【摘 要】
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在军用和民用领域,倾转旋翼飞行器都有广阔的发展前景。获取准确的气动模型和状态空间模型是倾转旋翼飞行器设计和开展相关理论研究过程中的重要环节,系统辨识作为机理建模的补充,提供了一个相比单纯机理建模更加省时、相比风洞试验大大节约成本的实用方法。本文主要内容如下:首先,根据机理建模的方法在MATLAB/Simulink仿真平台中建立了倾转旋翼飞行器的非线性模型,基于小扰动线性化方法得到倾转旋翼飞行器固定
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在军用和民用领域,倾转旋翼飞行器都有广阔的发展前景。获取准确的气动模型和状态空间模型是倾转旋翼飞行器设计和开展相关理论研究过程中的重要环节,系统辨识作为机理建模的补充,提供了一个相比单纯机理建模更加省时、相比风洞试验大大节约成本的实用方法。本文主要内容如下:首先,根据机理建模的方法在MATLAB/Simulink仿真平台中建立了倾转旋翼飞行器的非线性模型,基于小扰动线性化方法得到倾转旋翼飞行器固定翼模式和直升机模式在其飞行包线内各配平点的状态空间模型,为后续气动参数辨识和状态空间辨识工作研究提供了基础。其次,鉴于飞行数据的完整性与可靠性对系统辨识结果有较大的影响,对飞行数据进行了低通滤波和数值微分计算后,使用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法对飞行数据进行了重构。再次,使用相位优化方法得到了相对峰值因子较小的多输入扫频信号,以其激励倾转旋翼飞行器固定翼模式,对获得的输入输出数据使用最小二乘法完成了气动参数辨识。最后,以线性扫频信号为输入,利用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法完成了倾转旋翼飞行器固定翼模式和直升机模式的在线状态空间辨识,并利用Cramer-Rao界、参数不灵敏度和时域方法对辨识结果进行了验证分析。
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