本文關(guān)鍵詞：基于EM和高斯平滑器的飛行器參數(shù)辨識(shí)方法

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【摘要】：飛行器氣動(dòng)模型參數(shù)辨識(shí)在飛行器設(shè)計(jì)的很多任務(wù)環(huán)節(jié)中都具有重要的意義,并逐漸成為飛行器設(shè)計(jì)定型過程中不可或缺的一部分。隨著辨識(shí)任務(wù)要求的日益提高,發(fā)展高精度、高效率的新型參數(shù)辨識(shí)算法是一個(gè)非常值得研究的課題。盡管飛行器參數(shù)辨識(shí)領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)展了多種算法,但大部分在實(shí)踐中的使用效果不是很理想,主要是由于以下問題造成的:1)算法大多采用濾波器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),不利于充分利用數(shù)據(jù)中的有用信息,對(duì)于強(qiáng)非線性系統(tǒng)往往不能得到精確的估計(jì)結(jié)果;2)飛行器動(dòng)態(tài)模型復(fù)雜程度日益增大,模型中的狀態(tài)量維數(shù)較高且待辨識(shí)參數(shù)多,同時(shí)狀態(tài)與參數(shù)之間還存在深度耦合關(guān)系,很多算法對(duì)此類系統(tǒng)的估計(jì)精度不高;3)現(xiàn)有技術(shù)對(duì)噪聲的估計(jì)效果欠佳,很多算法甚至僅使用固定噪聲值進(jìn)行假設(shè),估計(jì)結(jié)果誤差很大。針對(duì)上述問題,本文提出了一種新的參數(shù)辨識(shí)算法:基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法和求容積卡爾曼平滑器(Cubature Kalman Smoother,CKS)的聯(lián)合估計(jì)算法(EM-CKS)。EM算法具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性,主要用于估計(jì)狀態(tài)均值和協(xié)方差的初值、過程噪聲以及量測(cè)噪聲;求容積卡爾曼平滑器是高斯平滑器的一種,其較濾波器的估計(jì)精度更高,用于對(duì)狀態(tài)向量和未知參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。算例驗(yàn)證表明本文的方法具有辨識(shí)精度高、收斂特性好等優(yōu)點(diǎn),在理論方法研究和工程應(yīng)用方面均具有價(jià)值。本文的主要工作與貢獻(xiàn)如下:1)搭建了基于EM和高斯平滑器的聯(lián)合處理框架。在該處理框架下,EM算法對(duì)過程噪聲、量測(cè)噪聲以及狀態(tài)均值和協(xié)方差的初值進(jìn)行估計(jì),高斯平滑器對(duì)狀態(tài)向量和未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì);使用該處理框架能夠處理系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知及狀態(tài)測(cè)量有誤差情況下的參數(shù)辨識(shí)問題;2)設(shè)計(jì)了基于EM和CKS的參數(shù)狀態(tài)聯(lián)合估計(jì)算法。首先對(duì)EM算法的核心思想進(jìn)行研究,對(duì)高斯近似濾波器及平滑理論進(jìn)行分析比較,以求容積卡爾曼濾波(Cubature Kalman Filter,CKF)為基本濾波器結(jié)合RTS平滑理論,選擇了CKS作為狀態(tài)和參數(shù)估計(jì)器;再將EM與CKS的具體計(jì)算過程應(yīng)用于構(gòu)建的聯(lián)合處理框架中,建立了算法的理論體系,給出了算法的計(jì)算步驟;3)提出了基于EM-CKS算法的飛行器氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí)方法。本文分別針對(duì)ATTAS飛機(jī)橫向線性模型和HFB-320飛機(jī)縱向非線性模型的氣動(dòng)參數(shù)辨識(shí)問題,建立相應(yīng)的離散時(shí)間狀態(tài)空間系統(tǒng)方程,應(yīng)用EM-CKS算法,給出了該算法框架下解決飛行器參數(shù)辨識(shí)問題的過程;4)完成了相關(guān)代碼的編制,通過算例對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。在MATLAB環(huán)境下編程計(jì)算,通過上述兩個(gè)算例驗(yàn)證了算法具有可行性和有效性;又將CKS方法、EM與無(wú)跡平滑器(Unscented RTS Smoother,URTSS)結(jié)合的方法與EM-CKS算法進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)本文算法具有辨識(shí)精度高、收斂特性好等特點(diǎn),能夠得到滿意的辨識(shí)結(jié)果。雖然存在計(jì)算量較大的問題,但是在離線辨識(shí)的領(lǐng)域中,本文的算法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：EM算法 求容積卡爾曼平滑(CKS) 飛行器參數(shù)辨識(shí) 非線性系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V221.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀與問題提出11-15
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀分析11-14
• 1.2.2 研究問題提出14-15
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排15-16
• 第二章 解析高斯近似濾波及平滑理論16-30
• 2.1 貝葉斯濾波框架16-18
• 2.1.1 貝葉斯濾波的統(tǒng)一框架16-17
• 2.1.2 經(jīng)典卡爾曼濾波17-18
• 2.2 非線性系統(tǒng)解析高斯近似濾波18-25
• 2.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)19-20
• 2.2.2 中心差分卡爾曼濾波器(CDKF)20-22
• 2.2.3 無(wú)跡卡爾曼濾波器(UKF)22-24
• 2.2.4 求容積卡爾曼濾波器(CKF)24-25
• 2.3 最優(yōu)平滑25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第三章 EM-CKS參數(shù)辨識(shí)算法設(shè)計(jì)30-48
• 3.1 期望最大化(EM)算法30-33
• 3.2 高斯平滑器的構(gòu)造33-36
• 3.3 EM-CKS參數(shù)辨識(shí)算法的建立36-45
• 3.3.1 問題描述36-37
• 3.3.2 EM算法37-38
• 3.3.3 CKF過程38-39
• 3.3.4 CKS過程39-41
• 3.3.5 EM代價(jià)函數(shù)的最小化41-44
• 3.3.6 算法步驟總結(jié)44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-48
• 第四章 基于EM和CKS的飛機(jī)氣動(dòng)參數(shù)估計(jì)48-70
• 4.1 橫向線性模型仿真驗(yàn)證48-56
• 4.1.1 ATTAS試驗(yàn)飛機(jī)橫向線性模型仿真48-51
• 4.1.2 辨識(shí)結(jié)果及分析51-56
• 4.2 縱向非線性模型驗(yàn)證56-69
• 4.2.1 HFB-320飛機(jī)縱向非線性模型56-61
• 4.2.2 辨識(shí)結(jié)果及分析61-69
• 4.3 本章小結(jié)69-70
• 第五章 EM-CKS辨識(shí)算法與其它算法的性能對(duì)比70-82
• 5.1 橫向線性模型的對(duì)比結(jié)果與分析70-76
• 5.1.1 辨識(shí)精度對(duì)比70-73
• 5.1.2 收斂特性對(duì)比73-75
• 5.1.3 計(jì)算機(jī)時(shí)對(duì)比75-76
• 5.2 縱向非線性模型的對(duì)比結(jié)果與分析76-81
• 5.2.1 辨識(shí)精度對(duì)比76-77
• 5.2.2 收斂特性對(duì)比77-81
• 5.2.3 計(jì)算機(jī)時(shí)對(duì)比81
• 5.3 本章小結(jié)81-82
• 第六章 總結(jié)與展望82-84
• 6.1 工作總結(jié)與創(chuàng)新點(diǎn)82-83
• 6.2 研究展望83-84
• 參考文獻(xiàn)84-90
• 發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明90-92
• 致謝92-94
• 附錄94-96
• 附錄A：過程噪聲隱含時(shí)的參數(shù)估計(jì)94
• 附錄B：4.3 中定理A的證明94-96

【相似文獻(xiàn)】

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