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1、本論文研究了利用參數(shù)辨識(shí)方法確定飛機(jī)縱向運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)的問題,在分析飛機(jī)特性的基礎(chǔ)上選取了飛機(jī)縱向小擾動(dòng)線性運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程和縱向非線性運(yùn)動(dòng)方程作為辨識(shí)的模型,以某型飛機(jī)飛行試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理之后辨識(shí)了模型中的氣動(dòng)參數(shù)。并針對(duì)辨識(shí)結(jié)果和辨識(shí)過程中發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行了討論和分析。所做的工作主要有以下幾個(gè)方面: 1.根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和參數(shù)辨識(shí)的需要,識(shí)別、剔除并補(bǔ)正了數(shù)據(jù)中的野值,設(shè)計(jì)了一個(gè)低通濾波器濾除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲,用
2、提出的三階正交多項(xiàng)式移動(dòng)平滑算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了微分平滑,該算法避免了一般多項(xiàng)式最小二乘平滑時(shí)采用矩陣求逆的方法解正則方程時(shí)容易出現(xiàn)的方程病態(tài)問題。 2.對(duì)不同的模型采用了不同的辨識(shí)方法,首先采用含有遺忘因子的遞推最小二乘法對(duì)飛機(jī)縱向非線性模型的子系統(tǒng)進(jìn)行了氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí);辨識(shí)飛機(jī)縱向狀態(tài)方程時(shí)應(yīng)用了適用于大多數(shù)模型的極大似然法;然后對(duì)飛機(jī)縱向非線性模型的參數(shù)辨識(shí)采用了極大似然法和增廣的廣義卡爾曼濾波法,針對(duì)應(yīng)用這兩種方法辨識(shí)模型參數(shù)
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