直升机气动参数辨识方法研究

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时间:2019-03-11

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1、西北工业大学硕士学位论文直升机气动参数辨识方法研究姓名:魏爱玉申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:史忠科20040101两北工业大学硕士论文摘要摘要直升机气动参数辨识是气动参数辨识研究的热点和难点之一。本文主要进行了某型直升机纵向模型的气动参数辨识研究。论文主要包括辨识模型选取、飞行实验数据预处理和参数辨识三部分。(1)在分析直升机特性的基础上选取了直升机的纵向运动微分方程作为辨识的模型。,(2)剔除并补正了飞行实验数据中的野值:设计了一个低通滤波器来滤除数据中的高频噪声;用中心插值

2、算法对数据二次平滑。(3)分别用最小二乘递推算法和极大似然递推算法对简单的多输入单输出直升机模型进行参数辨识;用Newton--Raphson迭代法对复杂的多输入多输出直升机模型进行参数辨识。在此基础上,论文通过拟合仿真证实了这几种方法都能得到正确的参数辨识结果,并对几种方法的优缺点进行了讨论。关键词:直升机参数辨识气动模型气动参数数据预处理低通滤波器AbstractAerodynamicalparametersinlongitudinalmodelofacertaintypeofhelicopte

3、rareidentifiedinthepaper.Thethesisiscomposedofthreeparts,i,e.modelchoice,experimentaldatapreprocessing,and圣arametersidentification.Longitudinalmovementdifferentialfunctionisadoptedhereasidentificationmodelbasedonanalysisofhelicoptercharacteristics;Reco

4、gnition,rejectionandrectificationunreasonabledataisthefirstjobinthesecondpart.Thenalowpassfilterisdesignedtofilterhigh-frequencynoiseindata.AndSmoothdataagainbymeansofcentralinterpolationalgorithm;Helicoptermodelwitllmultiinputsingleoutputareidentified

5、respectivelyinLSmethodandMLmethod.Furthermore,parameteridentificationtocomplexMIMOmodelispresentedbymeansofNewton-Raphsoniterationmethod.Atlast,thepaperprovesthatthreeabovemethods,whicharecomparedfinally,Canobtainexactresult..Keywords:Helicopter,Parame

6、terIdentification,Aerodynamicmodel,Aerodynamicparameter,Pretreatmentofsamplingdata,Low-passfilter西北工业人学硕士论文鹅一章绪论第一章绪论1.1引言系统辨识主要有两大部分组成,一个是系统模型的辨识,它主要解决在对某一系统的模型不确定或完全未知的情况下,如何根据该系统对特定输入的响应来得到一个数学模型,并用此模型代替这一真实系统的问题;另一个是参数辨识,它主要解决当系统模型已知的条件下,确定模型中的一些未知

7、参数的问题。参数辨识方法目前已经被用于飞行器气动参数辨识。直升机气动参数辨识是飞行器气动参数辨识的一个重要分支。本文将研究某型直升机纵向模型中的气动参数辨识。1.2选题背景和意义随着现代控制理论、统计数学和电子计算机的迅速发展,飞行器气动参数辨识在飞行试验数据分析中的应用得到了飞跃发展,并在飞行器设计中起着越来越重要的作用138>1。它可以验证和校正飞行器气动力系数的风洞试验和理论分析结果,为地面和空中仿真系统提供正确的飞行力学模型,为飞行器控制系统的设计和改进提供基本数据,还可以鉴定飞行品质,研究

8、高性能飞行器的飞行品质,进行飞行器失事事故分析等等。此外,气动参数辨识还可以用于飞行器自适应和自学习控制的在线辨识,扩展飞行试验的范围,研究大攻角飞行力学所产生的非线性和不稳定气动特性等等。由于该研究具有巨大的经济效益,因此许多国家都在进行这方面的研究,尤其以美英德等发达国家为最,前苏联也进行了这方面的研究。直升机的垂直起落方式省去了对机场和跑道的特定要求,使其广泛地应用于军事和民用等领域,如护航、侦察、运输等。随着现代直升机的广泛应用,其执行任务的领域越来越宽,对其

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