某型微型飞行器验证样机辨识建模研究

发布时间：2020-10-29 13:55

　　 本课题源于国防重大演示验证项目——微型飞行器演示验证样机研制,它具有很强的型号工程背景。 系统辨识( System Identification)作为现代控制论和信号处理的重要内容,是近几十年发展起来的一门学科,它研究的基本问题是如何通过实验数据来建立控制对象的数学模型。本文主要研究有关微型飞行器辨识建模方法及其实现途径。 文中首先介绍了国内外微型飞行器的研究现状以及相关的系统辨识的基础知识;接着探讨了微型飞行器实验建模的方案,包括数据采集装置组成、角速率陀螺等部件的安装和标定误差分析。 课题接着研究了微型飞行器辨识建模的试验设计过程,根据固定翼微型飞行器的气动性能,将微型飞行器建模分为纵向和横向两个通道,并在试验信号的输入输出设计,野值点识别、剔除与补正等方面进行了较为深入的探讨。 最后,本文采用两种辨识方法——无偏最小二乘法和神经网络方法分别辨识出微型飞行器的参数模型和非参数模型,并用交叉检验法对这两个模型进行验证。 研究结果表明,通过系统辨识的方法建立微型飞行器的模型在工程上是可行的。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2005
【中图分类】：V271;N945.14
【部分图文】：

司和 Auburn 大学联合研制的 Kolibri、美国 Florida 大学的 Bird 等。文献[4]对外微型飞行器的研究进展状况有较为详细的介绍。1998 年起，南京航空航天大学开始研究微型飞行器，随着在地面遥控方式微型飞行器研究方面取得很大进步，1999 年南航成功地试飞了国内第一架微飞行器；在此之后，清华大学、西北工业大学等高校也开展了微型飞行器方的研究。目前南航已经成功研制出一系列的多种翼展 MAV 微型飞行器[5]，它一般采用固定翼气动布局，可以携带微型 CCD 摄像头和图像传输系统，具有个复合功能的升降副翼和一个方向舵。由于实用的微型飞行器必须具有自主行控制和导航功能，从 2001 年起，南航开始了微型飞行器自主飞行控制技术研究，但由于微型飞行器的特殊布局、一舵多用、飞行力学模型复杂性以及制用的 MEMS 器件少，又由于精确的数学模型难以获取等原因，因此此前的于微型飞行器自主飞行控制方面的研究还处于探索阶段。清华大学在 MAV 控制技术方面也进行了较多的研究，并研制出微型高度计微型方位水平仪等控制模块。

2.3.1 神经网络 BP 算法的数学表达图 2.2 基于 BP 算法的神经网络结构图基于BP算法的多层前馈形网络的结构见图2.2，网络包括输入层、输出层以及一层或多层隐含层，同层神经元互不相连，相邻层神经元通过权重相连输入信息首先通过输入层向前传播到隐含层的节点（单元）上，经过各个节点的激活函数运算后，把隐含节点的输出信息传播到输出节点，工作后给出输出结果。网络的学习过程由正向和方向传播两部分组成。在正向传播过程中，每一层神经元的状态只影响下一层神经元。如果输出层得不到期望的输出，就是实际输出与期望输出值之问有误差，那么学习算法就转入反向传播过程，将误差信号沿着原来的连接通路返回

在正向建模问题中，神经网络与待辨识系统具有相同的输入，两者的输出误差作为网络的训练信号，这是典型的有监督学习问题。学习结束后，网络模型将具有与实际系统相同的输入输出特性。模型结构如图2.3所示。图 2.3 神经网络正向模型
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本文编号：2860996