基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法

发布时间：2017-08-15 16:26

  本文关键词：基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法

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【摘要】：对再入式高超声速飞行器的气动参数在线辨识方法进行了分析研究,采用滤波器对动态方程进行静态化处理,以简化辨识方法,但同时引入了不确定的滤波器参数.为了减小辨识过程中由滤波器参数选择引起的辨识误差,设计了一种参数选择策略.在常规选择参数的基础上引入了智能优化算法——粒子群优化算法,用以确定合适的滤波器参数值.然后,利用基于带遗忘因子的最小二乘法对时变气动参数进行在线辨识.最后基于SX-2模型进行了相关仿真.结果表明:基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法与未引入参数选择策略的气动参数在线辨识方法相比,辨识精度得到了一定程度的提高.
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;
【关键词】： 粒子群优化 频谱分析 参数辨识 最小二乘算法 滤波器 在线
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473124;61203081;61174079) 教育部博士学科点专项科研基金资助项目(20120142120091) 科技部国际合作项目(2012DFG70640)
【分类号】：V211;TP18
【正文快照】： 气动参数辨识是将飞行器作为一个动力学系统,利用系统辨识理论和技术,根据飞行器在飞行试验中测得的数据,建立飞行器气动模型、获得气动参数的过程[1].目前,一些制导方法要求实时的气动参数值,因此为了提高飞行品质,考虑气动参数的实时数值,对气动参数进行在线辨识,具有十分重

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1 鲁兴举;郑志强;郭鸿武;;基于递推傅里叶变换的飞行器参数在线辨识方法[J];航空学报;2014年02期

2 孙友;杨广慧;;大气层内飞行器风速在线辨识方法[J];航天控制;2012年06期

3 鲁民月,顾仲权,杨铁军;直升机结构响应主动控制研究中的若干问题[J];南京航空航天大学学报;2003年03期

4 ;[J];;年期

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本文编号：679177