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     

时域中低阶等效系统方法及其应用

介绍了用低阶等效系统拟配高阶飞机时间反应的新方法，该方法利用飞行试验中收集的飞机输入和输出数据识别飞机动力学特性，以变稳飞机ＮＴ－３３Ａ飞行试验为例，预测和评定了不同构形情况下的有关飞行品质，并与带宽准则估计结果和实际驾驶员评定进行了比较，结果证明该方法适用于飞行试验中飞行品质的评定。     

多操纵面飞机气动参数在线辨识新方法研究

以多操纵面布局飞机为对象,针对其操纵面冗余造成的激励信号线性相关及控制过程中存在的信号激励不足问题,对最小二乘辨识算法进行了改进。新方法将先验经验引入在线辨识过程,可以克服弱信号输入造成的辨识不准确;采用激励-补偿机制,增加激励信号,改善了辨识结果的精度。以六自由度非线性飞机模型为对象进行的姿态控制系统仿真验证表明,当操纵面完好时,该方法能够在线修正建模误差;当飞机操纵面损伤时,该方法能够迅速反映操纵面气动参数的变化,提高了控制系统的适应性和鲁棒性。     

基于ARMA模型在线辨识器的线性系统建模方法

线性系统的在线辨识是系统辨识领域中最感兴趣的问题之一。本文给出变阶式递推增广的最小二乘法及阶估计准则。在此基础上 ,给出一类ARMA模型在线辨识器。这种辨识器可用于在线或离线辨识。实例表明 ,建模计算量大大减小 ,并具有较高的精度     

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。     

基于MatLab的俯仰轴等效系统拟配及飞行品质评价

阐述了在MatLab软件中采用阻尼最小二乘法进行飞机等效系统拟配时所遇到的问题及解决方法,并在此基础上按照等效系统准则对某小型飞机进行俯仰轴短周期飞行品质评价,结果表明在MatLab中进行等效系统拟配--包括初值选取、拟配优化和拟配结果验证是可行的.此外,还探讨了运用MatLab中的遗传算法和直接搜索工具箱进行等效系统拟配的方法.     

飞机静压系统气密性的等效检验

对静压系统的漏气进行数理分析，提出非气密性指标值新概念，运用这一新概念解决系统报密性等效检验问题，并据此计算出等效检验的气密性曲线。     

飞机结冰在线辨识方法研究

开展飞机结冰气动特性在线辨识研究,不仅可以用于分析结冰对飞机气动特性的影响,而且对于飞机结冰在线识别具有重要的意义。近年来卡尔曼滤波和 H ∞算法在飞机结冰在线辨识中应用较多,二者均具有可靠性高、收敛快等特点,但对于噪声环境下算法的可靠性和精度评估还不够充分。本文针对飞机结冰在线辨识需求,探讨了扩展卡尔曼滤波和 H ∞算法作为结冰在线辨识算法的应用。首先通过 NASA 双水獭结冰研究飞机算例,利用扩展卡尔曼滤波和 H ∞算法,辨识双水獭飞机结冰后的俯仰方向导数,通过考虑阵风扰动和测量噪声后的仿真数据快速估计该飞机俯仰方向上的三个稳定和控制导数,并将辨识结果与参考值对比,发现两种算法均能在2s 之内快速收敛到参考值附近,且滤波得到的状态量与仿真数据吻合较好,说明算法可靠性高且收敛快,具备飞机结冰在线探测的能力。在此基础上利用不同测量噪声统计特性的仿真数据,评估测量噪声对两种算法辨识精度的影响,经分析发现随着测量噪声标准差取值增大,扩展卡尔曼滤波辨识结果精度明显降低,而 H ∞算法的辨识精度变化较小,说明扩展卡尔曼滤波辨识精度依赖于噪声先验信息的准确性,而 H ∞算法不依赖于噪声先验信息,即使数据质量较差,H ∞算法也能得到精度相当的辨识结果。     

基于递推平方根法的神经网络模型辨识

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。     

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。     

基于模型预测控制的非线性飞行控制系统研究

应用泰勒级数展开方法设计了飞行器六自由度非线性模型预测控制器.通过对控制向量和输出向量的有限泰勒级数展开,确定闭环形式的控制输入.仿真结果表明:该方法能够适应控制项不完全或缺少控制项的病态情况,适当选择控制器的泰勒展开阶数可得到最优的控制结果,所设计的模型预测控制器具有很好的跟踪效果.     

用于飞控系统试飞验证的识别方法

为试飞验证飞控系统的稳定性,改进,确认控制律和评价飞机的飞行品质,提出了富氏系数法（ＦＣ）,直接快速富氏变换－功率谱密度地（ＦＦＴ－ＰＳＤ）和相关函数为－功率谱密度法（ＣＦ－ＰＳＤ）确定系统频率响应,进而采用罗森布洛克无约束极值法和最小二乘－高斯牛顿迭代法进行模型参数拟合,另外,给出适合于上述方法的输入激励设计,通过用Ｔｕ－１５４Ｍ空中模拟试验机人机闭环／手动扫频试验数据和ＢＷ－１变稳机手动／自动     

具有时延的漂浮基空间机器人基于泰勒级数预测、逼近的改进非线性反馈控制

 探讨了本体位置与姿态均不受控的漂浮基空间机器人在时间延迟(简称时延)情况下惯性空间轨迹跟踪的控制问题.利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基空间机器人完全能控形式的系统动力学模型及运动Jacobi关系.以此为基础,针对系统存在时延的情况,利用泰勒级数预测、逼近的方法,建立了适用于时延情况下控制系统设计的数学模型.利用该模型,提出了一种空间机器人在时延情况下的改进非线性反馈控制方案.然后运用Lyapunov第二类方法,结合范数以及图形分析的方法证明了在时延情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性.文中提到的控制方案能够有效地克服系统存在时延的影响,控制漂浮基空间机器人末端爪手跟踪惯性空间的期望轨迹.系统数值仿真结果证明了上述控制方案的有效性与精确性.     

基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法

针对气隙转矩法计算异步电机转矩时对定子磁链辨识精度的要求,提出了一种基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法,采用了精度较高的复化辛普森积分模型。相比传统的梯形积分法,基于新型纯积方法的定子磁链在线辨识算法的磁链辨识精度显著提高;相比新型的基于低通滤波器的定子磁链观测器,该算法模型更简单,操作更便捷。通过MATLAB/Simulink搭建系统仿真平台进行验证,结果表明基于新型纯积分算法消除了传统积分法的主要缺陷,解决了积分饱和问题以及初值问题。基于新型纯积分算法的估计磁链与理论参考磁链基本吻合,表明其可靠性较高。     

考虑铁耗电阻的感应电机参数在线辨识技术

传统感应电机高性能控制方案中,电机模型忽略了电机铁耗的影响,与实际物理模型有一定的偏差。基于包含铁耗等效电阻的感应电机模型,建立新的励磁电流计算方法,对电流和电压信号进行高精度的采样和离散处理,并对电机模型进行数学推导,得到基于递推最小二乘法(RLS)的辨识模型,实现了对铁耗电阻、转子电阻等重要电机参数的在线辨识。建立了MATLAB仿真模型,对参数辨识算法进行验证。仿真试验结果表明:所提方法可以在不同工况下实现较高精度的辨识,并可以快速地跟随待辨识参数的变化,为感应电机高性能控制奠定了基础。     

固体燃料冲压发动机燃速的人工神经网络辨识

由于固体燃料冲压发动机(SFRJ)结构的特殊性,其燃速的预测比较困难。为探讨燃速对于不同飞行工况的依赖性,对模拟试验的结果采用BP人工神经网络进行了辨识,并将辨识结果与用最小二乘法辨识的结果进行比较。从辨识的结果来看,这种辨识方法具有精度高、处理实验数据迅速、能进行在线辨识等特点,能够较好地满足工程应用的要求。此外,在利用人工神经网络对类似的大样本系统进行辨识时,如果能采用一些数学上的处理技巧。      

空气动力二阶核函数辨识方法

采用截断三阶Volterra级数模型来研究空气动力二阶核函数的辨识问题,选取一簇正交化的切比雪夫多项式对二阶核函数进行参数化处理,并将非参数辨识问题转化成参数辨识问题。相比于其他方法,本文模型能有效降低对激励信号幅值的敏感程度,保证辨识出的核函数具有较好的保真度;只针对三阶Volterra降阶模型中的一阶、二阶核函数进行辨识,即可提升原系统一阶、二阶核函数的辨识精度,却不会显著增加辨识过程的工作量;参数化辨识方法属于整体性辨识,根据已有的部分数据对(输入、输出数据)就能完成系统辨识,且能达到较好的辨识精度,从而有效地减少了执行计算流体力学(CFD)代码程序的总次数,节约了大量的时间成本。算例表明,与目前流行的非参数化方法相比,本文提出的切比雪夫函数辨识方法,精度上达到预期要求,辨识过程消耗的CFD总时间量至少可降低一个数量级。     

采样数据含高频有色噪声的连续模型辨识

提出了一种采样数据中存在高频有色噪声的连续模型辨识方法,该方法通过引入积分运算,将连续时间系统的微分方程模型转换为积分方程模型,从而在辨识时使噪声的影响可以忽略,然后直接利用传统的最小二乘法估计出系统的连续时间模型参数。该方法具有较强的抗有色噪声干扰的鲁棒性、计算方法简单、参数辨识精度高等优点。仿真实例验证了该方法的有效性与可行性。