一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，属于气动参数辨识领域，包括以下步骤：S1：建立飞行器稀薄大气飞行动力学模型；S2：建立飞行器气动模型；S3：构建增广状态变量，并建立飞行器气动参数辨识系统方程；S4：加入奇异值分解方法，并设计自适应滤波因子；S5：构建系统量测方程；S6：结合步骤S1‑S5的内容，对初始状态参数进行滤波，得到下一时刻的状态参数；S7：重复步骤S6，不断对状态参数进行实时更新，实现气动参数的辨识。本发明专利技术采用上述方法，通过将奇异值分解方法引入容积卡尔曼滤波中，保证了算法运行过程中矩阵的正定性。并加入了自适应滤波因子，克服了先验噪声与实际噪声不兼容的滤波问题，提高算法精度并保证了鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及气动参数辨识领域的，尤其是涉及一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法。

技术介绍

1、随着航天技术的快速发展，越来越多航天器穿梭于地球与外天空、外太空与其他行星之间，且以近轨道速度进入行星大气层的问题变得越来越普遍，但地球稀薄大气、外行星大气气动特性复杂，气体组分以及气体的电离效应使得飞行器的制导控制精度较低，对飞行器的安全性带来了极大的隐患。因此开展飞行器气动参数辨识具有重要意义。

2、气动参数辨识方法分为在线辨识与离线辨识。离线辨识针对飞行器的飞行后采集的数据进行参数辨识，与风洞数据联合校正气动数据库，计算周期长、计算效率低；在线辨识方法是在飞行过程中基于已存在的数据库进行气动参数实时辨识，辨识速度快，但精度有限。近些年滤波技术的不断发展，扩展卡尔曼滤波(ekf)、无迹卡尔曼滤波(ukf)、容积卡尔曼滤波(ckf)已经被广泛应用到航空航天领域当中。但现存滤波方法在实际环境中存在先验噪声与实际噪声不兼容的问题，使得滤波精度降低，且收敛性较差。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：所述步骤S1中，飞行器稀薄大气飞行动力学模型的公式如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：所述步骤S2中，建立飞行器气动模型的过程如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：所述步骤S3的具体过程如下：

5.根据权利要求4所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：所述步骤s1中，飞行器稀薄大气飞行动力学模型的公式如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：所述步骤s2中，建立飞行器气动模型的过程如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应滤波的气动参数辨识方...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩宏伟，吕瑞峰，乔栋，周星宇，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：