[发明专利]针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法

权利要求书

1.一种针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，包括以下步骤：

S1、模型结构确定；

S2、输入信号设计；

S3、通过飞行试验完成数据采集；

S4、数据预处理；

S5、模型气动参数估计；

在步骤S1中，所述模型为小型四旋翼飞行器状态空间模型，所述模型通过下述子步骤获得：

S11、获得飞行器动力学模型；

S12、获得小型四旋翼飞行器状态空间模型；

在步骤S12中，所述小型四旋翼飞行器状态空间模型为通过在飞行器动力学模型中增加输入信号影响后获得；

在步骤S2中，所述输入信号采用3211多阶跃信号的方式输入；

在步骤S3中，所述数据的采集，包括采集输入信号和输出信号，所述输入信号包括飞手输入信号和步骤S2中涉及的3211多阶跃信号，所述输出信号包括无人机旋翼电机输入信号、欧拉角、角速率、线性加速度、航向、气压高度、高度和地速；

在步骤S4中，所述数据预处理包括飞行数据兼容性分析和传感器位置校正，飞行数据兼容性分析为通过对飞行试验所得输出信号进行RTS平滑-扩展卡尔曼滤波；

在步骤S5中，所述模型气动参数估计通过对步骤S4中预处理后的数据进行输出误差法辨识获得。

2.根据权利要求1所述的针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，其特征在于，

在步骤S2中，所述3211多阶跃信号为信号带宽为3:2:2:1的交替脉冲组成，在3211多阶跃信号的信号中，比例为1的脉宽对应于占主导地位的系统预期固有频率，满足以下公式:

其中，f_n为占主导地位的系统期望固有频率。

3.根据权利要求1所述的针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，其特征在于，

在步骤S3中，所述飞行试验是在小型四旋翼的悬停状态下进行的。

4.根据权利要求1所述的针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，其特征在于，

所述输出信号进行RTS平滑-扩展卡尔曼滤波包括前向卡尔曼滤波和后向卡尔曼滤波过程。

5.根据权利要求1所述的针对小型四旋翼飞行器气动参数的时域辨识方法，其特征在于，

所述输出误差法辨识包括如下子步骤：

S51、求解负对数似然函数，获得优化目标函数；

S52、求解优化步长；

S53、根据步长进行优化；

S54、以松弛优化的思想交替调整直至达到收敛。