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固定翼飞机动力学模型的子空间辨识方法
被引量：
1
1
作者
齐晓慧
王俭臣
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期613-618,共6页
针对子空间模型辨识(SMI)方法这类线性模型辨识技术存在的建模误差,提出一种两阶段固定翼飞机飞行动力学模型辨识方法.首先采用基于辅助变量的闭环SMI方法辨识飞机的近似线性模型;然后,利用该模型构建扩张状态观测器,从而估计出系统中...
针对子空间模型辨识(SMI)方法这类线性模型辨识技术存在的建模误差,提出一种两阶段固定翼飞机飞行动力学模型辨识方法.首先采用基于辅助变量的闭环SMI方法辨识飞机的近似线性模型;然后,利用该模型构建扩张状态观测器,从而估计出系统中的非线性动态数据;在此基础上,进一步采用神经网络建立系统非线性动态的分散式模型.最后,利用B747飞机6自由度非线性模型进行系统辨识实验,所得结果验证了该方法的有效性.
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关键词
子空间模型辨识
固定翼飞机
辅助变量
扩张状态观测器
神经网络
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职称材料
题名
固定翼飞机动力学模型的子空间辨识方法
被引量：
1
1
作者
齐晓慧
王俭臣
机构
军械工程学院无人机工程系
中国人民解放军驻西北工业大学军事代表室
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期613-618,共6页
基金
武器装备预研基金重点项目(9140A27020211JB3402)资助
文摘
针对子空间模型辨识(SMI)方法这类线性模型辨识技术存在的建模误差,提出一种两阶段固定翼飞机飞行动力学模型辨识方法.首先采用基于辅助变量的闭环SMI方法辨识飞机的近似线性模型;然后,利用该模型构建扩张状态观测器,从而估计出系统中的非线性动态数据;在此基础上,进一步采用神经网络建立系统非线性动态的分散式模型.最后,利用B747飞机6自由度非线性模型进行系统辨识实验,所得结果验证了该方法的有效性.
关键词
子空间模型辨识
固定翼飞机
辅助变量
扩张状态观测器
神经网络
Keywords
subspace model identification（SMI）
fixed-wing airplane
instrumental variable
extended state observer（ESO）
neural network
分类号
V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
固定翼飞机动力学模型的子空间辨识方法
齐晓慧
王俭臣
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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