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。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

液压系统数学模型的辨识

系统辨识是获得液压系统数学模型的最有效方法之一。本文研究了液压系统数学模型辨识的实验设计技术、介绍了自行开发的辨识软件的原理与功能,并给出了对液压转台进行辨识的结果。     

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。     

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。     

极大似然法及在有控飞行器气动参数辨识中的应用

 <正> 一、引言 飞行器气动参数辨识作为系统辨识理论在航空、宇航领域的应用分支,在一些发达国 家受到了相当的重视,并且从70年代以来已形成了气动参数辨识软件包,不仅缩短了飞行器的设计、改型及性能分析的周期,并且还具有靠风洞实验或理论分析所不具备的优点。目前飞行器的气动参数辨识虽已有很大发展,但是对有控飞行器的闭环辨识问题仍未解决,分析传感器非线性因素对气动参数辨识结果的影响也不够深入。本文使用极大似然法,结合某有控飞行器的全弹道仿真数据,研究了在闭环飞行状态下进行气动参数辨识所存在的问题,分析了传感器的非线性因素对气动参数辨识的影响。     

一种变频电机参数离线辨识方法的研究

传统电机参数辨识采用固定脉冲宽度调制(PWM)波占空比。该方法导致电流大小不可控,而辨识电流大小又直接影响辨识准确性。为此,提出新的参数离线辨识方法,采用恒电流辨识原理并检测电机相电流,控制辨识电流在给定值附近波动,解决了电机辨识电流不合适问题。设计了续流二极管和IGBT电压模型,d轴和q轴电感辨识都采用在270°而非0°进行辨识,以此提高了辨识精度。最后,在变频冰箱上进行验证并与原来数据进行对比。该方法很好地解决了冰箱电机带背压条件下,电机d、q轴电感辨识不准确、辨识时间长等问题,试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

高超声速气动热辨识技术实验研究

为估计高超声速飞行中的气动热流,采用热流辨识技术研究了平板表面的气动热流。首先采用仿真数据对辨识方法进行验证,结果表明,在测量噪声较低时热流辨识结果误差较小。此后,开展了平板的高超声速气动热风洞实验,通过内埋热电偶测量平板内部温度,采用热流辨识法获得平板表面的气动热流,采用辅助测点对比验证了内埋测点辨识结果的可信度。最后将辨识结果与平板边界层热流理论估算结果进行对比,分析了两者产生误差的原因。本文的研究为热流辨识技术的实际应用奠定了基础。     

一种时域稳定参数预报与最优估计兼容的参数辨识法

 本文导出一种基于时域稳定的参数预报与最优估计兼容的状态估计和参数辨识算法。这种算法将系统辨识分为三步:1.以辨识系统预报误差渐近稳定为准则的参数预报;2.以预报参数为条件的状态估计;3.对参数和状态的后验修正。即一般分割辨识算法（GPIA）与模型参考辨识算法（MRIA）相结合的兼容辨识算法。本文将这一算法用于飞行器气动系数和控制导数的辨识,并与GPIA算法所得结果相比较。     

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。     

基于ODE参数辨识的液压伺服系统灰箱建模

 针对液压伺服系统常规"白箱"建模由于参数无法精确获得导致所得模型精度不高及"黑箱"建模所得模型内部结构未知的问题,本文提出基于ODE参数辨识的液压伺服系统"灰箱"建模。首先,建立了工程上实用的系统状态空间模型, 根据系统特征确定了待辨识参数,将模型辨识问题转化为常微分方程(ODE)参数辨识问题;然后,采用正弦扫频信号作为激励信号和基于带边界约束的信赖域优化算法的初值问题方法进行参数辨识;为了和ODE参数辨识结果进行对比,本文同时采用系统的频率响应数据和最小二乘法辨识得到系统的"黑箱"传递函数模型;最后,通过大量实验验证了辨识模型的精确度。实验结果表明,本文提出的基于信赖域算法的液压伺服系统模型辨识方法可以有效处理参数的边界问题,使辨识模型既具有实际的物理意义,又与实际系统高度符合。     

考虑烧蚀情况下的表面热流辨识

针对烧蚀传热问题,在热解面模型的基础上通过伴随方程推导建立了基于测点温度辨识表面热流的方法,并进行了算例考核。结果表明:热流辨识结果与真值符合较好,辨识结果与真值之间的偏差随测量误差的增加而增加;烧蚀后退量测量结果的误差对辨识结果有较为显著的影响。然后,将该辨识方法用于钝头型碳酚醛材料Narmco4028试件在陶瓷加热风洞中的烧蚀试验结果分析,结果表明辨识出的表面热流与加热功率基本符合,辨识方法是有效的,在工程实际中有较好的应用前景。     

多维平稳过程的容错辨识与突变检测

本文将参数容错辨识与过程突变检测相结合,构造了多维平稳过程的协方差-位置参数(∑,μ)的一组具有良好容错能力的辨识算法;基于该算法,建立了多维平稳过程突发性故障的检测与诊断算法;简要指出了上述方法在航天测控工程中的应用前景。最后,通过仿真计算证实了容错辨识与突变检测算法的有效性。     

航空发动机的一种Volterra级数非线性动态模型

研究航空发动机的非线性动态模型的建立问题。利用Volterra级数对航空发动机的动态过程进行描述,建立非线性模型,提出了模型的辨识算法。利用某型涡扇发动机的动态仿真,进行了发动机Volterra模型辨识及验证。结果表明,Volterra模型可以描述发动机从慢车与最大间的动态过程。      

一种系统辨识的递阶算法及其在飞机颤振试飞中的应用

在研究协方差矩阵特性的基础上 ,给出一种最小二乘辨识系统的递阶算法。该算法与自回归模型参数辨识的Levinson方法相似 ,利用协方差矩阵的特性,由低阶模型参数递阶算出高一阶的参数,用阶次辨识方法确定模型阶次。避免了最小二乘系统辨识批处理方法中的高阶矩阵求逆及最小二乘系统辨识递推算法中的循环修正,提高了计算的效率。该辨识方法成功地应用于飞机颤振特性的辨识。     

永磁同步电机初始位置辨识方法研究与进展

随着飞机电气化进程的不断推进,永磁同步电机（PMSMs）因为优异的性能被广泛地应用于机上各种电驱动系统。而在电机矢量控制的诸多技术中,精确的转子初始位置辨识对其平稳起动与最大转矩运行意义重大。在对各种初始位置辨识方法进行分析和归纳后,从有位置传感器与无位置传感器2个方向,对永磁同步电机初始位置辨识方法进行了全面综述。首先,把有位置传感器的初始位置辨识方法总结为转子静止型与转子微动型2种,比较了各种有位置传感器辨识方法的异同点;然后,根据注入信号是否连续,将无位置传感器的转子初始位置辨识方法划分为高频电压注入法和脉冲电压注入法2大类,并选择脉振高频电压注入法对转子初始位置辨识效果进行了验证;最后,对永磁同步电机初始位置辨识方法的发展趋势进行了展望。     

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。     

基于H∞算法的飞机机翼结冰气动参数辨识

针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H_∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H_∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H_∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根（RMS）误差仅为真值的11%;分析了H_∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H_∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。     

非电传民机纵向气动参数辨识激励信号研究

针对非电传民机气动参数辨识时,须通过设计激励信号激发出与待辨识参数相关的飞机运动模态才能得到准确的气动参数的特点,开展了适用于非电传民机纵向气动参数辨识的激励信号设计方法研究。基于信号能量分布和幅频响应分析的信号设计方法,对激励信号进行参数设计;综合辨识效果和驾驶员的易操纵性,建议选取经参数设计后的单周期正弦信号作为非电传民机的纵向激励信号。试飞验证结果表明,所提方法能够较好地激发出飞机运动模态,使试飞数据具有较高的气动参数可辨识性。