一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，涉及飞机的机翼系统健康状态监测和诊断技术领域，由以下步骤组成：步骤一、通过数值算例结果展示技术效果，考虑一个机翼系统，通过数值模拟得到测量响应数据步骤二、假设系统未知参数为并考虑到中不同参数量级不同，得到归一化的待识别的参数a

【技术实现步骤摘要】
一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及飞机的机翼系统健康状态监测和诊断
，具体涉及一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，航空运输作为速度最快的运输方式，其需求量也日益增加，考虑到航空事故的严重性，飞机系统的安全性也越来越引起重视。而机翼系统作为飞机系统的重要组成部分，其健康状态监测和诊断就显得尤为重要，与本专利技术最接近的现有技术方案为期刊“Identification of an Airfoil
‑
Store System with Cubic Nonlinearity via Enhanced Response Sensitivity Approach”中的技术方案，但是，该技术方案针对的是光滑的三次非线性机翼系统参数识别问题，而本方案针对的是一类非光滑非线性机翼系统的参数识别问题。针对现有技术存在以下问题：
[0003]现今飞机系统在实际的应用中，难以获取有效的响应数据及有效信息，继而对飞机非光滑非线性机翼系统的重要参数进行检测，也不便实现对机翼系统健康状况的监测和诊断，及时获取其状态变化。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，有效的解决了现有技术中现今飞机系统在实际的应用中，难以获取有效的响应数据及有效信息，继而对飞机非光滑非线性机翼系统的重要参数进行检测，也不便实现对机翼系统健康状况的监测和诊断，及时获取其状态变化的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，由以下步骤组成：
[0007]步骤一、通过数值算例结果展示技术效果，考虑一个机翼系统，通过数值模拟得到测量响应数据
[0008]步骤二、假设系统未知参数为并考虑到中不同参数量级不同，得到归一化的待识别的参数a
*
，以机翼沉浮自由度和俯仰自由度的加速度(即和)为测量数据；
[0009]步骤三、创建机翼横截面的二元翼模型，并获取模型的结构参数；
[0010]步骤四、监测机翼系统参数可以建模为参数识别的最小二乘反问题，进行机翼系统响应的正问题求解和反问题求解。
[0011]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤一还包括有，考虑到测量数据总是存在测量噪声(误差)，故测量响应数据通过以下方式添加噪声：
[0012][0013]其中，R
cal
为数值模拟得到响应数据，std(R
cal
)表示R
cal
的标准差，Ep为噪声水平，N
oise
为服从标准正态分布的随机数组成的向量(维度大小同R
cal
)。
[0014]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤二还包括有，系统未知参数为考虑到中不同参数量级不同，通过参数基准向量将的值逐一除以参数基准向量n中对应位置的参数基准值，得到归一化的待识别的参数a
*
＝[0.5,0.5,0.25,0.25,0,0.5,0]。
[0015]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤三还包括有，模型的结构参数如下：机翼的俯仰角度为α，沉浮位移为h，关于弹性轴的回转半径为r
α
，弹性轴E到机翼中点的距离为a
h
b，重心G到弹性轴的距离为x
α
b，其他系统参数如下：V为来流速度，为无量纲来流速度，其中ω
h
和ω
α
分别为沉浮和俯仰方向的自然频率，ζ
h
和ζ
α
分别表示沉浮和俯仰方向的阻尼比，m为机翼单位长度的质量，μ为机翼和空气的质量比，此外，还有几个常数参数如下：φ1＝0.165，φ2＝0.335，∈1＝0.0455，∈2＝0.3。
[0016]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述模型控制方程如下所示：
[0017][0018]式(1)中，y为新引入的辅助变量，e
i
,f
i
(i＝0～7)和g
i
(i＝0～5)如附录所示。为机翼系统的机械间隙产生的扭矩，其表达式如下：
[0019][0020]显然，扭矩(2)是以分3段连接的非光滑非线性形式存在的，系统(1)也被分割成3个子系统，α
f
,M
f
,δ,M0是与间隙相关的重要参数。将式(1)中的三个变量组成向量x＝[h,α,y]T
，可得矩阵形式的系统方程如下：
[0021][0022]其中，分别表示质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，而为非线性向量。
[0023]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述机翼系统响应的正问题求解采用结合预报校正策略的精细积分法进行；
[0024]1)精细积分法过程如下：
[0025]对于系统方程(1)，取状态向量可以将其子系统化为如下一阶微分系统：
[0026][0027]其中，I为单位矩阵，O为零矩阵，下标3
×
3示矩阵维度，表达式如下：表达式如下：
[0028]由于测量响应是在等间隔的离散时间序列[0,Δt,2Δt,
…
,NΔt]上获取的(记时间步长为Δt)，于是，在t＝nΔt的计算响应可表示为η
n
。则对于每个子系统，系统响应可通过下式计算：
[0029]η
n+1
＝Tη
n
#(5)
[0030]其中，T＝exp(A
i
Δt)为状态转移矩阵。
[0031]2)预报校正策略
[0032]预报校正策略的作用是当计算响应穿过当前子系统进入下一子系统时，对转换点进行精准定位，首先，引入比例因子κ，其表达式如下：
[0033][0034]然后，转换点的响应可通过下式校正：
[0035][0036]通过不断地重复(6)和(7)的过程，κ最终收敛到1，即可终止预报校正过程，得到转换点响应之后就可利用转换点响应通过下式获取下一采样点响应：
[0037]自此，预报校正过程便完成了，子系统也完成切换，紧接着就可以继续采用精细积分法计算响应，当后续过程遇到其他转换点时，则采用预报校正策略完成子系统切换工作即可。
[0038]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述反问题求解过程为
[0039]首先，构建如下所示的参数识别反问题的目标函数：
[0040][0041]其中，为参数域，|| ||2表示二范数，W为权矩阵(通常取单位矩阵)，R(a)为通过式(5)(6)(7)和(8)得到的计算响应数据，为通过传感器测量得到的响应数据。
[0042]然后对于式(9)的非线性最小二乘问题，通常通过将其线性化再利用增强响应灵敏度法迭代求解。线性化结果如下所示：
[0043][0044]其中，S(a)为灵敏度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，其特征在于：由以下步骤组成：步骤一、通过数值算例结果展示技术效果，考虑一个机翼系统，通过数值模拟得到测量响应数据步骤二、假设系统未知参数为并考虑到中不同参数量级不同，得到归一化的待识别的参数a
*
，以机翼沉浮自由度和俯仰自由度的加速度(即和)为测量数据；步骤三、创建机翼横截面的二元翼模型，并获取模型的结构参数；步骤四、监测机翼系统参数可以建模为参数识别的最小二乘反问题，进行机翼系统响应的正问题求解和反问题求解。2.根据权利要求1所述的一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，其特征在于：所述步骤一还包括有，考虑到测量数据总是存在测量噪声(误差)，故测量响应数据通过以下方式添加噪声：其中，R
cal
为数值模拟得到响应数据，std(R
cal
)表示R
cal
的标准差，Ep为噪声水平，N
oise
为服从标准正态分布的随机数组成的向量(维度大小同R
cal
)。3.根据权利要求1所述的一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，其特征在于：所述步骤二还包括有，系统未知参数为于：所述步骤二还包括有，系统未知参数为考虑到中不同参数量级不同，通过参数基准向量将的值逐一除以参数基准向量n中对应位置的参数基准值，得到归一化的待识别的参数a
*
＝[0.5,0.5,0.25,0.25,0,0.5,0]。4.根据权利要求1所述的一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，其特征在于：所述步骤三还包括有，模型的结构参数如下：机翼的俯仰角度为α，沉浮位移为h，关于弹性轴的回转半径为r
α
，弹性轴E到机翼中点的距离为a
h
b，重心G到弹性轴的距离为x
α
b，其他系统参数如下：V为来流速度，为无量纲来流速度，其中ω
h
和ω
α
分别为沉浮和俯仰方向的自然频率，ζ
h
和ζ
α
分别表示沉浮和俯仰方向的阻尼比，m为机翼单位长度的质量，μ为机翼和空气的质量比，此外，还有几个常数参数如下：φ1＝0.165，φ2＝0.335，∈1＝0.0455，∈2＝0.3。5.根据权利要求4所述的一种非光滑非线性机翼系统参数识别方法及系统，其特征在于：所述模型控制方程如下所示：式(1)中，y为新引入的辅助变量，e
i
,f
i
(i＝0～7)和g
i
(i＝0～5)如附录所示。
为机翼系统的机械间隙产生的扭矩，其表达式如下：显然，扭矩(2)是以分3段连接的非光滑非线性形式存在的，系统(1)也被分割成3个子系统，α
f
,M
f
,δ,M0是与间隙相关的重要参数。将式(1)中的三个变量组成向量x＝[h,α,y]
T...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈衍茂，李文龙，刘广，吕中荣，汪利，刘济科，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：