高超声速飞行器气动参数辨识和输入设计技术研究

发布时间：2017-05-25 20:22

  本文关键词：高超声速飞行器气动参数辨识和输入设计技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：论文研究高超声速飞行器气动参数辨识方法。针对高超声速飞行器的对象特性,着重研究主动激励技术,通过高超飞行仿真和无入机试飞验证了多正弦激励的可行性,并对比了多正弦和211激励的辨识效果。另外,针对Newton-Raphson算法需要初始值和易陷入局部最优值等缺点,本文设计了基于极大似然准则的粒子群算法。 本文的主要工作和成果如下所述： 首先,进行高超声速飞行器的对象特性分析。研究了高超声速飞行器飞行状态变化较快的特点,分析了高超声速飞行器的纵向气动参数的非线性,讨论了动压、动导数测不准和模型的不确定性问题。基于对象特性设计了总体辨识方案。 其次,在高超飞行任务的基础上,研究了高超声速飞行器输入信号设计方案和评价准则并进行了飞行仿真和演示样机验证。为了获得较好的辨识结果,高超声速飞行器需要主动激励,激发飞行器的运动模态。研究了激励的设计机理,分析了典型激励的特点,确立了输入设计的方案。在此基础上,针对高超声速飞行器对于辨识激励信号的要求,设计多通道激励的方案,给出了激励评价的参数度量和非参数度量的准则。基于高超声速飞行器飞行仿真平台,验证了主动激励的必要性、作用方式、幅值和频率的设计准则,比较了在控制闭环情况下多正弦激励与211激励的优劣。由于目前多正弦激励在国内尚无工程使用先例,在无人机平台上对多正弦激励的有效性进行了验证。 再次,针对高超声速飞行器纵向非线性的特性,使用高阶项修正,设计了气动参数的高阶项描述非线性特性的候选模型,实现了对高超声速飞行器气动参数非线性辨识。 最后,以极大似然方法为基础,发展了基于极大似然准则的粒子群算法来辨识高超声速飞行器气动力参数。将所设计的优化算法应用于高超模型仿真数据,获取了良好的辨识效果。
【关键词】：气动参数辨识 多正弦激励 主动激励 粒子群算法 高超声速飞行器
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：V221
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-15
• 第一章 绪论15-21
• 1.1 课题背景及意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-19
• 1.2.1 国外研究现状16-18
• 1.2.2 国内研究现状18-19
• 1.3 本文研究内容19-21
• 第二章 对象特性分析和辨识方案设计21-29
• 2.1 高超声速飞行器对象特性分析21-25
• 2.2 气动参数辨识方案设计25-28
• 2.2.1 候选模型26-27
• 2.2.2 辨识算法27-28
• 2.2.3 激励方案28
• 2.3 本章小结28-29
• 第三章 输入技术研究29-43
• 3.1 单通道激励信号设计方案29-36
• 3.1.1 激励设计一般原则29-30
• 3.1.2 典型激励形式30-33
• 3.1.3 多正弦激励和211激励的设计方法33-36
• 3.2 多通道激励信号设计方案36-39
• 3.2.1 多通道激励设计原则36-37
• 3.2.2 多通道激励设计及优化方案37-39
• 3.3 输入评价准则39-41
• 3.3.1 克拉马罗界40-41
• 3.3.2 信噪比和相干性41
• 3.4 本章小结41-43
• 第四章 飞行仿真验证和演示样机试飞验证43-71
• 4.1 仿真验证43-59
• 4.1.1 高超模型控制结构43-44
• 4.1.2 主动激励必要性验证44-45
• 4.1.3 激励作用方式对比45-46
• 4.1.4 激励幅值频率设计仿真验证46-53
• 4.1.5 闭环控制激励对比53-59
• 4.2 试飞验证59-69
• 4.2.1 演示验证无人机59-62
• 4.2.2 多正弦激励辨识结果62-69
• 4.3 本章小结69-71
• 第五章 基于非线性模型的辨识算法71-81
• 5.1 非线性气动模型71-72
• 5.2 极大似然准则和Newton-Raphson优化算法72-73
• 5.2.1 极大似然准则72
• 5.2.2 基于极大似然法准则的Newton-Raphson优化算法72-73
• 5.3 基于极大似然法准则的PSO算法73-76
• 5.3.1 PSO算法74
• 5.3.2 基于极大似然准则的PSO算法74-76
• 5.4 辨识算法的仿真验证76-80
• 5.5 本章小结80-81
• 第六章 总结81-83
• 6.1 全文总结81-82
• 6.2 展望82-83
• 参考文献83-87
• 作者攻读硕士学位期间所发表的论文87-88
• 致谢88

【参考文献】

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本文编号：394914