小型无人直升机物理参数辨识问题的研究

小型无人直升机物理参数辨识问题的研究

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时间:2019-03-02

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1、摘要摘要在过去的20年中,无人空中飞行器在监视、救援、导航等诸多领域中扮演了关键角色,而充当这一角色的往往是小型无人直升机,因为相应于固定翼飞机,小型无人直升机具有足够的灵活性和可操作性,使得它能够完成许多需要在恶劣环境下完成的高难度任务。因而开发具有自主功能的小型无人直升机飞行控制系统具有重要的实用价值,由于控制系统的设计有赖于系统的数学模型,对小型无人直升机建模和控制的问题便成了近十年来倍受关注的研究课题。对于小型无人直升机所建立的数学模型,无论所采用的建模方法多么得合理可靠,都必须经过实际的飞行试验来检验模型的正确性,并加

2、以修改和完善。而直升机的物理参数对其数学模型的准确性又会产生重要影响,因此,如何结合飞行试验来辨识小型无人直升机的物理参数便成了建模工作中的重要部分。本文针对X-Cell小型无人直升机的数学模型进行了物理参数的仿真辨识研究,并验证了该模型的正确性,而且对实际辨识与建模工作具有指导意义。X-Cell小型无人直升机的数学模型是一个16阶的非线性状态方程。对该模型中所含物理参数的辨识问题,本文的总体思路是:将非线性系统的辨识转化为相应线性系统的辨识;将高阶系统的辨识经降阶后转化为低阶系统的辨识:将多个物理参数的同时辨识分散至不同的运动

3、通道中单独辨识。首先,在小型无人直升机的悬停工作点附近得到其降阶的线性化模型。为了辨识的需要,本文分别考察了小型无人直升机在单自由度方向和悬停状态附近6自由度方向上的运动特性,从其线性化模型中分离出这两类运动的数学模型,作为辨识对象。对于小型无人直升机单自由度方向上的运动,导出了单输入单输出通道的辨识模型,采用基于增广形式的最小二乘法对这些单通道分别辨识.取得了良好的辨识效果:对于悬停状态附近的自由运动,本文考察了其纵向、横向、偏航、升降等不同飞行姿态下的运动,得到了这些运动的辨识模型。采用基于Newton-Raphson优化的

4、预报误差法对这些模型进行辨识,模型检验的结果表明,利用这种辨识思路与方法可以实现对小型无人直升机物理参数的辨识,辨识得到的线性模型能反应其位于悬停工作点附近的动态特性,进一步验证了X-Cell的非线性数学模型的正确性。本文考虑系统仅存在观测噪声的情况下,采用的基于Newton-Raphson法优化的输出预报误差法具有收敛速度快和辨识精度高的优点。关键词小型无人直升机系统辨识最小二乘法预报误差法模型验证华南理工大学硕士论文AbstractInthepast20years,unmannedaircrafthasplayedanimp

5、ortantroleintheareaofmonitor,rescueandnavigationetc.Inmostcasessmall-sizeunmannedhelicopterisinthebestpositiontomeetthisrequirement,becauseitissuperiortonormalairplanewithfixedwingsinitsgreatflexibilityandeasymanipulation,asaresult,itcanmanagetoaccomplishverydifficul

6、ttasksunderdangerousenvironments.Therefore,itisvaluabletodevelopautonomoussmall-sizeunmannedhelicoptersystem,butwecannotobtainthisobjectiveunlesswegetitsmathematicmodel,sothesubjectofmodelingandcontrolofsmall-sizeunmannedhelicopterhasdrawnmuchattentionfromusinrecent1

7、0years.Concerningthemathematicmodelwebuildforthesmall-sizeunmannedhelicopter,itmustbevalidatedintheflighttesttoproveitscorrectnessandshouldbemodifiedaswell,nomatterbowreasonableandreliablethemodelingmethodseemtobe.Furthermore,physicalparametersofthesmall-sizehelicopt

8、erhavesignificantimpactontheveracityofthemathematicmodel,sotheproblemofhowtoidentifythosephysicalparametersbasedontheflighttesthasb

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