摘要：为解决试验中部分数据缺失或难以测量的问题,提出了一种适用于部分试验数据缺失的气动参数联合辨识方法。该方法将气动参数辨识问题转为优化问题,以飞行状态初值和气动参数插值表为设计变量,使用包含全部气动参数的弹道模型,构建包含多条数据的目标函数。优化中以气动参数数据库和现有方法辨识结果为先验知识,拟合出未测量数据的初值作为基准值,设计了可行样本选取方法,利用差分进化算法进行求解。应用所提方法处理264条试验数据,结果表明相比于现有气动参数辨识方法,所提方法能辨识全部气动参数,准确度更高,且能反算出未测量的飞行试验数据,具有实际工程意义。

摘要：在飞机设计与研制过程中,通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法,诸如极大似然法,需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程,这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法,可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数,直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求,也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明,该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据,纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%,表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性,并对含噪声的飞行数据具有泛化性。

摘要：针对炮弹的气动参数辨识问题,提出了一种创新的辨识方法。受到常用于带有终端约束制导律设计的MPSP(模型预测静态规划)算法启发,将其运用在炮弹的气动辨识领域。以弹体纵向平面的质心动力学模型作为辨识模型,以炮弹速度、位置等飞行外弹道数据作为模型状态量,创新地将升力系数与阻力系数视作制导律中的“控制量”,基于MPSP算法在辨识步长内进行“制导”,使得预测的终端状态量满足实际外弹道状态量“终端约束”,从而得到“控制指令”(即待辨识参数)。以某型155 mm制导炮弹为背景,使用Matlab编制辨识算法程序对给定弹道数据的升阻力系数进行了辨识。辨识结果显示:当初始气动参数存在30%误差时,辨识算法平均可在170 ms内收敛至真值附近,辨识误差在2%以内。

摘要：针对综合考虑飞行器全局气动非线性特性,面向高效全局飞行器气动参数辨识需求,提出了一种基于迎角分区的改进气动参数辨识方法,采用轴正交决策树的迎角分区方法,将涉及大范围的迎角变量划分为多个区间,对每一区间使用递归最小二乘来估计气动导数,实现在每个区间内对线性气动特性进行辨识。通过引入加权函数的过渡方法,给出局部模型转化全局建模的计算准则,保证了整个模型的连续性。最后,通过某型飞机模型开展了迎角分区气动参数辨识及对比分析工作,结果表明迎角分区辨识吻合较好,且与传统全局辨识方法相比计算效率更高,说明了迎角分区辨识方法的有效性和优势。

摘要：针对制导航空炸弹在高空稀薄大气环境下气动模型不准的问题,首先通过设计激励输入和飞行数据采集方案,获取可辨识性的飞行源数据,随后基于动力学方程将飞行源数据转换为气动系数的方程输出,最后通过最小化方程输出误差平方和,提出了一种基于线性回归的气动参数辨识方法。该方法具备结构简单,工程可行性强等特点。通过制导航空炸弹六自由度非线性模型的飞行仿真数据对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够较为准确地辨识出相应的气动数据。

摘要：导弹气动参数的可辨识性和辨识准度很大程度上取决于控制输入设计。首先阐述了导弹气动参数辨识的最大似然方法,在此基础上发展了一种控制输入的优化设计方法,目标函数取为参数估计的不确定椭球体积,最优解搜索采用粒子群优化算法。最后,给出一个样例导弹的优化输入设计和飞行试验气动参数辨识结果。计算分析结果表明,所发展的优化输入设计方法是有效的,辨识获得的气动参数可信度较高。

摘要：对嫦娥五号返回器再入飞行数据进行了弹道重建与气动力参数辨识。采用输出误差法辨识传感器误差及状态量初值,完成弹道重建。对重建弹道进行风修正,并获得修正后的攻角和侧滑角。基于修正后的弹道数据,采用线性回归法完成气动力参数辨识。与外测数据对比分析可知,弹道重建结果精度较高。与地面设计数据对比分析可知,气动力数据辨识结果与设计值偏差在合理范围内,从而验证了地面设计数据的可信度。

摘要：为建立更加精确的翼伞六自由度模型,采用生态系统粒子群（ESPSO）算法对目标翼伞的气动参数进行参数辨识,来获取气动参数值。首先对翼伞的六自由度动力学方程进行分析,建立了参数辨识目标函数;然后,针对仿真飞行数据,分别利用粒子群算法和生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到翼伞的气动参数值,通过比较发现,粒子群算法辨识结果平均误差为0.80%,生态系统粒子群算法辨识结果平均误差为0.21%;最后,针对实测飞行数据,采用生态系统粒子群算法使参数辨识目标函数最小化,从而得到实验翼伞的气动参数值。通过对比利用辨识气动参数建立的翼伞模型输出数据与实测飞行数据,三轴的速度误差平均值小于10%。结果表明,该方案能够为实际工程中的翼伞飞行性能研究及控制设计提供技术支撑。

摘要：针对变体飞行器姿态控制问题,考虑气动参数不确定性和外部干扰的影响,文章提出了一种基于气动参数在线辨识的自适应控制方法。首先,基于变体飞行器运动模型,建立了气动参数辨识模型和面向控制的模型;接着,提出了一种基于气动参数在线辨识的自适应控制方法,其基于扩展卡尔曼滤波算法设计了一种气动参数在线辨识方法,在存在系统噪声和量测噪声的条件下实现了对未知气动参数的高精度在线辨识;然后提出一种基于滑模控制和干扰观测器的控制方案,并将气动参数在线辨识结果用于控制器中模型参数的更新,从而实现对变体飞行器姿态的自适应控制。基于所提出的气动参数在线辨识方法,在气动参数可辨识性分析的基础上对可辨识气动参数进行了在线辨识仿真,结果表明,所提方法可保证90%以上气动参数的辨识相对误差小于5%,表现出较高的辨识精度;最后进行了姿态自适应控制仿真,并将所提出的基于气动参数在线辨识的自适应控制方法与滑模控制方法、动态面控制方法和基于干扰观测器的控制方法进行对比,结果表明,所提出的自适应控制方法在存在较大的气动参数不确定性和外部干扰条件下,具有最强的抗干扰能力和最高的控制精度。

摘要：针对非电传民机气动参数辨识时,须通过设计激励信号激发出与待辨识参数相关的飞机运动模态才能得到准确的气动参数的特点,开展了适用于非电传民机纵向气动参数辨识的激励信号设计方法研究。基于信号能量分布和幅频响应分析的信号设计方法,对激励信号进行参数设计;综合辨识效果和驾驶员的易操纵性,建议选取经参数设计后的单周期正弦信号作为非电传民机的纵向激励信号。试飞验证结果表明,所提方法能够较好地激发出飞机运动模态,使试飞数据具有较高的气动参数可辨识性。