有控飞行器气动参数辨识研究

研究了利用极大似然理论进行有控飞行器气动参数辨识的问题，首先介绍了牛顿－拉夫逊（ＭＮＲ）简化算法，然后，提出了采用此入外部激励的办法进行气动参数辨识，这种方法可增强参数的可辨识性，最后提出了构造故障弹道辨识气参数的设想，由于特定的故障弹道和外加激励一样，不同程度地激发了导弹的飞行信息，故辨识结果较好。     

飞行器参数辨识方法与应用研究

研究了非线性连续－离散系统极大似然估计方法的实现及其在飞行器气动参数辨识中的应用问题，首先给出了递推计算灵敏度算法的构成，初始摄动的选择和初值的计算，继而导出了不需矩阵求逆运算的递推算式。最后结合飞行器的气动参数估计来说明算法的具体实现。     

一种估计飞行器运动特性的实用极大似然法

飞行器运动特性受非线性因素和随机噪声的影响,给气动系数,飞行稳定性与操纵性指标的结构模型辨识带来许多困难。为了解这个问题,首先提出了使用极大似然估计法,以提高辨识效率。接着建立了基于飞行器运动固定型数学模型下的极大似然函数,并给出了一种实用极大似然算法及其实现。     

用于飞机模型参数辨识的飞行数据处理方法研究

飞行过程中产生的飞行器监测数据,对飞行器性能的优化与飞行器控制系统的设计有着重要的指导意义。然而飞行试验环境的复杂性与多变性将导致飞行数据中包含较多异常数据,严重影响数据质量。本文研究飞行数据中异常数据的辨识与补偿方法及其在飞行器模型参数辨识中的应用。结合数据相容性检验,提出了一套从野值的识别、剔除与补正、数据的平滑滤波到基于极大似然法的时间延迟、零位误差与比例误差的辨识与补偿的飞行数据处理方法。除此之外,本文对结合常值误差补偿的飞行器模型参数组合辨识方法及其应用进行了设计。应用实例表明,该方法能够在一定条件下实现具有较高精度与速度的飞行数据中异常数据的辨识与补偿,并验证了该方法在改善飞行器模型参数辨识过程与结果精度上的有效性。     

高速飞行器热结构工作时变模态参数辨识

高速飞行器由于其很高的飞行速度而无可避免地受到气动加热作用的影响,进而引起结构特性的时变。采用理论或有限元方法(FEM)进行数值分析,难以获取反映结构在飞行(工作)状态下的真实模态参数。通过辨识获取高速飞行器热环境下的时变结构模态参数是一项十分具有挑战性的任务。针对此问题,引入参数化时频域的最大似然方法,对气动加热作用下的高速飞行器升力面结构的时变模态参数进行了辨识。通过模拟真实飞行状态的数值算例研究,说明参数化时频域的最大似然方法能够很好地辨识出低信噪比(SNR)情况下的模态频率和模态振型,验证了参数化时频域最大似然方法适用于具有显著时变特征的高速飞行器热结构的时变结构模态参数辨识,可为将来相关的工程研究和应用提供良好的理论支持。     

闭环气动参数辨识的两步方法

对于闭环控制飞行器动力学系统,如果输入输出数据中含有误差和噪声,将其直接用于辨识气动参数是有偏差的。针对这个问题,利用闭环控制飞行仿真数据,采用两步方法辨识飞行器的气动参数,并与直接开环辨识的结果及参数真值进行对比,表明两步方法辨识结果较直接开环辨识方法具有更高的精度,是一种有效的闭环气动参数辨识方法。     

一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法

考虑到辨识算法收敛的可靠性及结果的精度，采用递推最小二乘估计、飞机运动模态连续－离散模型相互转换及递推极大似然估计，实现飞行品质参数的实时辨识。这种方法的优点在于算法的吸收域是全平面的。初值不影响算法的收敛性，能很好地满足实时性要求，同时还保证了结果精度。利用该方法对某型飞机铁鸟台实测数据进行了处理，取得了满意的结果。     

一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法

把遗传算法与最大似然法相结合，形成了一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法，并以某轴对称战术导弹的非线性气动力参数仿真辨识为例，利用仿真技术，检验了该方法的实用性和有效性。结果表明，该方法是十分有效的。     

飞行器气动力参数辨识的一种实用滤波误差方法

提出了一种观测噪声相对于过程噪声较小情况下气动参数识别的实用滤波误差方法，方法不要求已知系统过程噪声和观测噪声方差阵，计算量小，具有一定的应用价值。     

高速自旋飞行器气动参数辨识

根据高速自旋飞行器运动的特点，发展了气动参数辨识的一种数学模型，辨识参数包括静态气动导数、气动阻尼导数和马格努斯力矩导数等。仿真算例证实了该数学模型的有效性。应用该数学模型分析处理了某高速自旋飞行器的飞行试验数据．辨识获得了其主要气动参数，并分析了若干常见误差源对气动参数辨识结果的影响。     

不稳定飞机气动参数辨识的一种实用方法

地是飞行器气动参数辨识最广泛采用的一种方法。但对于气动高度不稳定的飞机，辨识算法往往因状态方程组和灵敏度方程组积分发散而无法进行。为克服这一数值困难，将方程解耦技术引入输出误差法，发展了高度不稳定飞机气动参数辨识的一种实用方法－－基于方程解耦的误差法。并对某鸭式布局飞机的纵向劝仿真数据进行了辨识仿真计算，计算结果证实了所述方法的有效性。     

极大似然法在飞机起飞性能参数辨识中的应用

以Y12飞机起飞性能飞行试验实测数据为例,研究了利用极大似然法进行飞机起飞性能参数辨识的问题。首先通过理论分析建立了Y12飞机双发起飞性能数学模型;然后从简化灵敏度导数计算角度提出了以飞机在起飞滑跑过程中速度增量为观测量的观测方程,分析给出了待辨参数和利用极大似然法进行参数识别的方法;最后针对极大似然法的几个要素,如迭代初值、代价函数、迭代次数、样本长度、试验数据段的选取等对辨识结果的影响进行了讨论和分析。结果表明,利用极大似然法可以快速、准确地辨识出起飞性能所需的参数,并具有较高的精度,在今后的性能飞行试验数据分析中应注重推广和应用。     

高超声速飞行器气动力/热参数辨识研究综述

飞行器气动力和气动热参数辨识是高超声速飞行器设计的关键技术之一。笔者对高超声速飞行器的气动力和气动热参数辨识技术进行了综述。介绍了飞行器气动力、气动热参数辨识的基本原理与主要方法,气动力、气动热参数辨识技术在高超声速飞行器研发中的应用情况与发展趋势。同时也简要介绍了中国空气动力研究与发展中心（CARDC）在气动力和气动热参数辨识研究方面的研究概况。     

极大似然法在飞机极曲线辨识中的应用

介绍了利用极大似然法辨识飞机极曲线的基本原理。通过仿真研究及对实测飞行试验数据的处理，表明该方法能够辨识出光滑的非线性飞机极曲线，算法具有良好的收敛性及结果的唯一性，并且可方便地推广应用于工程中其它类型的非线性曲线辨识问题。     

一种解耦估计算法及其在飞行器气动参数辨识中的应用

本文对于飞行器的气动参数辨识问题导出了一种解耦估计算法,并结合某飞行器的气动参数估计过程作了仿真计算,给出了令人满意的结果。     

飞行器RCS控制力矩辨识方法研究

对于依靠RCS(反作用控制系统)进行控制的返回舱等跨大气层飞行器,如何获得其在真实飞行条件下RCS的控制力矩一直是一个难题。本文提出了采用系统辨识技术得到RCS控制力矩的思路,研究建立了基于最大似然准则和牛顿-拉夫逊迭代算法的参数辨识算法模型。仿真辨识及对某飞船返回舱实际飞行数据的辨识结果表明,本文建立的方法是有效的,利用其能够对飞行器的气动力矩和RCS控制力矩同时进行有效辨识。     

基于TD-RLS算法的四旋翼飞行器系统参数辨识

在对飞行器气动参数进行辨识的过程中,常需要对获得的数据求微分或二次微分,而利用差分法求微分会放大噪声的影响,引入滤波器抑制噪声又会产生相位延迟.针对这一问题,提出了一种跟踪微分器-递推最小二乘(TD-RLS)辨识算法.首先,建立了悬停条件下四旋翼飞行器的系统模型;然后,基于实验室四旋翼平台飞行试验实测数据,将TD-RLS算法应用于飞行器参数辨识.最终的辨识结果表明,在四旋翼飞行器悬停或者小角度飞行条件下,该方法可以实时获得比较精确的系统模型.     

高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

基于代理模型的高超声速飞行器外形参数优化

针对高超声速飞行器分析复杂且难度较大,提出了一种代理模型的构建方法,使用代理模型近似替代性能分析与优化过程中含有复杂学科耦合的机理模型。根据巡航任务需求,确定了优化目标为静动态性能最优与模型差异最小。使用灵敏度分析的方法,建立了代理模型。将代理模型进行静动态性能分析,并与机理模型配平结果进行了对比验证,发现两个模型的配平特性趋势是完全一致的,迎角的数值差不足3%,升降舵偏转角的数值差仅在前体下倾角较大时偏大,约为20%。基于构建的代理模型与优化的性能指标,对模型的外形参数进行了配平性能优化与间隙度量优化,并与机理模型的优化结果与优化效率进行对比,发现两者结果相差不足2%,但使用代理模型的优化效率提高了456%,证明了基于代理模型的优化可以在确保精度的基础上提高优化效率。