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31.
32.
基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性. 相似文献
33.
为分析变比热容下爆震燃气轮机的热力循环性能,建立了考虑比热容随工质成分及温度变化的爆震燃气轮机热力循环模型,分析中同时考虑了压气机、燃烧室、透平等部件的效率.在不同比较条件下,利用变比热容法对比分析研究了燃气轮机爆震循环(DCGT)、Brayton循环和Humphrey循环燃气轮机的热力循环性能.计算结果表明:与Brayton循环相比,DCGT具有较大性能优势;在透平前温度为1620K且压比为16.5时,DCGT热效率较Brayton循环高28.8%;在无量纲吸热量为4.25且压比为16.5时,DCGT热效率则较Brayton循环高30.7%. 相似文献
34.
35.
组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定 总被引:1,自引:0,他引:1
在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。 相似文献
36.
飞行员视觉信息流强度模拟及适人性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了合理地确定飞行员在执行飞行任务时的视觉信息流强度,开发了飞机座舱显示界面仿真模型,以被试的正确反应率和反应时间来评价作业绩效.通过实验和数据分析得到以下结果:所建立的视觉信息流模型中视觉信息流强度曲线符合正态分布.不同的视觉信息量完成任务差异显著,信息量增加到一定程度时辨识变慢,出现错误的几率升高;在相同视觉信息量情况下,夜晚与白天、动态与静态执行任务辨识和绩效差异显著,白天要比夜晚、静态要比动态辨识效率和绩效更好. 相似文献
37.
航天器反作用轮扰动建模及参数辨识 总被引:1,自引:2,他引:1
为预测反作用轮微振动对航天器产生的影响,提出了一种改进的扰动模型.由于共振造成的扰动放大是反作用轮扰动对卫星姿态精度的最重要影响,改进模型通过引入放大系数体现结构固有频率对扰动的影响.鉴于改进模型的非线性特性,应用模拟退火遗传算法对改进模型进行了参数辨识.设计刚性六分量力测试平台对反作用轮扰动进行测试,并利用实测数据对改进模型及参数辨识结果进行验证.验证结果表明:改进模型准确地反映了反作用轮的扰动特点,模拟退火遗传算法可以提高参数辨识的精度. 相似文献
38.
涡轮冷却器动态特性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应文江 《南京航空航天大学学报》1994,26(2):230-236
从飞机空调的温度控制系统设计的需要出发,首先用理论推导的方法求得涡轮冷却器的动态数学模型的结构形式,然后提出不用理论推导的方法求得涡轮冷却器动态数学模型的模型参数,而用辨识实验的方法求得涡轮冷却器的动态数学模型的模型参数。还推导了辨识的计算公式,论述了辨识实验的方法、步骤和结果。最后提出了涡轮冷却器动态特性的计算方法,并且以欧拉法为例论述了涡轮冷却器动态特性计算的具体公式和步骤。 相似文献
39.
使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响,提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程.实现两类参数的分离识别,有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题,解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。 相似文献
40.
非线性系统的动态神经网络自适应辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用e修正权重算法,它是BP算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 相似文献