小型无人直升机物理参数辨识算法研究

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1、科技论坛:www.tech-domain.com维普资讯科技论坛http://www.cqvip.com96福建电脑2007年第4期小型无人直升机物理参数辨识算法研究李德根．裴海龙(华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510641)【摘要】：本文阐述一种小型无人直升机物理参数仿真辨识的过程。总结了最小二乘辨识算法的原理，设计了辨识的思路．重点描述了小型无人直升机沿单个自由度方向运动的辨识算法和如何利用Matlab进行系统辨识。【关键词】：小型无人直升机系统辨识最小二乘法Matlab1．引言X=Ix0)，(2)，，．．，(r，0=，a2，．．．，abb2，．．．，

2、b】在过去的20年中．无人空中飞行器在监视、救援、航拍等诸多领域都扮演了关键的角色。随着微电子技术特别是低价位的￡=(1)，e(2)，．，．，e(Ⅳ)r，、Ir=，(p，基于GPSfiNS的小型捷联惯导技术的发展．小型无人直升机这N为样本点个数。即数据长度，一般要求N远远大于2n。种具有垂直起降和悬停功能的廉价飞行机器人有可能在除军事最小二乘法的参数估计．就是从一类模型中，找到这样的模目的以外的民用领域获得广泛的应用它可以代替一般的直升型：在这个模型中．系统参数向量的估计值能使残差的平方和最机去执行特定的有高风险的探测任务．如抢险救灾中搜索数据、小。记损失函数J定义

3、如下：N勘探地形：只能交通领域中可以协助人们进行各种各样导航，空=∑e()=中巡逻与侦察：空中拍摄中可以获取景物的三维照片，携带便=l利．还可以用于对突发新闻事件的空中拍摄；与遥感技术结合还上式J是标量，而且是待辨识参数e的函数，因此J又称为损失可用于农业领域．及早地发现农作物病虫害传播中心，及时准确函数．有地消灭害虫等。J=XiX+一91l，X—Xi、l，8国外许多研究机构和人员对有关小型无人直升机的课题进式中是2n'2n的对称方阵，若它的逆存在且正定的，则利用行了深入的研究和试验。在美国国家航天局NASA(National矩阵微分法可以解得损失函数最小的参数估计

4、量为Aer0nauticsandSpaceAdministration)的倡导下，如何设计能够=()自主飞行的飞行控制系统成了美国很多大学的研究机构与人员这个参数估计是使损失函数J极小的必要条件，但不是充分条的研究课题．他们开展了对小型无人直升机的深入研究工作，并件。使J极小的充分条件是是正定的，这就保证了最小二乘取得了很大的进展此类研究工作大致可分为两大类。一是对小法的可靠的收敛性。这种估计方法称为直接最小二乘法。型无人直升机的动力学特征进行研究．并基于系统辨识方法建3．小型无人直升飞机的参数辨识立直升机的数学模型：二是基于小型无人直升机的数学模型，设3．1小型无

5、人直升机的物理结构计控制算法并研究飞行品质与算法的关系等。本文针对小型无人直升机的数学模型进行物理参数的仿真2．最小二乘辨识算法辨识研究．小型无人直升机为单旋翼带尾浆式的小型无人直升在过去的十年中．国外有大量的研究人员对直升机模型的机．它包括主旋翼、辅助旋翼flybar、尾浆、机身、平尾、垂尾、操纵建模、辨识、和控制进行了研究。并取得了不同程度的进展。系统机构和发动机等部件121．如下图所示。辨识技术与方法涉及到模型、辨识算法、由动态系统中获取的输入和输出数据等方面．因而系统辨识的过程也就是依据一定的准则．从试验数据的处理中获取整个系www.tech-domain.

6、com统及其各个部分子系统动态特性的过程现代飞行控制系统的开发和集成的关键技术为我们提供了统一的基于系统性能的信息流．包括从系统说明、设计、仿真、开发到飞行试验整个生命周期。最小二乘法是线性系统辨识中的经典算法．不仅在理论上十分成熟，具有良好的收敛性。既可以用于静态参数的估计．又可用于动态参数的估计：不仅可以用于线性系统．也可以用于非线性系统；既可用于离线估计，也可用于在线估计，应用十分广3．2小型无人直升机单通道参数辨识泛【l1。最小二乘法即可以用于SISO系统的辨识，也可以用于小型无人直升机是一个复杂非线性系统．其非线性方程在MIM0系统的辨识。对直升机的各个通

7、道的辨识是SISO的．这悬停状态附近可泰勒展开成近似线性化的9阶线性状态方程里主要描述基于差分方程形式的最小二乘法原理。对于一个X=+BU(3—1)SISO的线性定常系统(LTI)可用差分方程描述为：其中X是系统状态变量．U是控制输入向量)_D十．+；十．·(2—1)XllvwPqr圣9畦U=c6

8、66其中，u)为输入序列，x)为输出序列，e㈨为零均值独立同分布值得注意的是这里的X和U实质上是响应于基准运动的△X和的随机扰动AU。【u口]是三个轴向速度，Loqr]是三个轴向角速度，0纠是上式可写为如下形式：三个方向姿态角，【88h8k8是小型直升机总距、俯仰、横