基于ＳＯＫＩＤ的無(wú)人動(dòng)力傘模型辨識(shí)

2012年03月22日14:05:21 本網(wǎng)站我要評(píng)論(2)字號(hào)：T | T | T

關(guān)鍵字：應(yīng)用

謝志剛，陳自力
軍械工程學(xué)院光學(xué)與電子工程系，河北石家莊

摘　　　要：對(duì)具有獨(dú)特飛行特性的無(wú)人動(dòng)力傘（ＵｎｍａｎｎｅｄＰｏｗｅｒｅｄＰａｒａｆｏｉｌ，ＵＰＰ）進(jìn)行了研究，建立了無(wú)人動(dòng)力傘九自由度非線性動(dòng)力學(xué)方程，研究了觀測(cè)器／卡爾曼濾波辨識(shí)算法和改進(jìn)的子空間觀測(cè)器／卡爾曼濾波辨識(shí)算法。根據(jù)系統(tǒng)的飛行數(shù)據(jù)，辨識(shí)得到系統(tǒng)的縱向狀態(tài)空間模型，分析了兩種辨識(shí)模型的俯仰角響應(yīng)特性和辨識(shí)精度。仿真結(jié)果表明子空間觀測(cè)器／卡爾曼濾波辨識(shí)算法的一致和有效估計(jì)，能有效辨識(shí)無(wú)人動(dòng)力傘的縱向動(dòng)態(tài)模型。

關(guān)　鍵　詞：無(wú)人動(dòng)力傘系統(tǒng)；建模；觀測(cè)器／卡爾曼濾波辨識(shí)；子空間觀測(cè)器／卡爾曼濾波辨識(shí)

１　引　言
無(wú)人動(dòng)力傘具有成本低廉、載荷量大、重量輕、軟著陸、低速低空飛行、安全性好等優(yōu)點(diǎn)和獨(dú)特的飛行特性，可廣泛應(yīng)用于定點(diǎn)空投、空中偵察監(jiān)視等領(lǐng)域［１］。文獻(xiàn)［２］采用極大似然法獲得了滑翔翼傘的氣動(dòng)特性，獲得的縱向氣動(dòng)參數(shù)具有較高的辨識(shí)精度。文獻(xiàn)［３］同樣采用極大似然法辨識(shí)ＡＬＥＸＩ型翼傘系統(tǒng)的氣動(dòng)參數(shù)，并應(yīng)用于三自由度和四自由度的翼傘模型。文獻(xiàn)［４］采用同時(shí)擾動(dòng)隨機(jī)逼近算法ＳＰＳＡ來(lái)估計(jì)非線性翼傘模型的參數(shù)，獲得了Ｇ１２翼傘系統(tǒng)的３個(gè)氣動(dòng)參數(shù)、４個(gè)表觀質(zhì)量參數(shù)和系統(tǒng)的初始狀態(tài)。文獻(xiàn)［５］采用擴(kuò)展的卡爾曼濾波算法對(duì)測(cè)量信號(hào)濾波，實(shí)現(xiàn)了對(duì)低空飛行可控翼傘的狀態(tài)估計(jì)。文獻(xiàn)［６］通過(guò)飛行實(shí)驗(yàn)，采用基于觀測(cè)器／卡爾曼濾波方法，根據(jù)采集的輸入輸出數(shù)據(jù)離線辨識(shí)Ｂｙｃｋｅｙｅ翼傘系統(tǒng)的縱向和側(cè)向八自由度線性模型，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了辨識(shí)算法的有效性和正確性。這些文獻(xiàn)采用了不同的方法，實(shí)現(xiàn)了翼傘系統(tǒng)模型參數(shù)的辨識(shí)，并闡述了參數(shù)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)性能的影響。本文依據(jù)無(wú)人動(dòng)力傘系統(tǒng)的飛行測(cè)試數(shù)據(jù)，分別采用基于觀測(cè)器／卡爾曼濾波（Ｏｂｓｅｒｖｅｒ／ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＯＫＩＤ）和基于子空間的觀測(cè)器／卡爾曼濾波算法（ＳｕｂｓｐａｃｅＯｂｓｅｒｖｅｒ／ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＳＯＫＩＤ）直接辨識(shí)系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)，從而更有利于翼傘飛行控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

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