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。     

基于子空间和PEM的无人直升机两阶段参数辨识

在研究子空间辨识方法和预测误差方法(PEM)的基础上,提出了一种两阶段辨识方法,研究无人直升机的参数辨识问题.首先采用子空间方法得到初始参数模型,然后通过PEM方法得到参数化的直升机模型.为验证方法的有效性,以某型无人直升机实测数据为例进行参数辨识,结果表明该方法有良好的辨识精度.     

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。     

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。     

用灵敏度法对分布参数系统的参数辨识

本文提出了一种新的分布参数系统的参数辨识方法。该方法通过取状态方程对未知参数的导数而得到灵敏度方程，并用差分求解，通过Newton-Raphson算法辨识未知参数。辨识准则采用输出误差平方最小准则。仿真辨识表明：该方法简捷、概念明确，具有很高的精度和广泛的适用性。     

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。     

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。     

火箭发动机增压系统关键换热参数辨识

针对火箭增压系统设计过程中关键换热参数难以确定的问题,提出1种基于混沌自适应粒子群算法（ACPSO）的增压系统换热参数辨识方法。建立了考虑换热模型的液体火箭增压系统非线性数学模型,通过灵敏度分析筛选出待识别参数,采用含有早熟抑制和惯性权重自适应调节策略的粒子群方法对选定参量进行辨识,对引入了权重衰减机制的均方根目标函数进行优化。结果表明：辨识后的仿真曲线与实测曲线具有良好的一致性,氧箱增压电磁阀打开时间仿真值与实测值偏差低于3%,气瓶1次飞行结束温度仿真值与实测值仅相差2.4 K。将辨识结果应用于某相似的新研型号,气瓶设计容积和质量相比绝热假设的设计方案降低了32 L和11.6 kg,有效减少了由设计过度冗余造成的额外试验和设计迭代成本。     

直升机悬停状态全耦合飞行动力学模型辨识方法

提出了一种基于集员辨识理论的直升机全耦合飞行动力学模型参数辨识方法.该方法针对直升机飞行动力学模型耦合强,难以得到辨识模型和待辨识参数之间显式函数关系的特点,推导并建立了状态空间微分方程形式模型集员辨识的间接辨识算法.通过引入广义噪声的概念以及对其边界的灵活设定,实现了对辨识参数众多、耦合严重且灵敏度差异大的复杂模型的...     

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。     

歼击机结构故障的模式识别与参数辨识新方法

针对自修复飞行控制系统的故障,采用基于精确线性化的方法,在原空间和特征空间提出了基于双假设/多假设（增强型）概率统计学的模式识别与参数辨识方法,给出了结构故障的可识别性和可辨识性的判别准则,并以某型歼击机为例进行了仿真研究。     

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。     

非定常气动力非线性微分方程建模方法

为准确描述过失速机动中非定常气动力特性,研究了以非线性微分方程为基本结构的非定常气动建模方法.基于动力学系统建模思想,分析揭示该模型的物理机理,并发展和改进了基于风洞强迫振荡试验的模型参数辨识方法:基于小振幅试验数据,采用线性回归参数辨识方法辨识确定气动模型中特征时间常数等线性参数;基于大振幅试验数据,采用遗传算法全局...     

基于最小二乘法和硬件在环平台的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机多个参数同时辨识时会出现欠秩的情况,介绍了在dq坐标系下采用最小二乘法将多个参数分开辨识的方法。在硬件在环平台上采用该方法对电阻、电感和磁链进行了辨识。最后进一步考虑到电阻和磁链受温度的影响较大,进行了考虑温升的电阻和磁链的辨识。经验证,该方法可以比较准确地辨识出电机参数。     

用极大似然法辨识轴对称飞行器的气动参数

采用极大似然法完成了轴对称飞行器的非线性气动参数辨识。根据飞行弹道的特性,采用考虑了横侧向运动耦合的纵向三自由度飞行动力学模型;为了反映气动参数随马赫数的变化,给出了一种考虑马赫数变化的气动参数数学模型,并采用了分段辨识的技巧;通过采用建模前估计法的辨识结果作为极大似然法的初值,保证了极大似然法的收敛,计算结果表明：这种算法对大攻角下的非线性气动参数能获得满意的辨识结果。     

模型辨识在飞行模拟逼真度方面的应用

介绍了模拟器气动力模型的辨识方法，首先对试飞数据进行预处理，然后采用逐步回归法对气动力模型结构进行了辨识，并对模型的参数进行了优化。某型飞机纵向倍脉冲平尾和横向倍脉冲副翼响应的优化算例结果表明，所提出的方法是可行的。     

混合遗传算法在气动力参数辨识中的应用

遗传算法是求解复杂系统优化问题的一种有效方法，具有较强的鲁棒性和全局寻优能力，但计算量大，效率较低。将遗传算法与一维局部寻优算法相结合，构造了一混合遗传算法．并将其用于气动力参数辨识．以取代通常采用的梯度类优化算法。采用该混合遗传算法对某型飞机的横向气动力参数进行辨识计算与分析，结果表明该混合遗传算法是气动力参数辨识的一种有效方法，与遗传模拟退火算法相比．其计算效率有较大提高。     

用参数辨识法进行直升机悬停性能拓展

准确计算直升机在不同飞行状态的有效气动参数对于确定直升机飞行性能具有重要意义。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象以及直升机状态和环境条件的变化,准确预估气动参数有较大难度。为此,采用无量纲分析法建立直升机悬停状态的数学模型,首先对参数重组,确定了几个悬停状态重要参数,包括气动参数和直升机状态参数;然后,以直-9×型直升机为例,结合实际试飞数据,提出了用最小二乘法对该模型进行参数辨识的方法;最后,通过相关性分析,确定了辨识方法的可行性,并将辨识结果有效地用于直升机悬停性能拓展。结果表明,这种利用参数辨识进行性能拓展的方法是可行的,由于辨识结果是利用实际试飞数据确定的,拓展结果具有较高的可信度。这种数据处理方法可有效减少试飞周期,节约试验成本。     

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

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。