基于递推最小二乘法的变体飞行器模型参数在线辨识

发布时间：2021-05-06 09:45

　　由于高马赫数变体飞行器飞行速度快、飞行高度范围变化大等特点,其动力学模型参数具有较强的不确定性,因此需要对高马赫数变体飞行器动力学模型中未知参数的在线辨识方法进行研究。在分析高马赫数变体飞行器特性的基础上选取纵向小扰动线性运动方程作为辨识的模型;采用递推最小二乘法对多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）系统线性运动模型里的线性子系统进行参数辨识。仿真结果表明,递推最小二乘法计算效率高、收敛速度快、辨识精度较高。 

【文章来源】：空天防御. 2020,3(03)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引 言
1 高马赫数变体飞行器辨识模型
    1.1 纵向小扰动线性运动模型
    1.2 辨识模型的分析
2 参数辨识方法
    2.1 最小二乘法
    2.2 递推最小二乘法
3 辨识激励信号设计
4 仿真验证
    4.1 由状态空间模型构建辨识差分方程
    4.2 仿真实例
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]第1期付磊,等:基于IMM-SRCDKF的高速机动目标运动状态估计算法研究[J]. 付磊,张龙,张丁.  空天防御. 2020(01)
[2]基于动态逆的空天变体飞行器姿态控制[J]. 万航,徐胜利,张庆振,张迪.  空天防御. 2019(04)
[3]基于Kalman滤波的弹上陀螺零偏标定技术[J]. 廖欣,朱莹,史冉东,郭正勇.  空天防御. 2019(01)
[4]神经网络在吸气式高超声速导弹突防弹道设计上的应用[J]. 魏黎明,李晓龙,赵征,杜厦,汪九州.  空天防御. 2018(02)
[5]基于改进极大似然的随机噪声非线性系统辨识[J]. 侯媛彬,李宁.  噪声与振动控制. 2010(06)
[6]高超声速飞行器[J]. 张丽静,刘东升,于存贵,何庆.  航空兵器. 2010(02)
[7]基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真[J]. 强明辉,张京娥.  自动化与仪器仪表. 2008(06)
[8]变体飞行器技术[J]. 陆宇平,何真,吕毅.  航空制造技术. 2008(22)
[9]发展中的高超声速武器及其战略意义[J]. 范金荣.  现代防御技术. 2006(02)

博士论文
[1]飞行器状态空间模型参数在线辨识方法[D]. 鲁兴举.国防科学技术大学 2016

硕士论文
[1]高超声速飞行器闭环气动参数辨识[D]. 徐秀峰.哈尔滨工业大学 2014
[2]高超声速飞行器动力系统建模与仿真试验研究[D]. 胡鸿炜.国防科学技术大学 2010
[3]高超声速飞行器动力学建模[D]. 霍俊焱.天津大学 2009



本文编号：3171703