多目标轨迹辨识与变量差分法的应用

本文介绍了多目标轨迹辨识的基本方法和存在问题。首次提出用变量差分法进行单站多目标轨迹辨识。根据发现的规律,给出了综合辨识准则和新的辨识步骤,因此,改变了传统辨识模式及思路。仿真计算表明:新方法是成功有效的,具有诸多优点。     

MF-1飞行试验表面热流辨识

利用物体内部测点温度辨识表面热流,是一典型热传导逆问题。利用一维表面热流辨识方法处理分析MF-1航天模型飞行试验的温度测量数据,获得了表面热流数据。辨识结果结合数值模拟预测结果可以有效地判断边界层流态变化(再层流化、转捩)发生的区域,达到了预期目标。一维辨识方法模型过于简单有其局限性,比如一维方法没有考虑到测温结构与飞行器壳体之间的横向传热,辨识结果中出现了不合理的负热流,精度不足以支持深入定量对比分析。为了克服这一缺陷,提高辨识精度,采用三维传热模型来分析处理温度测量数据、辨识表面热流,由此得到的辨识结果比一维辨识结果更加合理。在三维传热模型的表面热流辨识计算中,还考虑了接触热阻对测温部件表面温度辨识结果的影响,并通过模拟计算给出了他们的影响规律。通过这一系列分析可以看到,飞行试验中测温部件传热较为复杂,而基于精细传热模型的表面热流辨识方法可以有效获得精度较高的辨识结果。同时这也预示了这一方法在航天飞行试验中应用的潜力。     

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

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Hausdorff距离的反舰导弹目标选择方法

如何从舰艇编队中选择预定目标,是超视距反舰导弹亟待解决的一个问题。文章基于Hausdorff距离的部分匹配理论研究了这一问题。火控雷达探测到的编队信息和末制导雷达探测到的编队信息都用点集来描述,通过点集形状匹配获取这两个点集的对应点,从而实现对预定目标的选择。重点提出了一种新的部分匹配途径,能够自适应地逐个剔除引起形状不相似的外部点而同时保留两个形状的相似部分。仿真试验表明,相比以往基于编队相互位置关系的方法,论文所研究的预定目标选择方法具有更好的抗干扰能力。     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

一种无人直升机飞行力学模型辨识方法研究

研究了一种无人直升机飞行力学模型辨识方法.将状态子空间辨识法和误差预报辨识法这两种不同机理的辨识方法相结合,用于无人直升机飞行力学模型的辨识.通过仿真计算,成功地辨识得到了悬停状态下算例无人直升机的高阶飞行力学模型.结果表明:提出的辨识方法具备状态子空间辨识法和误差预报辨识法各自的优点,不会出现经典辨识算法中寻优过程中出现的局部极小现象以及迭代带来的收敛性问题.     

模糊最小二乘系统辨识——用于等精度测量

提出了一种新的系统辨识的方法--模糊最小二乘系统辨识法。它适用于处理等精度条件下测量得到的数据;同时,给出了一种确定测量数组中各次测量数据隶属度的方法,并进行了应用举例,所得结果与传统辨识方法结果比较,证明此法对提高系统辨识精度效果显著。     

面向再入目标跟踪的估计与辨识联合优化算法

准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。     

一种适用于飞行器控制系统的快速时变参数辨识方法

 在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辨识问题,这是一个比较困难的问题。本文利用折线段近似时变参数,根据最小二乘原理导出了一种计算比较简单、辨识精度较高的快速时交参数辨识方法。文中对反坦克导弹和地空导弹等快速时变系统进行了数学模拟.其结果表明,这种辨识方法不仅适用于连续快速时变系统,而且在参数变化存在第二类间断点时,仍有较好的辨识结果。     

基于大气湍流激励的颤振试飞随机响应EFDD方法分析及应用

EFDD方法是近年国外提出的一种新的模态辨识分析方法。基于仿真分析研究,提出了能显著提高模态参数辨识准确度的变参数EFDD分析方法。多项试飞应用表明,利用大气湍流激励变参数EFDD分析方法,不仅有效解决了现代大中型飞机密集模态辨识问题,提高了模态参数识别准确度,而且该方法解决了飞行中无法实施人工激励的试飞问题,对现代大中型飞机的颤振试飞具有重要意义。     

飞机大攻角非定常气动力建模与辨识

采用一阶微分方程描述由非线性非定常效应引起的气动力增量 ,从而建立了一种新的飞机大攻角非定常气动力数学模型。研究了模型在缓变运动下的线化形式和动导数表达式。讨论了模型参数的辨识问题。算例证实了所建立的气动力数学模型的正确性和所述模型参数辨识方法的有效性     

侵蚀燃速辨识

本文将控制论中的辨识技术用于确定固体推进剂火箭发动机装药的侵蚀燃速关系式,对燃速辨识方法作了较为全面和详细的研究.通过对假想发动机作燃速辨识,对该方法的可行性作了充分的论证.用燃速辨识法对真实型号的发动机作了侵蚀燃速辨识,获得了同一发动机装药在不同初温下侵蚀燃速关系式.由于燃速辨识仅需利用一条发动机试车压力一时间曲线,并且在电子计算机上用最优化方法给出结果,因而该方法具有迅速、经济、准确等优点,能更实际地研究固体火箭发动机工作状态下的装药侵蚀燃烧特性.而且便于观察过去实验研究做得较少的初温对侵蚀燃速的影响.这是一种在工程应用上确定装药侵蚀燃速的切实可行的方法.     

基于MCMC-Gibbs采样的天波超视距雷达联合状态估计与模式辨识

天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率、低测量精度)和"多路径"(多条传播路径)的严峻挑战,准确的传播模式辨识与精确的目标状态估计是改善跟踪能力的关键。针对上述问题,提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛吉布斯(MCMC-Gibbs)采样的OTHR联合状态估计与模式辨识算法,该算法通过MCMC-Gibbs采样求取当次迭代当前拍最优的关联矩阵,进而利用同时多量测滤波进行状态和协方差更新,最后引入联合估计与辨识风险函数寻求最优的模式辨识与状态估计结果。不同仿真参数下仿真结果表明该算法的有效性,同时该算法在径向距和方位角估计精度上均高于多路径概率数据关联算法(MPDA),但这是以计算量为代价的。     

带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。     

气动参数辨识飞行试验研究回顾

简要地介绍了气动参数在飞机研制中的作用，获得气动参数的几种途径。着重地介绍了中国飞行试验研究院气动参数辨识飞行试验研究的历程。在古典参数辨识方法研究方面，扼要地介绍了时间矢量法和频率特性法研究和使用情况。在现代参数辨识方面，阐述了参数辩识所要研究的问题，Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ方法和最大似然法（ＭＬ）的原理及其应用，最后概要地介绍了大迎角非线性气动系数辩识方法和电传操纵飞机参数辩识方法。     

飞机纵向高阶等效系统品质参数辨识研究

对飞机纵向高阶等效系统模型的可辨识性进行了分析,指出原有的辨识飞行品质参数方法存在的问题,并提出新的解决方案,即首先对原始模型进行转换,得到一组可辨识性强的模型,然后综合引用极大似然方法和Ｅｘｔｅｍｅ单变量寻优方法辨识新的模型及参数,最后利用双步ＱＲ分解技术求出与原始模型中的相对应的。物理意义明确的飞行品质参数,另外,针对现代主动控制飞机时间延迟τ较大的特点,提出了一种新的处理时间延迟环节ｅ＾－τ     

惯导平台车载试验中里程仪刻度因子在线辨识方法研究

本文综合了限定记忆辨识算法和渐消记忆辨识算法的优点,并将一种具有收敛速度快、跟踪能力强的优点的可变遗忘因子加入其中,从而得到了一种新的在线递推辨识算法并进行了仿真验证.仿真结果证明了该方法的有效性,该方法可在线辨识里程仪刻度因子并可提高其辨识精度.     

固体火箭发动机瞬变参数辨识

叙述了固体火箭发动机参数辨识的方法, 以反喷管打开后瞬变过程中推进剂瞬变燃速、打开函数和喷喉收缩因子的辨识为例, 说明了瞬变参数辨识的技术。辨识采用的数学模型是零维不定常内弹道计算方程组, 这是一个非线性系统的参数辨识问题。优化方法采用阻尼最小二乘法。给出了算例, 经参数辨识准度分析, 辨识结果是合理的。