准则,逐步回归等已不再适用于非线性气动模型结构的确定。同时对参数的可辨识性也作了一定的讨论。     

图—144LL超音速运输机低阶等效系统识别

介绍了依据超音速运输机图－144LL的飞行试验数据进行的低阶等效系统模型识别。飞行试验包括在超音速巡航状态下，纵向和横／航向的机动。采用飞行员扫频和多步机动获取闭环低阶等效系统建模的数据。使用灵活的高精度傅氏变换和频域范围内的方程误差／输出误差（EE／OE）公式估算了模型参数，将结果与参数估算值做比较。其估计方法是采用频谱估算和在伯德图上对频响数据做连续最小二乘拟配，两种方法所取得的结果对于扫频和多步连续机动来说都十分吻合，对多步机动来说，EE／OE方法给出了一个可改进预估能力的较好的模型拟合，给出了图－144LL闭环低阶等效系统识别结果的计算值及列表，包括估算参数。标准差，飞行品质等级的预测值。     

月地高速再入返回器气动辨识数据偏差分析

飞行试验是获取返回器在真实飞行条件下气动力参数的重要途径,气动辨识结果对于评估理论计算和风洞实验气动数据,改进气动设计具有重要意义。月地高速再入气动环境复杂,气动力预测困难,结果具有很大不确定性,因此给出气动辨识结果的偏差是十分必要的。本文针对月地高速再入飞行试验,发展了返回器气动力参数辨识方法,并利用返回器飞行试验数据提取到了关键气动力参数。研究了返回器气动辨识数据偏差分析技术,剖析了各误差因素产生的气动偏差,并分析了产生气动参数辨识偏差的主要因素。在此基础上利用蒙特卡洛分析方法,计算得到了所有误差综合影响条件下返回器气动辨识结果的偏差区间。结果表明,大气密度、加速度、姿态角、高度、速度等参数的测量误差是产生辨识偏差的主要因素,全程配平迎角的估计结果精度很高,高空稀薄大气段气动力系数和升阻比等参数偏差较大,利用修正克拉马-罗界作为准则计算俯仰力矩导数和喷流推力辨识偏差是可行的。本文获取的月地高速再入返回器气动辨识偏差结果,可以为返回器设计分析提供依据。     

飞行器气动参数辨识的理论与实践

本文综述了国内外目前公开发表的飞行器气动参数辨识研究的理论结果和实践经验。分八个专题进行论述——模型辨识;参数估计;数据预处理与相关性检验;试验设计与最佳输入;弹性与非定常效应;频域辨识;闭环辨识;辨识准度与系统验证。文中还介绍了作者研究的部分成果。     

缩比模型演示验证飞行试验及关键技术

首先介绍了国内外缩比模型验证机飞行试验及其应用情况,总结了模型飞行试验的四大研究领域:气动布局演示验证、气动力飞行试验、危险边界飞行试验、新概念新技术演示验证试验;其次,分析了模型飞行试验在带动力自主飞行、模型快速结构设计与制造、模型动力系统设计与测试、飞行控制设计与测试、高精度测量与气动参数辨识等关键技术领域的发展趋势,并给出了中国空气动力研究与发展中心在这些技术方面的部分研究结果;最后,对模型飞行试验的未来发展方向进行了展望。     

QAR数据处理在气动力矩参数辨识中的应用

长期飞行引起的结构疲劳损伤和复杂环境下的腐蚀损伤等因素导致飞机的气动模型会随时间略有变动,而飞机气动模型的辨识对于分析飞机当前的运行状况具有重要意义.为了完成飞机气动模型的再次辨识,通过分析、处理飞机自带的快速存取记录器(QAR)数据,根据动力学原理建立气动力矩数学模型,最后运用极大似然法辨识出各气动导数.经验证,辨识结果满足仿真要求,可应用于模拟飞行、机务维修信息指导和事故预警与重现等.