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一种基于短时机动试飞数据的动力学辨识优化方法

An optimization method for dynamic identification based on short-duration maneuvering flight test data

作     者:王保印 张曙光 贾晓鹏 WANG Baoyin;ZHANG Shuguang;JIA Xiaopeng

作者机构:北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100083 中国飞行试验研究院飞机所西安710089 

出 版 物:《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期:2017年第38卷第6期

页      面:123-134页

核心收录:

学科分类:08[工学] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0704[理学-天文学] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:辨识 飞行试验 短时机动 有限频谱 Welch谱估计 自适应 低阶等效 

摘      要:飞行动力学辨识算法的一个关键问题是,如何通过简单的机动获取所关心频率范围的响应特性。短时倍脉冲是一种易于实施的激励信号,兼顾试飞安全性与经济性,但与频域辨识法通常使用的扫频输入激励相比,短时机动频谱范围窄、信噪比低,一般难以得到准确的辨识结果。对如何基于短时机动飞行试验数据,提高辨识结果准确性的问题进行了研究。首先分析了经典Welch谱估计进行时域-频域转换过程中,影响非参数模型辨识精度的主要因素,提出了削减窗函数边缘缩减效应的数据预处理方法,并结合多窗口综合技术,提高频域特性辨识结果的精度。在参数化模型辨识过程中,针对有限频谱范围,提出了利用相干函数和功率谱密度加权综合,确定等效拟配的频率范围和频率节点的自适应方法,使得低阶等效拟配与输入激励信号高度相关,提高参数化模型辨识的精度、一致性和适应性。通过不同类型飞机的大量短时机动和少量扫频飞行试验数据模型辨识的工程应用示例,验证了动力学辨识优化方法算法稳定、结果准确,可满足飞行品质模态特性评价等应用需求。

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