【摘 要】
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在利用QAR数据辨识飞机气动参数过程中,针对传统极大似然法对初值选取敏感的问题,提出了一种基于改进学生心理学(ISPBO)优化算法的气动参数辨识方法.该算法在SPBO算法基础上,采用Logistic映射初始化,增强初值分布的均匀性,设计双曲函数动态调整最佳学生的迭代步长,降低对初值选取范围要求,依据极大似然判据,将飞机模型输出状态量与QAR观测矢量的差值转化为目标函数,反复迭代使目标函数最小化求取最优气动参数.辨识结果表明,该方法解决了传统极大似然法对初值选取敏感问题.
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院,天津 300300
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在利用QAR数据辨识飞机气动参数过程中,针对传统极大似然法对初值选取敏感的问题,提出了一种基于改进学生心理学(ISPBO)优化算法的气动参数辨识方法.该算法在SPBO算法基础上,采用Logistic映射初始化,增强初值分布的均匀性,设计双曲函数动态调整最佳学生的迭代步长,降低对初值选取范围要求,依据极大似然判据,将飞机模型输出状态量与QAR观测矢量的差值转化为目标函数,反复迭代使目标函数最小化求取最优气动参数.辨识结果表明,该方法解决了传统极大似然法对初值选取敏感问题.
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