無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法和裝置的制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法和裝置，該方法包括：獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值的第一系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣，以此獲取系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)，根據(jù)飛行數(shù)據(jù)，第一系統(tǒng)矩陣、第一控制矩陣，利用狀態(tài)空間模型、響應(yīng)函數(shù)以及代價(jià)函數(shù)獲取包含最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣并結(jié)合更新策略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣、第二控制矩陣；判斷第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條件，不滿足時(shí)，將第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣作為第一系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣再次執(zhí)行上述步驟，直至滿足預(yù)設(shè)條件為止，并將第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣中的待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法和裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本公開(kāi)涉及無(wú)人設(shè)備控制領(lǐng)域，尤其涉及一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法 和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)人直升機(jī)估計(jì)與控制是以精確的動(dòng)力學(xué)參考模型為基礎(chǔ)的。從80年代末無(wú)人直 升機(jī)概念提出直至今日的近30年的研究中，雖然提出大量的控制方法，并且已經(jīng)解決了懸 停與低速飛行條件下鎮(zhèn)定與跟蹤問(wèn)題，但是無(wú)人直升機(jī)潛在的機(jī)動(dòng)能力并沒(méi)有完全被開(kāi) 發(fā)，與飛行操縱人員通過(guò)人為遙控所獲得的機(jī)動(dòng)能力相距甚遠(yuǎn)，因此，目前自主型無(wú)人直升 機(jī)飛行能力無(wú)法滿足其在民用與軍事方面的應(yīng)用需求。
[0003] 先進(jìn)的飛行控制算法要以合理的動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ)，而對(duì)于無(wú)人直升機(jī)來(lái)說(shuō)，由 于其動(dòng)力學(xué)復(fù)雜，是靜不穩(wěn)定的非線性強(qiáng)耦合系統(tǒng)，精確的動(dòng)力學(xué)模型無(wú)法獲取，系統(tǒng)動(dòng)力 學(xué)模型辨識(shí)復(fù)雜與參考模型失配問(wèn)題是導(dǎo)致現(xiàn)有先進(jìn)控制方法無(wú)法實(shí)際應(yīng)用的重要原因， 也是無(wú)人直升機(jī)機(jī)動(dòng)能力無(wú)法提升的最為重要的制約因素。
[0004]無(wú)人直升機(jī)系統(tǒng)建模需要基于飛行狀態(tài)與控制數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模型的反向擬合， 是十分復(fù)雜的過(guò)程。雖然現(xiàn)有技術(shù)中存在將無(wú)人直升機(jī)的模型結(jié)構(gòu)分為旋翼動(dòng)力學(xué)與本體 動(dòng)力學(xué)兩部分，并通過(guò)機(jī)理分析與模型結(jié)構(gòu)假設(shè)，確立參數(shù)化的線性模型結(jié)構(gòu)，然后通過(guò)單 入單出的頻域最優(yōu)估計(jì)方法基于系統(tǒng)對(duì)于掃頻輸入的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳遞函數(shù)的參數(shù)最優(yōu) 求解。但是，頻域最優(yōu)估計(jì)方法需要初始參數(shù)的選擇，初始參數(shù)選擇若不能保證模型預(yù)測(cè)無(wú) 偏，則會(huì)導(dǎo)致頻域最優(yōu)估計(jì)方法的直接發(fā)散，然而傳統(tǒng)的頻域的辨識(shí)方法僅適合于單入單 出系統(tǒng)，需要對(duì)傳遞矩陣計(jì)算結(jié)果進(jìn)行單入單出的分步辨識(shí)，因此在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于無(wú)人 直升機(jī)系統(tǒng)需要進(jìn)行反復(fù)的大量的經(jīng)驗(yàn)性嘗試，才能選定初始參數(shù)和迭代次數(shù)，計(jì)算量巨 大，辨識(shí)效率低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本公開(kāi)提供一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法和裝置，用于解決傳統(tǒng)的頻域 的辨識(shí)方法僅適合于單入單出系統(tǒng)造成的計(jì)算量巨大，辨識(shí)效率低的問(wèn)題。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本公開(kāi)提供一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法，所述方 法包括：
[0007] a.獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值的第一 系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣；
[0008] b.根據(jù)所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，獲取系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)， 并確定所述響應(yīng)函數(shù)的特征頻率點(diǎn)；
[0009] C.根據(jù)采集的所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩 陣、利用預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型、所述響應(yīng)函數(shù)以及預(yù)設(shè)的代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的 最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；
[0010] d.根據(jù)所述包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣，利用預(yù)設(shè)的更 新策略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣；
[0011] e.判斷所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條件，在所述第二系 統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣不滿足所述預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制 矩陣作為所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣再次執(zhí)行步驟b~e，直至所述第二系統(tǒng)矩 陣和所述第二控制矩陣滿足所述預(yù)設(shè)條件為止，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二系統(tǒng)矩陣 中包含的所述待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。
[0012] 可選的，所述步驟c包括：
[0013] cl.采集所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，并根據(jù)采集的所述飛行數(shù)據(jù)，利用所述響應(yīng) 函數(shù)獲取實(shí)際頻譜響應(yīng)；
[0014] c2.將所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣分別作為所述狀態(tài)空間模型中的系 統(tǒng)矩陣和控制矩陣計(jì)算頻譜響應(yīng)估計(jì)值；
[0015] c3.根據(jù)所述頻譜響應(yīng)估計(jì)值和所述實(shí)際頻譜響應(yīng)獲取頻譜誤差；
[0016] c4.根據(jù)所述頻譜誤差，利用所述代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最 優(yōu)解；
[0017] c5.根據(jù)所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一 控制矩陣，并將更新后的第一系統(tǒng)矩陣和更新后的第一控制矩陣分別作為所述狀態(tài)空間模 型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣，得到本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型；
[0018] c6.通過(guò)時(shí)域驗(yàn)證判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì) 值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差是否大于誤差閾值；
[0019] 當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際 頻譜響應(yīng)的誤差不大于所述誤差閾值時(shí)，將所述本輪迭代的最優(yōu)解作為所述待辨識(shí)參數(shù)的 最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；當(dāng)判斷利用本輪迭代 獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差大于所述誤差 閾值時(shí)，更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣并再次執(zhí)行步驟c2~c5,直至利用本 輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差不大于 所述誤差閾值為止。
[0020] 可選的，所述飛行數(shù)據(jù)包括所述無(wú)人直升機(jī)的縱向速度、橫向速度、垂向速度、縱 向加速度、橫向加速度、垂向加速度、滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、航向角、滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率以 及航向角速率。
[0021] 可選的，在所述步驟c2之前，還包括：
[0022] 獲取基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、 所述航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的一階微分模型；
[0023 ]根據(jù)所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角 速率以及所述航向角速率的一階微分模型，分別獲取所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂 向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相 關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型；
[0024]獲取所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型；
[0025]通過(guò)將所述舞動(dòng)方程模型分別與所述縱向速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述橫向 速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述滾轉(zhuǎn)角速率的線性絕對(duì)化增量模型、所述俯仰角速率的 線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行耦合得到縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度 模型、俯仰角加速度模型；
[0026] 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型；
[0027] 將所述垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型分別與所述垂向速度的線性絕對(duì)化增 量模型以及所述航向角速率的線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行耦合得到垂向加速度模型、航向角 加速度模型；
[0028] 根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速 度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型以及航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量模型 確定狀態(tài)方程矩陣；
[0029] 根據(jù)所述狀態(tài)方程矩陣確定所述狀態(tài)空間模型，所述狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和 控制矩陣包括所述待辨識(shí)參數(shù)，所述待辨識(shí)參數(shù)是根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度 模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模 型以及航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量模型中的待辨識(shí)參數(shù)確定的。
[0030] 可選的，所述基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述 俯仰角、所述航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的一階微分模 型包括，
[0031]
[0032] 其中，u，v，w分別表示所述縱向速度、所述橫向速度以及所述垂向速度，p，q，r分別 表示所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率和所述航向角速率，0，θ，Φ分別表示所述滾轉(zhuǎn)角，所 述俯仰角和所述航向角，Ιχχ，I yy，122分別表示X軸，Y軸和Z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，m表示所述無(wú)人直 升機(jī)的質(zhì)量，L，M，N為三軸扭矩M iVf中的參數(shù)，X，Y，Z為作用在所述無(wú)人直升機(jī) 重心的力向量= F Zf中的參數(shù)；
[0033] 所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率 以及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型包括：
[0034]
[0035]
[0036]
[0037]
[0038]
[0039]
[0040] 其中，110，￥0，'\￥()^()，9()，1'()分別表示11，￥，'\￥4,9，1'的初始狀態(tài)，5表示相對(duì)于初始狀態(tài) 的絕對(duì)增量；
[0041 ]所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型包括：
[0042]
[0043] 其中，Tf，Ab，Bb，Alon，Blat，K c為待辨識(shí)參數(shù)，a，b分別表示所述主旋翼的縱向舞動(dòng)角 和橫向舞動(dòng)角的一次諧波分量，c，d分別表不所述小翼的縱向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次 諧波分量，31 31；表示橫向控制輸入量，31。11表示縱向控制輸入量；
[0044] 所述縱向加速度模型和所述橫向加速度模型包括：
[0045]
[0046]
[0047] ,
[0048]
[0049]
[0050] ,
[0051]
[0052]
[0053] 其中，Nv，Nr，Nped，Krfb，K r為待辨識(shí)參數(shù)，Sped表示航向控制輸入量，5CC)1表示垂向控 制輸入量；
[0054]所述垂向加速度模型、航向角加速度模型包括：
[0055]
[0056]
[0057]
[0058]
[0059]
[0000]其中，Θ表示未知的待辨識(shí)參數(shù)，X是nX 1維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，U表示rX 1維的控制 量矩陣，Y表示P X 1維系統(tǒng)輸出，A是η X η維系統(tǒng)矩陣，B表示η X r維控制矩陣，C表示p X η維 測(cè)量矩陣；
[0061] 其中，U包括:U= (5lat δ1?η δρ(3(? 表示橫向控制輸入量，δ1?η表示縱向控 制輸入量，δ-表示航向控制輸入量，Scxjl表示垂向控制輸入;A和B中的參數(shù)為所述待辨識(shí)參 數(shù)。
[0062] 本公開(kāi)還提供一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，所述裝置包括：
[0063] 初始估計(jì)模塊，用于執(zhí)行a.獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含所述待辨識(shí) 參數(shù)的初始估計(jì)值的第一系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣；
[0064] 響應(yīng)計(jì)算模塊，用于執(zhí)行b.根據(jù)所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，獲取系 統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)，并確定所述響應(yīng)函數(shù)的特征頻率點(diǎn)；
[0065]迭代處理模塊，用于執(zhí)行c.根據(jù)采集的所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，所述第一系 統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣、利用預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型、所述響應(yīng)函數(shù)以及預(yù)設(shè)的代價(jià)函 數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩 陣；
[0066] 更新模塊，用于執(zhí)行d.根據(jù)所述包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù) 矩陣，利用預(yù)設(shè)的更新策略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣；
[0067] 判斷模塊，用于e .判斷所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條 件，在所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣不滿足所述預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述第二系統(tǒng)矩 陣和所述第二控制矩陣作為所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣再次執(zhí)行步驟b~e，直 至所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣滿足所述預(yù)設(shè)條件為止，將所述第二系統(tǒng)矩陣和 所述第二系統(tǒng)矩陣中包含的所述待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。
[0068]可選的，所述迭代處理模塊，包括：
[0069] 數(shù)據(jù)采集及響應(yīng)計(jì)算子模塊，用于執(zhí)行cl.采集所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，并根 據(jù)采集的所述飛行數(shù)據(jù)，利用所述響應(yīng)函數(shù)獲取實(shí)際頻譜響應(yīng)；
[0070] 響應(yīng)估計(jì)子模塊，用于執(zhí)行C2.將所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣分別作 為所述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣計(jì)算頻譜響應(yīng)估計(jì)值；
[0071 ]誤差獲取子模塊，用于執(zhí)行c3 .根據(jù)所述頻譜響應(yīng)估計(jì)值和所述實(shí)際頻譜響應(yīng)獲 取頻譜誤差；
[0072] 計(jì)算子模塊，用于執(zhí)行c4.根據(jù)所述頻譜誤差，利用所述代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí) 參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解；
[0073] 模型更新子模塊，用于執(zhí)行c5 .根據(jù)所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解更新所 述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，并將更新后的第一系統(tǒng)矩陣和更新后的第一控制矩 陣分別作為所述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣，得到本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模 型；
[0074]驗(yàn)證子模塊，用于執(zhí)行c6 .通過(guò)時(shí)域驗(yàn)證判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型 計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差是否大于誤差閾值；
[0075]當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際 頻譜響應(yīng)的誤差不大于所述誤差閾值時(shí)，將所述本輪迭代的最優(yōu)解作為所述待辨識(shí)參數(shù) 的最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；當(dāng)判斷利用本輪迭 代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差大于所述誤 差閾值時(shí)，更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣并再次執(zhí)行步驟c2~c5,直至利用 本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差不大 于所述誤差閾值為止。
[0076] 可選的，所述飛行數(shù)據(jù)包括所述無(wú)人直升機(jī)的縱向速度、橫向速度、垂向速度、縱 向加速度、橫向加速度、垂向加速度、滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、航向角、滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率以及 航向角速率。
[0077] 可選的，還包括:模型獲取子模塊，用于在所述步驟c2之前：
[0078] 獲取基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、 所述航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的一階微分模型；
[0079 ]根據(jù)所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角 速率以及所述航向角速率的一階微分模型，分別獲取所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂 向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相 關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型；
[0080] 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型；
[0081] 通過(guò)將所述舞動(dòng)方程模型分別與所述縱向速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述橫向 速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述滾轉(zhuǎn)角速率的線性絕對(duì)化增量模型、所述俯仰角速率的 線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行耦合得到縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度 模型、俯仰角加速度模型；
[0082] 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型；
[0083] 將所述垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型分別與所述垂向速度的線性絕對(duì)化增 量模型以及所述航向角速率的線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行耦合得到垂向加速度模型、航向 角加速度模型；
[0084] 根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速 度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型以及航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量模型 確定狀態(tài)方程矩陣；
[0085] 根據(jù)所述狀態(tài)方程矩陣確定所述狀態(tài)空間模型，所述狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和 控制矩陣包括所述待辨識(shí)參數(shù)，所述待辨識(shí)參數(shù)是根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度 模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模 型以及航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量模型中的待辨識(shí)參數(shù)確定的。
[0086] 可選的，所述基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述 俯仰角、所述航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的一階微分模 型包括：
[0087]
[0088] 其中，u，v，w分別表示所述縱向速度、所述橫向速度以及所述垂向速度，p，q，r分別 表示所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率和所述航向角速率，Ρ，θ，Φ分別表示所述滾轉(zhuǎn)角，所 述俯仰角和所述航向角，Ιχχ，I yy，122分別表示X軸，Y軸和Z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，m表示所述無(wú)人直 升機(jī)的質(zhì)量，L，M，N為三軸扭矩M = 0 M iVf中的參數(shù)，X，Y，Z為作用在所述無(wú)人直升機(jī) 重心的力向f戶二U F Z'/中的參數(shù)；
[0089] 所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率 以及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型包括：
[0090]
[0091]
[0092]
[0093]
[0094]
[0095]
[0096] 其中，110，￥0，￥()，口()，9()，1'()分別表示11，￥，￥4,9，1'的初始狀態(tài)，5表示相對(duì)于初始狀態(tài) 的絕對(duì)增量；
[0097] 所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型包括：
[0098]
[0099] 其中，Tf，Ab，Bb，A lon，Blat，Kc為待辨識(shí)參數(shù)，a，b分別表示所述主旋翼的縱向舞動(dòng)角 和橫向舞動(dòng)角的一次諧波分量，c，d分別表不所述小翼的縱向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次 諧波分量，31 31；表示橫向控制輸入量，31。11表示縱向控制輸入量；
[0100] 所述縱向加速度模型和所述橫向加速度模型包括：
[0101]
[0102] 其中，Xu，X9，Xa，Yv，&，Y b為待辨識(shí)參數(shù)；
[0103] 所述滾轉(zhuǎn)角加速度模型和所述俯仰角加速度模型包括：
[0104]
[0105]其中，Lu，Lv，Lb，Lw，M u，Mv，Ma，]\^為待辨識(shí)參數(shù)；[0106] 所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型包括：
[0107]
[0108]
[0109] 其中，Nv，Nr，Nped，Krfb，K r為待辨識(shí)參數(shù)，Sped表示航向控制輸入量，5CC)1表示垂向控 制輸入量；
[0110] 所述垂向加速度模型、航向角加速度模型包括：
[0111]
[0112]
[0113] 其中，Za，Zb，Zw，Zr，ZcciI 為待辨識(shí)參數(shù)。
[0114] 可選的，所述狀態(tài)空間模型包括：
[0115]
[0116]其中，Θ表示未知的待辨識(shí)參數(shù)，X是nX 1維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，U表示rX 1維的控制 量矩陣，Y表示P X 1維系統(tǒng)輸出，A是η X η維系統(tǒng)矩陣，B表示η X r維控制矩陣，C表示p X η維 測(cè)量矩陣；
[0117] 其中，U包括:U= (5lat δ1?η δρ(3(? 表示橫向控制輸入量，δ1?η表示縱向控 制輸入量，δ-表示航向控制輸入量，Scxjl表示垂向控制輸入;A和B中的參數(shù)為所述待辨識(shí)參 數(shù)。
[0118] 綜上所述，本公開(kāi)所提供的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法和裝置，通過(guò)對(duì)包 含多個(gè)待辨識(shí)參數(shù)狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣進(jìn)行辨識(shí)，可以同時(shí)辨識(shí)多個(gè)參 數(shù)，實(shí)現(xiàn)了多入多出，能夠降低計(jì)算量，提高參數(shù)的辨識(shí)效率。
[0119] 本公開(kāi)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的【具體實(shí)施方式】部分予以詳細(xì)說(shuō)明。
【附圖說(shuō)明】
[0120] 附圖是用來(lái)提供對(duì)本公開(kāi)的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說(shuō)明書(shū)的一部分，與下面的具 體實(shí)施方式一起用于解釋本公開(kāi)，但并不構(gòu)成對(duì)本公開(kāi)的限制。在附圖中：
[0121] 圖1是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法的流程圖；
[0122] 圖2是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法的流程圖；
[0123] 圖3是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的無(wú)人直升機(jī)的本體坐標(biāo)系的示意圖；
[0124] 圖4是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的無(wú)人直升機(jī)的主旋翼系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0125] 圖5是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的主旋翼相對(duì)速度示意圖；
[0126] 圖6是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的無(wú)人直升機(jī)的穩(wěn)定小翼的機(jī)械結(jié)構(gòu)圖；
[0127] 圖7是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置的結(jié)構(gòu)框 圖；
[0128] 圖8是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的另一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置的結(jié)構(gòu)框 圖。
【具體實(shí)施方式】
[0129] 以下結(jié)合附圖對(duì)本公開(kāi)的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解的是，此處所描 述的【具體實(shí)施方式】?jī)H用于說(shuō)明和解釋本公開(kāi)，并不用于限制本公開(kāi)。
[0130] 圖1是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法的流程圖， 參見(jiàn)圖1，該方法包括：
[0131 ]步驟101，獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值 的第一系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣；
[0132] 步驟102,根據(jù)所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，獲取系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng) 函數(shù)，并確定所述響應(yīng)函數(shù)的特征頻率點(diǎn)；
[0133] 步驟103,根據(jù)采集的所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一 控制矩陣、利用預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型、所述響應(yīng)函數(shù)以及預(yù)設(shè)的代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí) 參數(shù)的最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；
[0134] 步驟104,根據(jù)所述包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣，利用預(yù) 設(shè)的更新策略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣；
[0135] 步驟105,判斷所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條件，在所述 第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣不滿足所述預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第 二控制矩陣作為所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣再次執(zhí)行步驟102~105,直至所述 第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣滿足所述預(yù)設(shè)條件為止，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第 二系統(tǒng)矩陣中包含的所述待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。從而能夠確定所述 狀態(tài)空間模型的最終結(jié)構(gòu)，進(jìn)而可以通過(guò)確定的狀態(tài)空間模型來(lái)控制無(wú)人直升機(jī)，進(jìn)一步 的還可以應(yīng)用于無(wú)人直升機(jī)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
[0136] 圖2是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法的流程圖， 參見(jiàn)圖2,該步驟步驟103可以包括：
[0137] 步驟1031、采集所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，并根據(jù)采集的所述飛行數(shù)據(jù)，利用所 述響應(yīng)函數(shù)獲取實(shí)際頻譜響應(yīng)；
[0138] 步驟1032、將所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣分別作為所述狀態(tài)空間模型 中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣計(jì)算頻譜響應(yīng)估計(jì)值；
[0139] 步驟1033、根據(jù)所述頻譜響應(yīng)估計(jì)值和所述實(shí)際頻譜響應(yīng)獲取頻譜誤差；
[0140] 步驟1034、根據(jù)所述頻譜誤差，利用所述代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭 代的最優(yōu)解；
[0141] 步驟1035、根據(jù)所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所 述第一控制矩陣，并將更新后的第一系統(tǒng)矩陣和更新后的第一控制矩陣分別作為所述狀態(tài) 空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣，得到本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型；
[0142] 步驟1036、通過(guò)時(shí)域驗(yàn)證判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響 應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差是否大于誤差閾值；
[0143] 當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際 頻譜響應(yīng)的誤差不大于所述誤差閾值時(shí)，將所述本輪迭代的最優(yōu)解作為所述待辨識(shí)參數(shù)的 最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；當(dāng)判斷利用本輪迭代 獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差大于所述誤差 閾值時(shí)，更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣并再次執(zhí)行步驟1032~1035,直至利 用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差不 大于所述誤差閾值為止。
[0144] 其中，在執(zhí)行上述步驟1032~1035之前，首先應(yīng)當(dāng)獲取所述預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型， 其過(guò)程可以如下所示：
[0145] 首先，對(duì)于可抽象為剛性體的無(wú)人直升機(jī)本體，可以根據(jù)圖3所示的無(wú)人直升機(jī)的 本體坐標(biāo)系，建立牛頓--歐拉方程如下：
[0146]
(1):
[0147] 其中，m表不無(wú)人直升機(jī)的質(zhì)量，V f rf"分別表不無(wú)人 直升機(jī)本體坐標(biāo)系下的三維線速度和回轉(zhuǎn)角速度，其中u，v，w分別表示縱向（也稱前向）速 度、橫向（也稱側(cè)向）速度以及垂向速度，P，q，r分別表示滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率和航向角 速率，而
W分別為本體坐標(biāo)系下作用在重心的力向量 和三軸扭矩向量，此驅(qū)動(dòng)力與力矩均來(lái)自于旋翼和穩(wěn)定小翼共同作用。圖3所示的無(wú)人直升 機(jī)的本體坐標(biāo)系中，X軸為機(jī)頭方向，Y軸指向機(jī)體右向，Z軸垂直于XOY平面向下，原點(diǎn)0為無(wú) 人直升機(jī)重心。
[0148] 由坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)關(guān)系可得到歐拉角與本體角速率的一階微分方程：
[0149]
(2)
[0150] 其中，供、θ、φ分別表示滾轉(zhuǎn)角，俯仰角和航向角。如此可建立九個(gè)可測(cè)變量(所述 縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、所述航向角、所述滾轉(zhuǎn) 角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率)的一階微分模型，如下所示：
[0151]
.(3)
[0152] 其中，Ixx，Iyy，I ^分別表示X軸，Y軸和Z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，L，M，N為三軸扭矩 M 中的參數(shù)，X，Y，Z為作用在所述無(wú)人直升機(jī)重心的力向量戶F Zf 中的參數(shù)。
[0153]而后，需要對(duì)上述動(dòng)的力學(xué)方程進(jìn)行線性化處理，具體的：為了使得所建立的復(fù)雜 非線性模型便于后續(xù)的模型參數(shù)估計(jì)與控制，需要對(duì)模型進(jìn)行工作點(diǎn)附近的線性化。這里 選取懸停模態(tài)，進(jìn)行線性化。對(duì)于懸停線性化初始狀態(tài)(知，1]〇) = (0,0)，即線性化點(diǎn)為零點(diǎn) (坐標(biāo)系原點(diǎn)）。這樣，對(duì)模型f = 做線性化得到如下形式：
[0154] = ^0-)?),ν + ΑχΓν)'?7 〔4) Ftf
[0155] 其中，」= grk(t,〇" # = ·^Ι(?,??? :，Γ表示位置參數(shù)。其中，A表示系統(tǒng)矩陣，B表示 控制矩陣，U表示控制量。
[0156] 這樣，對(duì)于前述模型（3)中的動(dòng)力學(xué)部分(前六個(gè)微分方程)可獲取其線性化絕對(duì) 增量狀杰空間模型，如下所示：
[0157]
⑴
[0158] 其中，110，￥0，￥()，口()，9()，1'()分別表不11，￥，￥4,9，1'的初始狀態(tài)，5表示相對(duì)于初始狀態(tài) 的絕對(duì)增量，例如:Su = U-UQ，δν = V-VO等等，以此類(lèi)推。此處假設(shè)直升機(jī)本體所受的外力和 力矩為控制量U與系統(tǒng)狀態(tài)X的連續(xù)函數(shù)，令控制量為：
[0159] υ=(δι〇η 5lat 5c〇l 5ped)T
[0160] 其中，5lat表示橫向控制輸入量，δ?Μ表示縱向控制輸入量，Spe3d表示航向控制輸入 量，心。1表示垂向控制輸入，則可以得到如下所示的力與力矩的展開(kāi)式：
[0161] .(6)
[0162] 值得注意的是，上述所得到的公式(6)中并不是所有的導(dǎo)數(shù)項(xiàng)都會(huì)起作用，而且公 式(6)中所有的旋翼力與力矩均是瞬時(shí)進(jìn)入機(jī)體動(dòng)力學(xué)的，且其大小與控制量成正比，這樣 并沒(méi)有充分的考慮主旋翼的動(dòng)力學(xué)效應(yīng)。所以在后續(xù)的處理流程中既要舍棄力與力矩展開(kāi) 式中幅值較小的導(dǎo)數(shù)項(xiàng)，同時(shí)要充分考慮旋翼動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)本身的特性，表現(xiàn)出控制量經(jīng)過(guò) 旋翼系統(tǒng)響應(yīng)后，然后才作用在機(jī)體運(yùn)動(dòng)上。
[0163] 如圖4所示為無(wú)人直升機(jī)的主旋翼系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖（三自由度簡(jiǎn)圖），其中Ω，β， ξ，Θ分別表示主軸轉(zhuǎn)速，舞動(dòng)角，擺動(dòng)角以及總矩角。
[0164] 如上圖所示，操縱者可以通過(guò)總矩驅(qū)動(dòng)舵機(jī)改變總矩角Θ的平均值，同時(shí)又可以 通過(guò)改變縱向與橫向的控制量，使總矩角周期性地改變，即周期變矩。這樣，可以用表達(dá)式 說(shuō)明總矩角隨旋轉(zhuǎn)位置Ψ的變化關(guān)系：
[0165]
(7)
[0166] 考慮到旋翼的受力與其相對(duì)于空氣的速度直接相關(guān)，這里設(shè)定旋翼相對(duì)于空氣的 速度為U，UT和Up分別是空氣的速度為U向旋翼切向與垂直方向的分量，其關(guān)系具體如圖5來(lái) 所示的主旋翼相對(duì)速度示意圖所示。并且圖5所示的關(guān)系可以通過(guò)公式(8)表示：
[0167]
(8)
[0168] 其中，β表示機(jī)翼的當(dāng)前舞動(dòng)角，Uoo表示空氣的自由流動(dòng)速度，aD表示空氣自由流 動(dòng)速度與槳轂平面的夾角。從而可得旋翼與空氣的相對(duì)合速度U的表達(dá)式為：
[0169]
(9)
[0170]根據(jù)圖5所示關(guān)系易知空氣動(dòng)力進(jìn)流角Φ的表達(dá)式為：
[0171] Φ =arctan(Up/UT) (10)
[0172] 根據(jù)圖5所示關(guān)系，以及線性空氣動(dòng)力學(xué)理論可知微元升力為表達(dá)式為：
[0173]
( 11 )
[0174] 其中，P表示空氣密度，Cla表示機(jī)翼升曲率，c表示旋翼弦長(zhǎng)，α=Θ-Φ表示機(jī)翼的 攻角?？紤]到Φ很小，則可認(rèn)為升力微元有近似表達(dá)式：
[0175] dFz = dL (12)
[0176] 其中，F(xiàn)z表示升力。
[0177] 另外，考慮到小型旋翼直升機(jī)本身特點(diǎn)，可以作如下假設(shè)：
[0178] 1)漿葉為剛性，舞動(dòng)角樹(shù)艮小，且比率μ = υ/ Ω R < 〇 · 3;
[0179] 2)忽略槳尖端的進(jìn)氣損失，且有Up/Ut<<1;
[0180] 3)僅考慮角加速度，角速度以及線加速度對(duì)旋翼舞動(dòng)影響；
[0181] 4)忽略超前滯后轉(zhuǎn)角ξ對(duì)旋翼受力的影響。
[0186] 值得注意的是，對(duì)于無(wú)人直升機(jī)系統(tǒng)的主旋翼，常常沒(méi)有舞動(dòng)限制，即ke = 0以及we =Ω，此時(shí)的舞動(dòng)角頻率與旋轉(zhuǎn)角頻率相同，且根據(jù)上述方程（14)的形式可以看出，舞動(dòng)角 動(dòng)力學(xué)方程是一個(gè)符合重塊一一彈簧一一阻尼器模式的二階系統(tǒng)（多出現(xiàn)在dF z中）。這樣可 以看出上述微分方程的解β(Ψ)應(yīng)該是一個(gè)以2π為周期的連續(xù)函數(shù)，所以可以用傅利葉級(jí) 數(shù)的形式表示，具體如下式所示：
[0187] β( Ψ ) =0〇-0icC〇sW-PissinW-02cC〇s2W-P2ssin2W-....... (15)
[0188] 考慮到二次以及二次以上的諧波分量的幅值貢獻(xiàn)不會(huì)超過(guò)10%，因此忽略掉高次 諧波，僅保留一次諧波，且為了表達(dá)簡(jiǎn)便用a代替，用b代替β ?8，于是舞動(dòng)角表達(dá)式可用如 下表達(dá)式描述：
[0189] β( Ψ) =0〇-acosW-bsinW (16)
[0190] 在此，如果定義向量5=? a ，同時(shí)考慮到上述得到的舞動(dòng)角所服從的二階 表達(dá)式(公式14)，將解的形式(公式15)帶入微分方程，可得到表達(dá)式如下：
[0191] 1+Di+ Ka^= F (17)
[0192] 其中，D，K，F(xiàn)為二階微分方程的系數(shù)。對(duì)于翼尖平面的理論研究發(fā)現(xiàn)，的自然頻 率為λ?!與旋翼的舞動(dòng)頻率相一致，遠(yuǎn)大于機(jī)身的運(yùn)動(dòng)頻率，因此可認(rèn)為是高頻信號(hào)被硬件 "吃掉"，不能耦合到機(jī)體運(yùn)動(dòng)，可以不予考慮。而一次諧波量a，b其自然頻率為λρ-1與機(jī)體 運(yùn)動(dòng)頻率相近，因此會(huì)親合到機(jī)體運(yùn)動(dòng)。故在以下表示中令= I// ，D，K，F(xiàn)均做相應(yīng)的降 維。這樣在滿足上述條件的情況下，動(dòng)力學(xué)研究發(fā)現(xiàn)D，K，F(xiàn)滿足以下表達(dá)式：
[0193] (18)
[0194] (19)
[0195]
(20)
[0196] 其中，
3旋翼系數(shù)，A1 = BiaAat, B1 = AicmSlcm，將它們帶入上式，并忽 略舞動(dòng)的二階導(dǎo)數(shù)項(xiàng)與機(jī)體角加速度項(xiàng)(經(jīng)研究它們影響非常?。?，這樣便可得到舞動(dòng)方程 的一階微分方程表達(dá)式：
[0197]
(21)
[0198] 同理，再考慮到穩(wěn)定小翼的機(jī)械結(jié)構(gòu)，如圖6所示為無(wú)人直升機(jī)的穩(wěn)定小翼的機(jī)械 結(jié)構(gòu)圖。由根據(jù)圖6所示，如果仿照主旋翼的舞動(dòng)方程，令c和d分別為小翼的縱向與橫向的 舞動(dòng)角一次諧波分量，同時(shí)忽略掉橫、縱向的親合，小翼的舞動(dòng)一階微分方程應(yīng)如下的表達(dá) 形式：
[0199] (22.)
[0200] 根據(jù)圖6中的機(jī)械驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)可知，穩(wěn)定小翼的作用相當(dāng)于在橫、縱向控制量上直接 疊加了小翼舞動(dòng)角，這樣控制量的表達(dá)式可以改寫(xiě)為：
[0201]
(23)
[0202] 另外，再考慮到主旋翼舞動(dòng)建模中未考慮的控制量耦合項(xiàng)，同時(shí)忽略微小量#與 #則可得到完整的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型如下：
[0203] C 24)
[0204] 其中，在上還的谷式中，Tf，Ab，Bb，Aicm，Biat，Cicin，Di at，Kc均為待辨識(shí)參數(shù)，a，b分別 表示所述主旋翼的縱向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次諧波分量，c，d分別表示所述小翼的縱 向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次諧波分量。上述主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型（公式24)充分 反映了控制舵機(jī)的驅(qū)動(dòng)施加到旋翼后，旋翼作出的響應(yīng)。于是，便可將上述旋翼響應(yīng)直接耦 合到機(jī)體運(yùn)動(dòng)學(xué)的橫向與縱向方程，得到線加速度與角加速度的表達(dá)式，其中通過(guò)將所述 舞動(dòng)方程模型分別與所述縱向速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述橫向速度的線性絕對(duì)化增 量模型、所述滾轉(zhuǎn)角速率的線性絕對(duì)化增量模型、所述俯仰角速率的線性絕對(duì)化增量模型 進(jìn)行耦合得到縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模 型，其中：
[0205] 所述縱向加速度模型和所述橫向加速度模型包括：
[0206] (25 J
[0207]
[0208] 所述滾轉(zhuǎn)角加速度模型和所述俯仰角加速度模型包括：
[0209]
26、丨
[0210] 其中，Lu，Lv，Lb，LW，MU，M V，Ma，MW均為待辨識(shí)參數(shù)。再考慮到#^辦和祐》(? ,這樣 參數(shù)化的線性微分方程充分描述了低速與懸停時(shí)的無(wú)人直升機(jī)的橫向與縱向動(dòng)力學(xué)。 [0211]另一方面，對(duì)于垂直和航向通道的模型，已有實(shí)驗(yàn)證明其均為一階系統(tǒng)，而且可認(rèn) 為無(wú)人直升機(jī)的尾槳具有極快的響應(yīng)特性，即是直接將控制量作用到機(jī)體運(yùn)動(dòng)即可，這樣 再考慮到機(jī)載穩(wěn)定陀螺儀角速度一階反饋對(duì)航向通道的影響和垂尾引發(fā)的橫向線速度對(duì) 航向的作用，可以得到所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型如下：
[0212] (27)
[0213] (28)
[0214] 這樣，與橫縱向建模的方法相同，再考慮到耦合效應(yīng)的未建模部分加以補(bǔ)償，故航 向與垂直通道最后的動(dòng)力學(xué)模型，即垂向加速度模型、航向角加速度模型可以表示為：
[0215]
[0216]
[0217] 其中，Nv，Nr，Nped，Krf b，Kr，Za，Zb，Zw，Zr，ZcciI為待辨識(shí)參數(shù)，m為航向穩(wěn)定陀螺儀(常 用于穩(wěn)定航向通道控制的電子設(shè)備，如GV-I等)的控制反饋量。
[0218] 綜上所述，上述得到的動(dòng)力學(xué)模型總共有13個(gè)一階增量微分方程（即δ!!，δν，δρ，δ q，你:，δθ， a，b，，δι·，5rfb，c，d的一階增量微分方程），完整描述了無(wú)人直升機(jī)工作點(diǎn)[u0 Vo ] ? [0 0 0]，[p0 qo ro] ? [0 0 0]附近的動(dòng)力學(xué)特性，即懸停飛行模態(tài)下的動(dòng)力學(xué)特性， 可用狀態(tài)方程矩陣的形式來(lái)加以表述：
[0219]
[0220]
[0221]
[0222]
[0223]
[0224] 其中，X是13 X 1系統(tǒng)狀態(tài)向量，A是13 X 13系統(tǒng)矩陣，B是13X4控制矩陣，U是4 X I 控制量矩陣入，上述矩陣A和B中的符號(hào)所代表的參數(shù)未知，均為待辨識(shí)參數(shù)。
[0225] 另外，值得一提的是系統(tǒng)的測(cè)量方程可以根據(jù)無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)的傳感器配置進(jìn)行 選定，對(duì)于一般的無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)，三個(gè)軸向的速度，加速度，本體角速率，姿態(tài)角度全部可 以通過(guò)機(jī)載傳感器進(jìn)行在線測(cè)量，示例的，測(cè)量方程可以包括：
[0226]
[0227] 兵甲，lmχm是m X m早怔圯陣，Umxn是m X η苓圯陣。上還萬(wàn)桎（31)甲蝕甘i3個(gè)系統(tǒng)狀 態(tài)變量和四個(gè)控制變量，以及系統(tǒng)矩陣A和控制矩陣B中的44個(gè)未知參數(shù)。這樣，對(duì)于控制所 使用的參考模型來(lái)說(shuō)，矩陣計(jì)算過(guò)程十分復(fù)雜，同時(shí)由于某些參數(shù)無(wú)法直接測(cè)量，因此不能 從特定飛行狀態(tài)(懸停，巡航等）下的輸入與輸出數(shù)據(jù)辨識(shí)得到。這一現(xiàn)象被稱為參數(shù)化超 越，必須對(duì)未知參數(shù)增加相應(yīng)的約束才能進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)。與此同時(shí)，未知參數(shù)之間強(qiáng)烈的相 關(guān)性，以及各控制通道，如縱向與橫向，嚴(yán)重耦合，導(dǎo)致初始參數(shù)值難以選擇，這樣直接針對(duì) 方程使用基于頻域的辨識(shí)方法十分復(fù)雜且計(jì)算代價(jià)大，而且試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集，除懸停模態(tài) 外，如低速前飛，高速前飛等，對(duì)于操縱手的遙控技能需求高，操縱手往往無(wú)法在完成系統(tǒng) 激勵(lì)的同時(shí)保持在待辨識(shí)的飛行模態(tài)內(nèi)。
[0228]故為了簡(jiǎn)化參數(shù)化的模型結(jié)構(gòu)，使其降低計(jì)算量的同時(shí)，在精確度上足以滿足控 制器設(shè)計(jì)需求，并且在控制器的設(shè)計(jì)上抑制模態(tài)轉(zhuǎn)換對(duì)于控制性能的影響，達(dá)到采用單一 的易辨識(shí)的飛行模態(tài)，如懸停模態(tài)，對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行全包線飛行控制的目的，在此，首先來(lái) 進(jìn)行懸停模態(tài)模型結(jié)構(gòu)化簡(jiǎn)。在懸停模態(tài)下，無(wú)人直升機(jī)橫向與縱向動(dòng)力學(xué)可以近似解耦， 于是可將上述動(dòng)力學(xué)模型結(jié)構(gòu)分解為如下三個(gè)部分:橫向動(dòng)力學(xué)，縱向動(dòng)力學(xué)，以及垂向和 航向的耦合動(dòng)力學(xué)，每部分之間只有控制矩陣具有耦合參數(shù)，而忽略系統(tǒng)矩陣中的耦合參 數(shù)，于是可以將縱向與橫向通道的系統(tǒng)矩陣中耦合參數(shù)置零，同時(shí)在控制矩陣中增加待辨 識(shí)的參數(shù)來(lái)補(bǔ)償耦合動(dòng)力學(xué)。這樣，每一部分僅涉及到2個(gè)控制通道和至多5個(gè)狀態(tài)變量，辨 識(shí)復(fù)雜度大大降低，此三部分模型結(jié)構(gòu)可表示為如下三組狀態(tài)方程，其中橫向動(dòng)力學(xué)模型 包括：
[0229；
[0230；
[0231；
[0232；
[0233；
[0234] Ylat= (13X3 〇3X2)6Xlat = Clat6Xlat
[0235] 其中，Dic^DiatJiat均為待辨識(shí)參數(shù)。
[0236] 垂向和航向的耦合動(dòng)力學(xué)模型包括：
[0237]
[0238]
[0239] 3^4：中，Ayaw-heave，Xyaw-heave，Byaw-heave，Uyaw-heave，yyaw-heave，Xyaw-heave土句 J^j{寸￥爭(zhēng) 中胃指的是航向-垂向。
[0240] 另外，對(duì)于無(wú)人直升機(jī)常規(guī)的飛行任務(wù)來(lái)說(shuō)，飛行模態(tài)的轉(zhuǎn)變通常包括懸停(速度 小于5米/秒）、低速巡航(速度大于5小于15米/秒）、高速巡航(速度大于15米/秒）以及起降 模態(tài)(近地距離小于2倍主旋翼直徑，存在地效影響），還有此四種模態(tài)相互過(guò)渡中的瞬態(tài)， 而其中只有懸停模態(tài)界定最為明確，其他模態(tài)和瞬態(tài)大多是經(jīng)驗(yàn)形式的定義，難以根據(jù)數(shù) 據(jù)準(zhǔn)確判定。因此在懸停狀態(tài)下辨識(shí)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型最為簡(jiǎn)便也最為可行，同時(shí)此模態(tài)下 無(wú)人直升機(jī)，工作點(diǎn)范圍寬，進(jìn)行較小的動(dòng)作就可激勵(lì)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采集危險(xiǎn)性最低，這也是 本申請(qǐng)中采用其作為控制參考模型的重要原因。
[0241] 關(guān)于參數(shù)頻域辨識(shí)方法，系統(tǒng)的輸入與輸出可通過(guò)頻率響應(yīng)函數(shù)加以描述如下：
[0242] Y(jw)=H(jco)U(jco) (36)
[0243] 其中，U( j ω )和Y( j ω )分別是系統(tǒng)輸入u(t)和系統(tǒng)輸出y (t)的傅利葉變換，H( j ω)是系統(tǒng)脈沖響應(yīng)的傅立葉變換函數(shù)。對(duì)于離散采樣系統(tǒng)，u(t)和y(t)是有限長(zhǎng)度的離散 樣本，則可以通過(guò)離散傅里葉變換(DFT)在頻域描述輸入與輸出的關(guān)系，如下式所示：
[0244]
[0245]
[0246] N=TdA 相關(guān)密尤
[0247]
[0248]
[0249]
[0250]
[0251]
[0252]
[0253]其中，Gyy(j ω )是輸出自相關(guān)頻譜密度函數(shù)。
[0254]根據(jù)上述的公式(39~41)可以確定頻域估計(jì)誤差優(yōu)化函數(shù)(最小化代價(jià)函數(shù))如 下：
[0255；
(43)
[0256] 其中Coi是頻率點(diǎn)，ε( COi, Θ )是基于待辨識(shí)模型參數(shù)向量Θ的當(dāng)前估計(jì)值預(yù)測(cè)得 到的系統(tǒng)輸出幅值偏差和相位偏差(根據(jù)上述的公式39~41確定的）所組成的向量，W(Co 1) 是優(yōu)化權(quán)重矩陣。待辨識(shí)參數(shù)Θ可以通過(guò)最小化代價(jià)函數(shù)(公式43)獲得。另外頻域優(yōu)化的 代價(jià)函數(shù)是復(fù)雜非線性形式，可以通過(guò)余割搜索的數(shù)值方法迭代求解Θ。
[0257] 關(guān)于多入多出（Multiple Input Multiple Output，ΜΙΜ0)的參數(shù)頻域辨識(shí)方法， 獲取M頂0出的狀態(tài)空間模型：
[0258]
(44)
[0259]其中，Θ表示未知的待辨識(shí)參數(shù)，X是nX 1維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，U表示rX 1維的控制 量矩陣，Y表示P X 1維系統(tǒng)輸出，A是η X η維系統(tǒng)矩陣，B表示η X r維控制矩陣，C表示p X η維 測(cè)量矩陣;其中，U包括:U=(5lat δ1?η δρ(3(? 表示橫向控制輸入量，δ1?η表示縱向控 制輸入量，δ-表示航向控制輸入量，Scxjl表示垂向控制輸入;A和B中的參數(shù)為所述待辨識(shí)參 數(shù)。至此就完成了上述獲取所述預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型的過(guò)程。
[0260]對(duì)于MMO系統(tǒng)，前述的代價(jià)函數(shù)（公式43)不再適用，因此需要設(shè)計(jì)新的可以描述 全部MMO輸入與輸出的優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)。對(duì)于MMO線性參數(shù)化狀態(tài)空間模型，其脈沖響應(yīng)矩 陣可以表示為：
[0261] T( jw, Θ ) =C( Θ )[ jwI-A( Θ )]^B( Θ )+D( Θ ) (45)
[0262] 這樣，如果選取了離散的特征頻率點(diǎn)（ω :，ω 2......ω n)，那么，基于原優(yōu)化指標(biāo) 函數(shù)(即公司43)的表達(dá)形式，可以定義新的優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)如下：
[0263]
(46)
[0264] 其中△ I · I1是第1個(gè)脈沖響應(yīng)函數(shù)在c〇k點(diǎn)的輸出預(yù)測(cè)幅值和實(shí)際輸出響應(yīng)測(cè)量 幅值的偏差，A Z1是是第1個(gè)脈沖響應(yīng)函數(shù)在cok點(diǎn)的輸出預(yù)測(cè)相位和實(shí)際輸出響應(yīng)測(cè)量相 位的偏差;W y是決定于幅值協(xié)相關(guān)函數(shù)的權(quán)重矩陣，WdPWp分別是幅值和相位估計(jì)平方差的 權(quán)重矩陣，ητ是T( jw, Θ )矩陣的元素?cái)?shù)量。
[0265] 然而，上述方法的辨識(shí)流程在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)存在如下兩個(gè)問(wèn)題：由于采用余割的 搜索方法，待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值需要人為選定，這一工作需要基于大量的飛行數(shù)據(jù)進(jìn) 行人為的手工嘗試，沒(méi)有固定的選取規(guī)則;再則，迭代過(guò)程并沒(méi)有收斂判斷準(zhǔn)則，也需要人 為選定迭代次數(shù)，然后反復(fù)嘗試才能搜索到最優(yōu)參數(shù)估計(jì)值，經(jīng)驗(yàn)性因素大，經(jīng)常得到的是 次優(yōu)解，無(wú)法得到參數(shù)的無(wú)偏估計(jì)，甚至引起非線性迭代搜索數(shù)值不穩(wěn)定問(wèn)題造成迭代發(fā) 散。針對(duì)以上兩個(gè)應(yīng)用問(wèn)題，下面分別從初始值選取和迭代過(guò)程收斂判斷準(zhǔn)則方面給出解 決方案以及改進(jìn)后的辨識(shí)流程的收斂性理論證明。
[0266] 為了獲得待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，在此定義如下一步預(yù)測(cè)偏差準(zhǔn)則：
[0267] (47)
[0268] 時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)一步預(yù)測(cè)，dt是采樣時(shí) 間。若設(shè)列向量焱代衷矩陣「Α(θ) Β(Θ)]中第i行的待辨識(shí)參數(shù)，則可以得到：
[0269]
[0270]
[0271]
[0272]
[0273]
[0274] 為了最小化指標(biāo)函數(shù)(公式49)，目
！丨域必須滿足Vi:，則有
于是通過(guò)線性回歸優(yōu)化可以求解待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值爲(wèi)如下：
[0275]
(50)
[0276] 因此，步驟101中獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值可以通過(guò)上述公式(47、50)獲取。
[0277] 對(duì)于后續(xù)迭代過(guò)程的收斂判斷準(zhǔn)則，可以定義如下的判定不等式：
[0278] |A(i)(s+i)-A(i)(s)| | + | |B(i)(s+i)-B(i)(s)| |<ε (51)
[0279] 其中Α(1)ω是對(duì)Α(θ)第i行未知元素的第s次估計(jì)，B(1)(s)是對(duì)Β(θ)第i行元素的第s 次估計(jì)，eeR是可手工調(diào)整的閾值。為了保證非線性最優(yōu)搜索算法的穩(wěn)定，必須要避免參數(shù) 突變。在itk伸田加 T審新笛略.
[0280] (52)
[0281] (53)
[0282] 其中ae (〇，1)，Z和及是通過(guò)最小化代價(jià)函數(shù)(公式47)所得到的參數(shù)當(dāng)前估計(jì)值， A(s)是參數(shù)矩陣A在第s次的估計(jì)值，Βω事參數(shù)矩陣B在第s次的估計(jì)值。從而就得到了步驟 101中所述的更新策略。
[0283] 故圖1所示的流程可以理解為一種增強(qiáng)型頻域辨識(shí)流程，該流程中的步驟101~ 105可以示例的總結(jié)為：
[0284] 1)流程起始設(shè)定s = l，然后利用公式(50)以及最小化代價(jià)函數(shù)(公式47)計(jì)算待辨 識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到Aw和;
[0285] 2)根據(jù)A(o)和B(o)，基于公式(37~41)計(jì)算系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)，并選取對(duì)象 的特征頻率點(diǎn)（ω 1，ω 2......ωη)；
[0286] 3)根據(jù)A(Q)和Β(ο)，所述響應(yīng)函數(shù)，特征頻率點(diǎn)（Co1, ω2......ωη)，公式44以及最 小化代價(jià)函數(shù)(46)執(zhí)行圖2所示流程計(jì)算參數(shù)最優(yōu)解，其中公式44的矩陣A和B分別替換為 Α(〇)和 B(Q)，得至 Ι」(·?)二 minfl 八/⑷）；
[0287] 4)根據(jù)公式52~53所示的更新策略和計(jì)算A(s+1)和B(s+1);
[0288] 如果不滿足預(yù)設(shè)條件，則取s = s+l，將A(s+1)和B(s+1)替換原有的A(O)和B(o)，并根據(jù) 需要調(diào)整其中某些參數(shù)的值，然后將當(dāng)前A( s+1)和B(s+1)中參數(shù)的值作為下一輪迭代的待辨 相矣撒的仕許佶.狄同來(lái)驄9)里汝拙軒H術(shù)諦?.加果滿足預(yù)設(shè)條件則迭代結(jié)束，得到 外勺各個(gè)待辨識(shí)參數(shù)的值就是完成 辨識(shí)的目標(biāo)值。其中，上述的預(yù)設(shè)條件可以是公式51所示的條件。另外，可以理解的是，本申 請(qǐng)中所涉及的待辨識(shí)參數(shù)為前文的系統(tǒng)矩陣A以及控制矩陣B中包括的未知參數(shù)，本申請(qǐng)中 所涉及的未包括在該系統(tǒng)矩陣A以及控制矩陣B中的其他未知參數(shù)可以理解為確定系統(tǒng)矩 陣A以及控制矩陣B過(guò)程中的中間參數(shù)，不需要進(jìn)行辨識(shí)。
[0289] 下面是證明過(guò)程：
[0290] 通過(guò)最小化代價(jià)函數(shù)所得到參數(shù)初始估計(jì)值&是真實(shí)值Θ的無(wú)偏且一致的估計(jì)，前 文所提出的增強(qiáng)型頻域辨識(shí)流程滿i
[0291] 因此，證明：

[0292]
[0293]
[0294]
[0295] 因?yàn)棣?= %. . .θη)，故#是0的無(wú)偏一致估計(jì)。對(duì)于由幅值與相角二次型所組成的代價(jià) 函數(shù)，已經(jīng)證明當(dāng)且僅當(dāng)?shù)跏贾?是Θ的無(wú)偏一致估計(jì)時(shí) 其中N是所選取特征頻率點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
[0296] 這樣，再考慮優(yōu)化結(jié)果更新步驟(公式52和公式53)，并且對(duì)于第i次迭代，有：
[0297]
[0298] 其中α是最小化代價(jià)函數(shù)(公式47)所得到的參數(shù)估計(jì)值，則第s次迭代的估計(jì)是無(wú) 偏且一致的，再考慮對(duì)于第i次迭代選擇不同的特征頻率點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)，則有：
[0299]
[0300]證畢。
[0301]另外，關(guān)于飛行數(shù)據(jù)的采集的說(shuō)明如下：
[0302] 對(duì)于每次飛行，飛行操縱手將通過(guò)遙控設(shè)備向旋翼飛行機(jī)器人的四個(gè)控制通道 (縱向通道、橫向通道、垂向通道和航向通道)中的一個(gè)施加掃頻序列輸入，同時(shí)使用其它三 個(gè)通道的控制量將旋翼飛行機(jī)器人保持在懸停飛行模態(tài)(速度小于5m/s)。通過(guò)掃頻輸入， 施加近似1~20Hz的正弦波來(lái)激勵(lì)系統(tǒng)不同頻率的響應(yīng)，為模型辨識(shí)提供了較寬的頻帶。根 據(jù)旋翼飛行機(jī)器人的旋翼和機(jī)身不同的特征頻率范圍，小于3Hz的低頻數(shù)據(jù)用于機(jī)身動(dòng)力 學(xué)部分(公式25~30)的辨識(shí)，而高于IOHz的部分用于旋翼系統(tǒng)部分(公式21~24)的動(dòng)力學(xué) 辨識(shí)，然后就可以通過(guò)前文提出的頻域估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。另外在飛行實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，全部 的控制量可測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)量的飛行狀態(tài)變量以50Hz的采樣頻率被記錄。采集得到的前述飛行 數(shù)據(jù)可以通過(guò)帶阻濾波器(_3dB，在IOHz處)濾除機(jī)構(gòu)震動(dòng)噪聲。另外，對(duì)每個(gè)控制通道記錄 30s的掃頻輸入與輸出響應(yīng)數(shù)據(jù)用于辨識(shí)。另外，采集了 5s的懸停飛行數(shù)據(jù)(非掃頻)用于辨 識(shí)結(jié)果的仿真驗(yàn)證。
[0303] 最后，為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型結(jié)構(gòu)和辨識(shí)方法的參數(shù)辨識(shí)精確度，在此定義如下的 偏差均方根準(zhǔn)則：
[0304]
[0305] 其中yi⑴和MO是第i個(gè)輸出變量的測(cè)量值和模型預(yù)測(cè)值，N是輸出向量的維數(shù)。 這樣，準(zhǔn)則V直接反映了模型的平均誤差，通過(guò)仿真表明本公開(kāi)所采用的頻域估計(jì)方法的參 數(shù)估計(jì)結(jié)果以及簡(jiǎn)化的半解耦的模型結(jié)構(gòu)能夠在懸停模態(tài)下精確的描述旋翼飛行機(jī)器人 的動(dòng)力學(xué)特性，因此，所得的模型可以應(yīng)用于控制無(wú)人直升機(jī)以及控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
[0306] 圖7是本公開(kāi)一實(shí)施例提供的一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置的結(jié)構(gòu)框 圖，參見(jiàn)圖7，所述辨識(shí)裝置700包括：
[0307] 初始估計(jì)模塊710，用于執(zhí)行a.獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含所述待辨 識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值的第一系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣；
[0308]響應(yīng)計(jì)算模塊720，用于執(zhí)行b.根據(jù)所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，獲取 系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)，并確定所述響應(yīng)函數(shù)的特征頻率點(diǎn)；
[0309]迭代處理模塊730,用于執(zhí)行c.根據(jù)采集的所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，所述第一 系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣、利用預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型、所述響應(yīng)函數(shù)以及預(yù)設(shè)的代價(jià) 函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù) 矩陣；
[0310] 更新模塊740,用于執(zhí)行d.根據(jù)所述包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和 系數(shù)矩陣，利用預(yù)設(shè)的更新策略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣；
[0311] 判斷模塊750，用于e.判斷所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè) 條件，在所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣不滿足所述預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述第二系統(tǒng) 矩陣和所述第二控制矩陣作為所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣再次執(zhí)行步驟b~e， 直至所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣滿足所述預(yù)設(shè)條件為止，將所述第二系統(tǒng)矩陣 和所述第二系統(tǒng)矩陣中包含的所述待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。
[0312] 可選的，所述迭代處理模塊730,包括：
[0313] 數(shù)據(jù)采集及響應(yīng)計(jì)算子模塊，用于執(zhí)行cl.采集所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，并根 據(jù)采集的所述飛行數(shù)據(jù)，利用所述響應(yīng)函數(shù)獲取實(shí)際頻譜響應(yīng)；
[0314] 響應(yīng)估計(jì)子模塊，用于執(zhí)行c2.將所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣分別作 為所述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣計(jì)算頻譜響應(yīng)估計(jì)值；
[0315] 誤差獲取子模塊，用于執(zhí)行c3 .根據(jù)所述頻譜響應(yīng)估計(jì)值和所述實(shí)際頻譜響應(yīng)獲 取頻譜誤差；
[0316] 計(jì)算子模塊，用于執(zhí)行c4.根據(jù)所述頻譜誤差，利用所述代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí) 參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解；
[0317] 模型更新子模塊，用于執(zhí)行c5 .根據(jù)所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解更新所 述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，并將更新后的第一系統(tǒng)矩陣和更新后的第一控制矩 陣分別作為所述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣，得到本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模 型；
[0318] 驗(yàn)證子模塊，用于執(zhí)行c6.通過(guò)時(shí)域驗(yàn)證判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型 計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差是否大于誤差閾值；
[0319] 當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際 頻譜響應(yīng)的誤差不大于所述誤差閾值時(shí)，將所述本輪迭代的最優(yōu)解作為所述待辨識(shí)參數(shù)的 最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；當(dāng)判斷利用本輪迭代 獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差大于所述誤差 閾值時(shí)，更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣并再次執(zhí)行步驟c2~c5,直至利用本 輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差不大于 所述誤差閾值為止。
[0320] 可選的，所述飛行數(shù)據(jù)包括所述無(wú)人直升機(jī)的縱向速度、橫向速度、垂向速度、縱 向加速度、橫向加速度、垂向加速度、滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、航向角、滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率以及 航向角速率。
[0321] 可選的，如圖8所示，該裝置700還包括:模型獲取子模塊760，用于在所述步驟c2 之前：
[0322] 獲取基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、 所述航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的一階微分模型；
[0323] 根據(jù)所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角 速率以及所述航向角速率的一階微分模型，分別獲取所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂 向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相 關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型；
[0324] 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型；
[0325] 通過(guò)將所述舞動(dòng)方程模型分別與所述縱向速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述橫向 速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述滾轉(zhuǎn)角速率的線性絕對(duì)化增量模型、所述俯仰角速率的 線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行耦合得到縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度 模型、俯仰角加速度模型；
[0326] 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型；
[0327] 將所述垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型分別與所述垂向速度的線性絕對(duì)化增 量模型以及所述航向角速率的線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行耦合得到垂向加速度模型、航向角 加速度模型；
[0328] 根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速 度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型以及航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量模型 確定狀態(tài)方程矩陣；
[0329] 根據(jù)所述狀態(tài)方程矩陣確定所述狀態(tài)空間模型，所述狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和 控制矩陣包括所述待辨識(shí)參數(shù)，所述待辨識(shí)參數(shù)是根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度 模型，以及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模 型以及航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量模型中的待辨識(shí)參數(shù)確定的。
[0330] 可選的，所述基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述 俯仰角、所述航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率以及所述航向角速率的一階微分模 型包括：
[0331
[0332] 其中，u，v，w分別表示所述縱向速度、所述橫向速度以及所述垂向速度，p，q，r分別 表示所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率和所述航向角速率，辦，θ，φ分別表示所述滾轉(zhuǎn)角，所 述俯仰角和所述航向角，Ιχχ，I yy，122分別表示X軸，Y軸和Z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，m表示所述無(wú)人直 升機(jī)的質(zhì)量，L，M，N為三軸扭矩Af /Vf中的參數(shù)，X，Y，Z為作用在所述無(wú)人直升機(jī) 重心的力向量(義Γ Zf中的參數(shù)；
[0333] 所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率 以及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制暈相關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型包括：
[0334]
[0335]
[0336]
[0337]
[0338]
[0339]
[0340] 其中，u〇，vo，W()，p()，q()，r()分別表示u，v，w，p，q，r的初始狀態(tài)，δ表示相對(duì)于初始狀 態(tài)的絕對(duì)增量；
[0341]所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型包括：
[0342]
[0343] 其中，Tf，Ab，Bb，Alon，Blat，K c為待辨識(shí)參數(shù)，a，b分別表示所述主旋翼的縱向舞動(dòng)角 和橫向舞動(dòng)角的一次諧波分量，c，d分別表不所述小翼的縱向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次 諧波分量，31 31；表示橫向控制輸入量，31。11表示縱向控制輸入量；
[0344] 所述縱向加速度模型和所述橫向加速度模型包括：
[0345]
[0346] 其中，Xu，ΧΘ，Xa，Yv，&>，Yb為待辨識(shí)參數(shù)；
[0347] 所述滾轉(zhuǎn)角加速度模型和所述俯仰角加速度模型包括：
[0348]
[0349] 其中，1^，1^，1^，1^具爲(wèi)具爲(wèi)為待辨識(shí)參數(shù)；[0350] 所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型包括：
[0351]
[0352]
[0353] 其中，Nv，Nr，Nped，Krfb，Kr為待辨識(shí)參數(shù)，rfb表示航向穩(wěn)定陀螺儀的控制反饋量，δ- 表示航向控制輸入量，3。。1表示垂向控制輸入量；
[0354] 所述垂向加速度模型、航向角加速度模型包括：
[0355]
[0356]
[0357] 其中，Za，Zb，ZW，Zr，ZcciI 為待辨識(shí)參數(shù)。
[0358] 可選的，所述狀態(tài)空間模型包括：
[0359]
[0360]其中Θ表示未知的待辨識(shí)參數(shù)，X是nX 1維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，U表示r X 1維的控制 量矩陣，Y表示P X 1維系統(tǒng)輸出，A是η X η維系統(tǒng)矩陣，B表示η X r維控制矩陣，C表示p X η維 測(cè)量矩陣；
[0361] 其中，U包括:U= (5lat δ1?η δρ(3(? 表示橫向控制輸入量，δ1?η表示縱向控 制輸入量，δ-表示航向控制輸入量，Scxjl表示垂向控制輸入;A和B中的參數(shù)為所述待辨識(shí)參 數(shù)。
[0362] 綜上所述，本公開(kāi)所提供的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法和裝置，通過(guò)對(duì)包 含多個(gè)待辨識(shí)參數(shù)狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣進(jìn)行辨識(shí)，可以同時(shí)辨識(shí)多個(gè)參 數(shù)，實(shí)現(xiàn)了多入多出，能夠降低計(jì)算量，提高參數(shù)的辨識(shí)效率。
[0363] 以上結(jié)合附圖詳細(xì)描述了本公開(kāi)的優(yōu)選實(shí)施方式，但是，本公開(kāi)并不限于上述實(shí) 施方式中的具體細(xì)節(jié)，在本公開(kāi)的技術(shù)構(gòu)思范圍內(nèi)，可以對(duì)本公開(kāi)的技術(shù)方案進(jìn)行多種簡(jiǎn) 單變型，這些簡(jiǎn)單變型均屬于本公開(kāi)的保護(hù)范圍。
[0364] 另外需要說(shuō)明的是，在上述【具體實(shí)施方式】中所描述的各個(gè)具體技術(shù)特征，在不矛 盾的情況下，可以通過(guò)任何合適的方式進(jìn)行組合，為了避免不必要的重復(fù)，本公開(kāi)對(duì)各種可 能的組合方式不再另行說(shuō)明。
[0365] 此外，本公開(kāi)的各種不同的實(shí)施方式之間也可以進(jìn)行任意組合，只要其不違背本 公開(kāi)的思想，其同樣應(yīng)當(dāng)視為本公開(kāi)所公開(kāi)的內(nèi)容。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法，其特征在于，所述方法包括： a. 獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值的第一系統(tǒng) 矩陣和第一控制矩陣； b. 根據(jù)所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，獲取系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)，并確 定所述響應(yīng)函數(shù)的特征頻率點(diǎn)； C.根據(jù)采集的所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣、 利用預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型、所述響應(yīng)函數(shù)W及預(yù)設(shè)的代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu) 解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣； d. 根據(jù)所述包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣，利用預(yù)設(shè)的更新策 略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣； e. 判斷所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條件，在所述第二系統(tǒng)矩 陣和所述第二控制矩陣不滿足所述預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣 作為所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣再次執(zhí)行步驟b~e，直至所述第二系統(tǒng)矩陣和 所述第二控制矩陣滿足所述預(yù)設(shè)條件為止，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二系統(tǒng)矩陣中包 含的所述待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法，其特征在于，所述步驟C 包括： cl.采集所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，并根據(jù)采集的所述飛行數(shù)據(jù)，利用所述響應(yīng)函數(shù) 獲取實(shí)際頻譜響應(yīng)； c2.將所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣分別作為所述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩 陣和控制矩陣計(jì)算頻譜響應(yīng)估計(jì)值； c3.根據(jù)所述頻譜響應(yīng)估計(jì)值和所述實(shí)際頻譜響應(yīng)獲取頻譜誤差； c4.根據(jù)所述頻譜誤差，利用所述代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解； c5.根據(jù)所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制 矩陣，并將更新后的第一系統(tǒng)矩陣和更新后的第一控制矩陣分別作為所述狀態(tài)空間模型中 的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣，得到本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型； c6.通過(guò)時(shí)域驗(yàn)證判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與 所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差是否大于誤差闊值. 當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜 響應(yīng)的誤差不大于所述誤差闊值時(shí)，將所述本輪迭代的最優(yōu)解作為所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu) 解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取 的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差大于所述誤差闊值 時(shí)，更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣并再次執(zhí)行步驟c2~c5,直至利用本輪迭 代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差不大于所述 誤差闊值為止。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述飛行數(shù)據(jù)包括所述無(wú)人直升機(jī)的縱向 速度、橫向速度、垂向速度、縱向加速度、橫向加速度、垂向加速度、滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、航向角、 滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率W及航向角速率。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法，其特征在于，在所述步驟 c2之前，還包括： 獲取基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、所述 航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及所述航向角速率的一階微分模型； 根據(jù)所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率 W及所述航向角速率的一階微分模型，分別獲取所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速 度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相關(guān)的 線性絕對(duì)化增量模型； 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型； 通過(guò)將所述舞動(dòng)方程模型分別與所述縱向速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述橫向速度 的線性絕對(duì)化增量模型、所述滾轉(zhuǎn)角速率的線性絕對(duì)化增量模型、所述俯仰角速率的線性 絕對(duì)化增量模型進(jìn)行禪合得到縱向加速度模型、橫向加速度模型，W及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、 俯仰角加速度模型； 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型； 將所述垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型分別與所述垂向速度的線性絕對(duì)化增量模 型W及所述航向角速率的線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行禪合得到垂向加速度模型、航向角加速 度模型； 根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型，W及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模 型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型W及航向穩(wěn)定巧螺儀的控制反饋量模型確定 狀態(tài)方程矩陣； 根據(jù)所述狀態(tài)方程矩陣確定所述狀態(tài)空間模型，所述狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和控制 矩陣包括所述待辨識(shí)參數(shù)，所述待辨識(shí)參數(shù)是根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型， W及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型W及 航向穩(wěn)定巧螺儀的控制反饋量模型中的待辨識(shí)參數(shù)確定的。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法，其特征在于，所述基于所 述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、所述航向角、所述滾 轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及所述航向角速率的一階微分模型包括：其中，u，v，w分別表示所述縱向速度、所述橫向速度W及所述垂向速度，p，q，r分別表示 所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率和所述航向角速率，口，Θ，Φ分別表示所述滾轉(zhuǎn)角，所述俯 仰角和所述航向角，Ιχχ，lyy，Ιζζ分別表示X軸，Υ軸和Ζ軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，m表示所述無(wú)人直升機(jī) 的質(zhì)量，L，M，N為Ξ軸扭矩Μ=α的Vf中的參數(shù)，Χ，Υ，Ζ為作用在所述無(wú)人直升機(jī)重 屯、的力向量F =(義r Z)r中的參數(shù)； 所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及 所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型包括：其中，U0，V0，W0，P0，qo，r日分別表示U，V，W，P，q，r的初始狀態(tài)，δ表示相對(duì)于初始狀態(tài)的絕 對(duì)增量； 所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型包括：其中，Tf，Ab，Bb，Aion，Biat，Kc為待辨識(shí)參數(shù)，a，b分別表示所述主旋翼的縱向舞動(dòng)角和橫 向舞動(dòng)角的一次諧波分量，C，d分別表示所述小翼的縱向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次諧波 分量，δ?3康示橫向控制輸入量，δι。。表示縱向控制輸入量； 所述縱向加速度模型和所述橫向加速度模型包括：其中，Xu，Χθ，Xa，Υν，馬，Yb為待辨識(shí)參數(shù)； 所述滾轉(zhuǎn)角加速度模型和所述俯仰角加速度模型包括：其中，Lu，Lv，Lb，U，Mu，Μν，Ma，Mw為待辨識(shí)參數(shù)； 所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型包括：其中，Νν，Nr，Nped，Kr訊，Kr為待辨識(shí)參數(shù)，rfb表示航向穩(wěn)定巧螺儀的控制反饋量，Sped表示 航向控制輸入量，6。。1表示垂向控制輸入量； 所述垂向加速度模型、航向角加速度模型包括：其中，Za，Zb，Zw，Zr，Zcol為待辨識(shí)參數(shù)。 6 .根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)方法，其特征在于，所述 狀態(tài)空間模型包括：其中，Θ表示未知的待辨識(shí)參數(shù)，X是nxi維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，U表示r XI維的控制量矩 陣，Y表不P X 1維系統(tǒng)輸出，A是η X η維系統(tǒng)矩陣，B表不η Xr維控制矩陣，C表不P X η維測(cè)量 矩陣； 其中，υ包括:U=(Slat δ?οη Sped Sc〇l)T,8la康不橫向枉制輸入重，δ?οη表不縱向枉制輸入 量，Sped表示航向控制輸入量，8。。1表示垂向控制輸入;A和Β中的參數(shù)為所述待辨識(shí)參數(shù)。7. -種無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，其特征在于，所述裝置包括： 初始估計(jì)模塊，用于執(zhí)行a.獲取待辨識(shí)參數(shù)的初始估計(jì)值，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù) 的初始估計(jì)值的第一系統(tǒng)矩陣和第一控制矩陣； 響應(yīng)計(jì)算模塊，用于執(zhí)行b.根據(jù)所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，獲取系統(tǒng)測(cè) 量數(shù)據(jù)的響應(yīng)函數(shù)，并確定所述響應(yīng)函數(shù)的特征頻率點(diǎn)； 迭代處理模塊，用于執(zhí)行C.根據(jù)采集的所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，所述第一系統(tǒng)矩 陣和所述第一控制矩陣、利用預(yù)設(shè)的狀態(tài)空間模型、所述響應(yīng)函數(shù)W及預(yù)設(shè)的代價(jià)函數(shù)獲 取所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣； 更新模塊，用于執(zhí)行d.根據(jù)所述包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩 陣，利用預(yù)設(shè)的更新策略獲取更新后的第二系統(tǒng)矩陣和第二控制矩陣； 判斷模塊，用于e .判斷所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣是否滿足預(yù)設(shè)條件，在 所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣不滿足所述預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所 述第二控制矩陣作為所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣再次執(zhí)行步驟b~e，直至所述 第二系統(tǒng)矩陣和所述第二控制矩陣滿足所述預(yù)設(shè)條件為止，將所述第二系統(tǒng)矩陣和所述第 二系統(tǒng)矩陣中包含的所述待辨識(shí)參數(shù)的當(dāng)前值作為完成辨識(shí)的目標(biāo)值。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，其特征在于，所述迭代處 理模塊，包括： 數(shù)據(jù)采集及響應(yīng)計(jì)算子模塊，用于執(zhí)行cl.采集所述無(wú)人直升機(jī)的飛行數(shù)據(jù)，并根據(jù)采 集的所述飛行數(shù)據(jù)，利用所述響應(yīng)函數(shù)獲取實(shí)際頻譜響應(yīng)； 響應(yīng)估計(jì)子模塊，用于執(zhí)行c2.將所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣分別作為所 述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣計(jì)算頻譜響應(yīng)估計(jì)值； 誤差獲取子模塊，用于執(zhí)行c3.根據(jù)所述頻譜響應(yīng)估計(jì)值和所述實(shí)際頻譜響應(yīng)獲取頻 譜誤差； 計(jì)算子模塊，用于執(zhí)行c4.根據(jù)所述頻譜誤差，利用所述代價(jià)函數(shù)獲取所述待辨識(shí)參數(shù) 的本輪迭代的最優(yōu)解； 模型更新子模塊，用于執(zhí)行c5.根據(jù)所述待辨識(shí)參數(shù)的本輪迭代的最優(yōu)解更新所述第 一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣，并將更新后的第一系統(tǒng)矩陣和更新后的第一控制矩陣分 別作為所述狀態(tài)空間模型中的系統(tǒng)矩陣和控制矩陣，得到本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型； 驗(yàn)證子模塊，用于執(zhí)行c6.通過(guò)時(shí)域驗(yàn)證判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算 出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差是否大于誤差闊值； 當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜 響應(yīng)的誤差不大于所述誤差闊值時(shí)，將所述本輪迭代的最優(yōu)解作為所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu) 解，得到包含所述待辨識(shí)參數(shù)的最優(yōu)解的系統(tǒng)矩陣和系數(shù)矩陣；當(dāng)判斷利用本輪迭代獲取 的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差大于所述誤差闊值 時(shí)，更新所述第一系統(tǒng)矩陣和所述第一控制矩陣并再次執(zhí)行步驟c2~c5,直至利用本輪迭 代獲取的狀態(tài)空間模型計(jì)算出的頻譜響應(yīng)估計(jì)值與所述實(shí)際頻譜響應(yīng)的誤差不大于所述 誤差闊值為止。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，其特征在于，所述飛行數(shù) 據(jù)包括所述無(wú)人直升機(jī)的縱向速度、橫向速度、垂向速度、縱向加速度、橫向加速度、垂向加 速度、滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、航向角、滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率W及航向角速率。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，其特征在于，還包括:模 型獲取子模塊，用于在所述步驟c2之前： 獲取基于所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、所述 航向角、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及所述航向角速率的一階微分模型； 根據(jù)所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率 W及所述航向角速率的一階微分模型，分別獲取所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速 度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相關(guān)的 線性絕對(duì)化增量模型； 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型； 通過(guò)將所述舞動(dòng)方程模型分別與所述縱向速度的線性絕對(duì)化增量模型、所述橫向速度 的線性絕對(duì)化增量模型、所述滾轉(zhuǎn)角速率的線性絕對(duì)化增量模型、所述俯仰角速率的線性 絕對(duì)化增量模型進(jìn)行禪合得到縱向加速度模型、橫向加速度模型，W及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、 俯仰角加速度模型； 獲取所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型； 將所述垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型分別與所述垂向速度的線性絕對(duì)化增量模 型W及所述航向角速率的線性絕對(duì)化增量模型進(jìn)行禪合得到垂向加速度模型、航向角加速 度模型； 根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型，W及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模 型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型W及航向穩(wěn)定巧螺儀的控制反饋量模型確定 狀態(tài)方程矩陣； 根據(jù)所述狀態(tài)方程矩陣確定所述狀態(tài)空間模型，所述狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)矩陣和控制 矩陣包括所述待辨識(shí)參數(shù)，所述待辨識(shí)參數(shù)是根據(jù)所述縱向加速度模型、橫向加速度模型， W及滾轉(zhuǎn)角加速度模型、俯仰角加速度模型、所述垂向加速度模型、航向角加速度模型W及 航向穩(wěn)定巧螺儀的控制反饋量模型中的待辨識(shí)參數(shù)確定的。11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，其特征在于，所述基于 所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角、所述俯仰角、所述航向角、所述 滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及所述航向角速率的一階微分模型包括：其中，u，v，w分別表示所述縱向速度、所述橫向速度W及所述垂向速度，p，q，r分別表示 所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率和所述航向角速率，(0，θ，Φ分別表示所述滾轉(zhuǎn)角，所述俯 仰角和所述航向角，Ιχχ，lyy，Ιζζ分別表示X軸，Υ軸和Ζ軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，m表示所述無(wú)人直升機(jī) 的質(zhì)量，L，M，N為Ξ軸扭矩Μ = 姑Wf中的參數(shù)，Χ，Υ，Ζ為作用在所述無(wú)人直升機(jī)重屯、 的力向量片二（.V y //中的參數(shù)； 所述縱向速度、所述橫向速度、所述垂向速度、所述滾轉(zhuǎn)角速率、所述俯仰角速率W及 所述航向角速率的與系統(tǒng)狀態(tài)和控制量相關(guān)的線性絕對(duì)化增量模型包括：其中，U0，V0，W0，P0，qo，r日分別表示U，V，W，P，q，r的初始狀態(tài)，δ表示相對(duì)于初始狀態(tài)的絕 對(duì)增量； 所述無(wú)人直升機(jī)的主旋翼和小翼的舞動(dòng)方程模型包括：其中，Tf，Ab，Bb，Aion，Biat，Kc為待辨識(shí)參數(shù)，a，b分別表示所述主旋翼的縱向舞動(dòng)角和橫 向舞動(dòng)角的一次諧波分量，C，d分別表示所述小翼的縱向舞動(dòng)角和橫向舞動(dòng)角的一次諧波 分量，δ?3康示橫向控制輸入量，δι。。表示縱向控制輸入量； 所述縱向加速度模型和所述橫向加速度模型包括：其中，Xu，Χθ，Xa，Υν，馬，Yb為待辨識(shí)參數(shù)； 所述滾轉(zhuǎn)角加速度模型和所述俯仰角加速度模型包括：其中，Lu，Lv，Lb，U，Mu，Μν，Ma，Mw為待辨識(shí)參數(shù)； 所述無(wú)人直升機(jī)的垂向通道與航向通道的動(dòng)力學(xué)模型包括：其中，Νν，Nr，Nped，Kr訊，Kr為待辨識(shí)參數(shù)，rfb表示航向穩(wěn)定巧螺儀的控制反饋量，Sped表示 航向控制輸入量，6。。1表示垂向控制輸入量； 所述垂向加速度模型、航向角加速度模型包括：其中，Za，Zb，Zw，Zr，Zcol為待辨識(shí)參數(shù)。12.根據(jù)權(quán)利要求7-11任一所述的無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的辨識(shí)裝置，其特征在于，所 述狀態(tài)空間模型包括：其中，Θ表示未知的待辨識(shí)參數(shù)，X是nxi維的系統(tǒng)狀態(tài)向量，U表示r XI維的控制量矩 陣，Y表不P X 1維系統(tǒng)輸出，A是η X η維系統(tǒng)矩陣，B表不η Xr維控制矩陣，C表不P X η維測(cè)量 矩陣； 其中，υ包括:U=(Slat δ?οη Sped Sc〇l)T,8la康不橫向枉制輸入重，δ?οη表不縱向枉制輸入 量，Sped表示航向控制輸入量，8。。1表示垂向控制輸入;A和Β中的參數(shù)為所述待辨識(shí)參數(shù)。
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK105843040SQ201610214448
【公開(kāi)日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年4月6日
【發(fā)明人】蔣本忠, 白勍, 楊崢, 李明, 沙俊汀
【申請(qǐng)人】沈陽(yáng)上博智拓科技有限公司