论文部分内容阅读
摘要：无人直升机动力学模型具有多耦合、不稳定、高阶易扰、非定常等特点,准确的参数模型难以直接获得。国内现行的辨识建模方法无法满足直升机高品质自主飞行的要求。本文基于SVU200的简化模型和手动飞行实验数据,探寻能够准确反应直升机动力学特性、通用性强、便于控制系统处理的模型描述及其辨识方法。(1)研究基于状态空间白箱模型的时域离线辨识方法。提出数据单通道法,可高效解决使用预报误差法时初始模型参数的选取问题。采用预报误差法和遗传算法新组合策略分两步辨识直升机4自由度模型,预测输出对变化缓慢的实测输出可良好匹配。(2)着力提升角速度通道模型的精度,研究基于状态空间黑箱模型的时域离线辨识方法。基于子空间—预报误差法,提出主通道扩展子空间模型,保证了模型精度和算法鲁棒性。所得6通道模型在辨识和验证数据段内拟合度均很高,可基于该模型分析直升机的动态特性。但模型阶次过高,对数据高度敏感,不利于控制系统的处理。(3)开展数据鲁棒性好、可限制模型阶次的频域传递函数模型离线辨识研究。提出基于局部多项式快速法的无人直升机频响函数辨识,仿真结果表明该法可有效估计抑制有色噪声和离散傅里叶变换泄漏误差,同时保持了高频段的分辨率,优于传统的CIFER法。基于频响函数,使用最小二乘—极大似然二步法辨识SVU200的纵向和横向运动的传递函数模型。模型精度高、阶次低,对快速变化的数据适应性强。(4)进行时域递推算法辨识,进一步验证离线辨识结果。初步研究双角速度通道非线性辨识建模方法,发现Hammerstein-Wiener模型精度优于NARX模型,或更适用于直升机仿真模拟器的开发。