【摘要】：小型無人直升機體積小，造價低，無需發(fā)射系統(tǒng)，可垂直起降，懸停飛行，靈活度高，有較高的飛行品質(zhì)，因而在許多特定的環(huán)境中成為理想的應用系統(tǒng)搭載平臺。為了獲得對小型無人直升機準確而可靠的控制，需要得到其精確的動力學模型。系統(tǒng)辨識是獲取小型無人直升機數(shù)學模型最為有效的手段。 論文對小型無人直升機系統(tǒng)辨識方法進行詳細的研究和討論，獲得了具有實用價值的成果。主要做出以下三方面的工作： 1）設計了一種有效簡便的辨識方法——改進的模擬退火算法結(jié)合PEM法(Prediction Error Method)。本文首先根據(jù)小型無人直升機模型辨識的特點，闡述辨識算法的準則函數(shù)以及需滿足的兩個基本條件，并在方法論部分提出改進的模擬退火算法結(jié)合PEM法以及另外兩種辨識算法。接著通過仿真實驗，比較三種不同的辨識方法的結(jié)果，初步篩選出改進的模擬退火算法結(jié)合PEM法。然后根據(jù)真實直升機的飛行實驗數(shù)據(jù)，進一步分析該算法在復雜條件下對小型無人直升機系統(tǒng)辨識的適用性。最終，仿真實驗結(jié)果與真實飛行實驗結(jié)果均驗證了該辨識算法的有效性。 2）開發(fā)了一套易操作的辨識過程環(huán)境工具。系統(tǒng)辨識是一項計劃性與工程性強的工作。針對小型無人直升機實驗環(huán)境復雜、待辨識參數(shù)多的特點，為了實現(xiàn)操作上的步驟化，本文匯集了辨識過程中需要關注的各個環(huán)節(jié)，包括：實驗設計與數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)預處理，參數(shù)初始值估算，模型靈敏度分析，辨識算法的應用以及驗證。辨識過程環(huán)境工具在本文的實驗階段得到了良好使用。 3）搭建了一個高效的分布式計算平臺。由于改進的模擬退火算法具有并行性，為了充分發(fā)揮辨識算法優(yōu)勢以及MATLAB強大的數(shù)學運算能力，本文建立了MATLAB分布式計算集群。實驗表明，該計算平臺易于植入辨識算法，方便部署，而且具有良好的運算加速比。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：V275.1;V279;N945.14

【參考文獻】

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本文編號：2722856