本文關鍵詞：基于EM和高斯平滑器的飛行器參數(shù)辨識方法

  更多相關文章： EM算法 求容積卡爾曼平滑(CKS) 飛行器參數(shù)辨識 非線性系統(tǒng)

【摘要】：飛行器氣動模型參數(shù)辨識在飛行器設計的很多任務環(huán)節(jié)中都具有重要的意義,并逐漸成為飛行器設計定型過程中不可或缺的一部分。隨著辨識任務要求的日益提高,發(fā)展高精度、高效率的新型參數(shù)辨識算法是一個非常值得研究的課題。盡管飛行器參數(shù)辨識領域已經發(fā)展了多種算法,但大部分在實踐中的使用效果不是很理想,主要是由于以下問題造成的:1)算法大多采用濾波器進行狀態(tài)估計,不利于充分利用數(shù)據(jù)中的有用信息,對于強非線性系統(tǒng)往往不能得到精確的估計結果;2)飛行器動態(tài)模型復雜程度日益增大,模型中的狀態(tài)量維數(shù)較高且待辨識參數(shù)多,同時狀態(tài)與參數(shù)之間還存在深度耦合關系,很多算法對此類系統(tǒng)的估計精度不高;3)現(xiàn)有技術對噪聲的估計效果欠佳,很多算法甚至僅使用固定噪聲值進行假設,估計結果誤差很大。針對上述問題,本文提出了一種新的參數(shù)辨識算法:基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法和求容積卡爾曼平滑器(Cubature Kalman Smoother,CKS)的聯(lián)合估計算法(EM-CKS)。EM算法具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性,主要用于估計狀態(tài)均值和協(xié)方差的初值、過程噪聲以及量測噪聲;求容積卡爾曼平滑器是高斯平滑器的一種,其較濾波器的估計精度更高,用于對狀態(tài)向量和未知參數(shù)進行聯(lián)合估計。算例驗證表明本文的方法具有辨識精度高、收斂特性好等優(yōu)點,在理論方法研究和工程應用方面均具有價值。本文的主要工作與貢獻如下:1)搭建了基于EM和高斯平滑器的聯(lián)合處理框架。在該處理框架下,EM算法對過程噪聲、量測噪聲以及狀態(tài)均值和協(xié)方差的初值進行估計,高斯平滑器對狀態(tài)向量和未知參數(shù)進行估計;使用該處理框架能夠處理系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性未知及狀態(tài)測量有誤差情況下的參數(shù)辨識問題;2)設計了基于EM和CKS的參數(shù)狀態(tài)聯(lián)合估計算法。首先對EM算法的核心思想進行研究,對高斯近似濾波器及平滑理論進行分析比較,以求容積卡爾曼濾波(Cubature Kalman Filter,CKF)為基本濾波器結合RTS平滑理論,選擇了CKS作為狀態(tài)和參數(shù)估計器;再將EM與CKS的具體計算過程應用于構建的聯(lián)合處理框架中,建立了算法的理論體系,給出了算法的計算步驟;3)提出了基于EM-CKS算法的飛行器氣動參數(shù)辨識方法。本文分別針對ATTAS飛機橫向線性模型和HFB-320飛機縱向非線性模型的氣動參數(shù)辨識問題,建立相應的離散時間狀態(tài)空間系統(tǒng)方程,應用EM-CKS算法,給出了該算法框架下解決飛行器參數(shù)辨識問題的過程;4)完成了相關代碼的編制,通過算例對算法進行了驗證。在MATLAB環(huán)境下編程計算,通過上述兩個算例驗證了算法具有可行性和有效性;又將CKS方法、EM與無跡平滑器(Unscented RTS Smoother,URTSS)結合的方法與EM-CKS算法進行對比分析,發(fā)現(xiàn)本文算法具有辨識精度高、收斂特性好等特點,能夠得到滿意的辨識結果。雖然存在計算量較大的問題,但是在離線辨識的領域中,本文的算法具有明顯的優(yōu)勢。
【關鍵詞】：EM算法 求容積卡爾曼平滑(CKS) 飛行器參數(shù)辨識 非線性系統(tǒng)
【學位授予單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V221.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀與問題提出11-15
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀分析11-14
• 1.2.2 研究問題提出14-15
• 1.3 本文主要研究內容及章節(jié)安排15-16
• 第二章 解析高斯近似濾波及平滑理論16-30
• 2.1 貝葉斯濾波框架16-18
• 2.1.1 貝葉斯濾波的統(tǒng)一框架16-17
• 2.1.2 經典卡爾曼濾波17-18
• 2.2 非線性系統(tǒng)解析高斯近似濾波18-25
• 2.2.1 擴展卡爾曼濾波器(EKF)19-20
• 2.2.2 中心差分卡爾曼濾波器(CDKF)20-22
• 2.2.3 無跡卡爾曼濾波器(UKF)22-24
• 2.2.4 求容積卡爾曼濾波器(CKF)24-25
• 2.3 最優(yōu)平滑25-28
• 2.4 本章小結28-30
• 第三章 EM-CKS參數(shù)辨識算法設計30-48
• 3.1 期望最大化(EM)算法30-33
• 3.2 高斯平滑器的構造33-36
• 3.3 EM-CKS參數(shù)辨識算法的建立36-45
• 3.3.1 問題描述36-37
• 3.3.2 EM算法37-38
• 3.3.3 CKF過程38-39
• 3.3.4 CKS過程39-41
• 3.3.5 EM代價函數(shù)的最小化41-44
• 3.3.6 算法步驟總結44-45
• 3.4 本章小結45-48
• 第四章 基于EM和CKS的飛機氣動參數(shù)估計48-70
• 4.1 橫向線性模型仿真驗證48-56
• 4.1.1 ATTAS試驗飛機橫向線性模型仿真48-51
• 4.1.2 辨識結果及分析51-56
• 4.2 縱向非線性模型驗證56-69
• 4.2.1 HFB-320飛機縱向非線性模型56-61
• 4.2.2 辨識結果及分析61-69
• 4.3 本章小結69-70
• 第五章 EM-CKS辨識算法與其它算法的性能對比70-82
• 5.1 橫向線性模型的對比結果與分析70-76
• 5.1.1 辨識精度對比70-73
• 5.1.2 收斂特性對比73-75
• 5.1.3 計算機時對比75-76
• 5.2 縱向非線性模型的對比結果與分析76-81
• 5.2.1 辨識精度對比76-77
• 5.2.2 收斂特性對比77-81
• 5.2.3 計算機時對比81
• 5.3 本章小結81-82
• 第六章 總結與展望82-84
• 6.1 工作總結與創(chuàng)新點82-83
• 6.2 研究展望83-84
• 參考文獻84-90
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明90-92
• 致謝92-94
• 附錄94-96
• 附錄A：過程噪聲隱含時的參數(shù)估計94
• 附錄B：4.3 中定理A的證明94-96

【相似文獻】

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本文編號：647121