[发明专利]一种飞行器气动参数在线辨识方法在审
| 申请号： | 201910693133.4 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110532621A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 唐鹏;党小为;郑琛;刘舒娜 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种飞行器气动参数在线辨识方法，用于实现实现对飞行器气动参数的实时在线辨识。该方法结合了无迹卡尔曼滤波算法与遗忘因子最小二乘法，无迹卡尔曼滤波算法用于估计出去除飞机传感器以及过程噪声影响的状态量，遗忘因子最小二乘法用于利用状态估计值参数辨识，该方法利用卡尔曼滤波算法用于状态估计的优势，解决遗忘因子最小二乘法因噪声对参数估计不准确的问题，提高了在线辨识的参数估计精度。该方法因涉及了实际工程背景，有较高的工程应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 最小二乘法 遗忘因子 卡尔曼滤波算法 参数估计 气动参数 在线辨识 状态估计 飞行器 无迹卡尔曼滤波 飞机传感器 参数辨识 工程应用 过程噪声 实际工程 实时在线 状态量 辨识 算法 噪声 | ||
【主权项】：
1.一种飞行器气动参数在线辨识方法，其特征在于：将卡尔曼滤波算法与遗忘因子最小二乘算法相结合，无迹卡尔曼滤波估计出去除飞机传感器以及过程噪声影响的状态量，利用状态估计值进行遗忘因子最小二乘参数辨识。/n
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