本文關(guān)鍵詞：高超聲速飛行器氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí)和輸入設(shè)計(jì)技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：論文研究高超聲速飛行器氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí)方法。針對(duì)高超聲速飛行器的對(duì)象特性,著重研究主動(dòng)激勵(lì)技術(shù),通過(guò)高超飛行仿真和無(wú)入機(jī)試飛驗(yàn)證了多正弦激勵(lì)的可行性,并對(duì)比了多正弦和211激勵(lì)的辨識(shí)效果。另外,針對(duì)Newton-Raphson算法需要初始值和易陷入局部最優(yōu)值等缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了基于極大似然準(zhǔn)則的粒子群算法。 本文的主要工作和成果如下所述： 首先,進(jìn)行高超聲速飛行器的對(duì)象特性分析。研究了高超聲速飛行器飛行狀態(tài)變化較快的特點(diǎn),分析了高超聲速飛行器的縱向氣動(dòng)參數(shù)的非線性,討論了動(dòng)壓、動(dòng)導(dǎo)數(shù)測(cè)不準(zhǔn)和模型的不確定性問(wèn)題。基于對(duì)象特性設(shè)計(jì)了總體辨識(shí)方案。 其次,在高超飛行任務(wù)的基礎(chǔ)上,研究了高超聲速飛行器輸入信號(hào)設(shè)計(jì)方案和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則并進(jìn)行了飛行仿真和演示樣機(jī)驗(yàn)證。為了獲得較好的辨識(shí)結(jié)果,高超聲速飛行器需要主動(dòng)激勵(lì),激發(fā)飛行器的運(yùn)動(dòng)模態(tài)。研究了激勵(lì)的設(shè)計(jì)機(jī)理,分析了典型激勵(lì)的特點(diǎn),確立了輸入設(shè)計(jì)的方案。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)高超聲速飛行器對(duì)于辨識(shí)激勵(lì)信號(hào)的要求,設(shè)計(jì)多通道激勵(lì)的方案,給出了激勵(lì)評(píng)價(jià)的參數(shù)度量和非參數(shù)度量的準(zhǔn)則。基于高超聲速飛行器飛行仿真平臺(tái),驗(yàn)證了主動(dòng)激勵(lì)的必要性、作用方式、幅值和頻率的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,比較了在控制閉環(huán)情況下多正弦激勵(lì)與211激勵(lì)的優(yōu)劣。由于目前多正弦激勵(lì)在國(guó)內(nèi)尚無(wú)工程使用先例,在無(wú)人機(jī)平臺(tái)上對(duì)多正弦激勵(lì)的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。 再次,針對(duì)高超聲速飛行器縱向非線性的特性,使用高階項(xiàng)修正,設(shè)計(jì)了氣動(dòng)參數(shù)的高階項(xiàng)描述非線性特性的候選模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)高超聲速飛行器氣動(dòng)參數(shù)非線性辨識(shí)。 最后,以極大似然方法為基礎(chǔ),發(fā)展了基于極大似然準(zhǔn)則的粒子群算法來(lái)辨識(shí)高超聲速飛行器氣動(dòng)力參數(shù)。將所設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法應(yīng)用于高超模型仿真數(shù)據(jù),獲取了良好的辨識(shí)效果。
【關(guān)鍵詞】：氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí) 多正弦激勵(lì) 主動(dòng)激勵(lì) 粒子群算法 高超聲速飛行器
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：V221
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 課題背景及意義15-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容19-21
• 第二章 對(duì)象特性分析和辨識(shí)方案設(shè)計(jì)21-29
• 2.1 高超聲速飛行器對(duì)象特性分析21-25
• 2.2 氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí)方案設(shè)計(jì)25-28
• 2.2.1 候選模型26-27
• 2.2.2 辨識(shí)算法27-28
• 2.2.3 激勵(lì)方案28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 輸入技術(shù)研究29-43
• 3.1 單通道激勵(lì)信號(hào)設(shè)計(jì)方案29-36
• 3.1.1 激勵(lì)設(shè)計(jì)一般原則29-30
• 3.1.2 典型激勵(lì)形式30-33
• 3.1.3 多正弦激勵(lì)和211激勵(lì)的設(shè)計(jì)方法33-36
• 3.2 多通道激勵(lì)信號(hào)設(shè)計(jì)方案36-39
• 3.2.1 多通道激勵(lì)設(shè)計(jì)原則36-37
• 3.2.2 多通道激勵(lì)設(shè)計(jì)及優(yōu)化方案37-39
• 3.3 輸入評(píng)價(jià)準(zhǔn)則39-41
• 3.3.1 克拉馬羅界40-41
• 3.3.2 信噪比和相干性41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第四章 飛行仿真驗(yàn)證和演示樣機(jī)試飛驗(yàn)證43-71
• 4.1 仿真驗(yàn)證43-59
• 4.1.1 高超模型控制結(jié)構(gòu)43-44
• 4.1.2 主動(dòng)激勵(lì)必要性驗(yàn)證44-45
• 4.1.3 激勵(lì)作用方式對(duì)比45-46
• 4.1.4 激勵(lì)幅值頻率設(shè)計(jì)仿真驗(yàn)證46-53
• 4.1.5 閉環(huán)控制激勵(lì)對(duì)比53-59
• 4.2 試飛驗(yàn)證59-69
• 4.2.1 演示驗(yàn)證無(wú)人機(jī)59-62
• 4.2.2 多正弦激勵(lì)辨識(shí)結(jié)果62-69
• 4.3 本章小結(jié)69-71
• 第五章 基于非線性模型的辨識(shí)算法71-81
• 5.1 非線性氣動(dòng)模型71-72
• 5.2 極大似然準(zhǔn)則和Newton-Raphson優(yōu)化算法72-73
• 5.2.1 極大似然準(zhǔn)則72
• 5.2.2 基于極大似然法準(zhǔn)則的Newton-Raphson優(yōu)化算法72-73
• 5.3 基于極大似然法準(zhǔn)則的PSO算法73-76
• 5.3.1 PSO算法74
• 5.3.2 基于極大似然準(zhǔn)則的PSO算法74-76
• 5.4 辨識(shí)算法的仿真驗(yàn)證76-80
• 5.5 本章小結(jié)80-81
• 第六章 總結(jié)81-83
• 6.1 全文總結(jié)81-82
• 6.2 展望82-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文87-88
• 致謝88

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：高超聲速飛行器氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí)和輸入設(shè)計(jì)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：394914