小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

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1、航空学报ActaAerOnauticaetAstronauticaSinicaApr252017V01．38No．4SSN1000．6893ON11-1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．ca小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法邵干1，张曙光1’2’3一，唐鹏2’3“1．北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京1000832．飞机／发动机综合系统安全性北京市重点实验室，北京1000833．先进航空发动机协同创新中心，北京1000834．北京航空航天大学能源与动力工程学院，北京100083摘

2、要：针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求，提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PS0)为主体，在粒子优化路径中，引入遗传算法(GA)的交叉变异操作，增强粒子群跳出局部最优的能力；同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化，使初始种群在可行解空间内分布更加均匀，增强全局优化能力。基于仿真结果，依据辨识准度及辨识成功率，对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果，然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响，结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA

3、算法的全局优化能力，对随机观测噪声不敏感。最后，通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价，结果表明：HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果，具有良好的实用性。关键词：小型无人机；气动参数；参数辨识；混合遗传粒子群优化算法(HGAPs0)；搜索效率；全局优化中图分类号：V212．11文献标识码：A文章编号：1000—6893(2017)04—120365—11近年来小型无人机(UAV)技术正快速发展。与有人驾驶飞机相比，UAV具有不受载人限制、尺寸小、成本低等一系列优点，在航拍、地图测量、植保、军事侦察等军用和民用领域市

4、场需求越来越大。飞行控制系统是UAV实现上述任务的核心部件，而设计的基础是获得可预测UAV运动特性的描述模型及其气动参数。一般获得气动参数的方法主要有风洞试验、计算流体力学(CFD)计算和飞行辨识试验等。多年来，风洞试验数据一直是新研飞行器气动参数的最主要来源，然而风洞试验本身有其固有的局限性，例如缩比相似性、支架和洞壁干扰等问题，无法完全模拟真实飞行环境，且风洞试验需经过多次修正，周期长，费用昂贵[1]。CFD计算具有相对高效、低成本等优势，但其计算结果的精准度往往需要试验校验[2]。直接基于飞行试验辨识气动参数和动力学特性，更加接近真实物理

5、系统[3。4]，也是对风洞试验和CFD结果进行校验的重要手段。对于小型UAV，其具有制作和试验成本低的优势，直接利用飞行辨识得到气动参数从精度、适用性和成本等各个方面都能很好地满足小型UAV的需求[5。7]。气动参数辨识目前已发展了多种辨识方法，包含广义卡尔曼滤波、极大似然法、分割算法等，其中应用最为广泛的就是基于极大似然法发展的一系列辨识算法[8]，如方程误差法(EEM)、输出收稿日期：2016—04—25；退修日期：2016—06-02；录用日期：2016—06—15；网络出版时间：2016．06-2715：34网络出版地址：WWW．cnk

6、inet／kcms／detail／111929．V201606271534010．htmI基金项目：国家“863”计划(2014AA2157)*通讯作者．E—mail：gnahz@buaa．edu．cn引用撂武i邵f．张曙光．唐鹦．小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法!J]．航空学报。2017．38(4)：120365。SHAOG。ZHANGSG，TANGP．HGAPSO：AnewaerodynamicparametersidentificationalgorithmforsmallunmannedaerialvehiclesEJJ．A

7、ctaAeronauticaetAstronauticaSinica，2017，38(4)：120365．120365．1航空学报误差法(OEM)以及滤波误差法(FEM)等[910】。基于极大似然法的这些辨识方法取得了很多成功经验，但一般都需要求解雅克比矩阵或海森矩阵，要求搜索空间内连续可微。由于需要计算导数，算法对于系统噪声和野值比较敏感，在强噪声和野值存在的情况下可能会导致算法失效。另外，多极值时的局部性、矩阵奇异时的求解、对初值依赖等问题，也需要克服。对于小型UAV可能面临更大的测量噪声环境，原因在于其较小的重量和尺寸导致更快的响应动态(

8、运动频率更高)，对突风等各类飞行干扰相对于大型飞机更加敏感，而且传感器成本控制等实际因素也易引入附加测量噪声。因此，需要发展一类不依赖于导数求取、对初