發(fā)布時(shí)間：2020-10-29 13:55

　　 本課題源于國防重大演示驗(yàn)證項(xiàng)目——微型飛行器演示驗(yàn)證樣機(jī)研制,它具有很強(qiáng)的型號(hào)工程背景。 系統(tǒng)辨識(shí)( System Identification)作為現(xiàn)代控制論和信號(hào)處理的重要內(nèi)容,是近幾十年發(fā)展起來的一門學(xué)科,它研究的基本問題是如何通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來建立控制對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。本文主要研究有關(guān)微型飛行器辨識(shí)建模方法及其實(shí)現(xiàn)途徑。 文中首先介紹了國內(nèi)外微型飛行器的研究現(xiàn)狀以及相關(guān)的系統(tǒng)辨識(shí)的基礎(chǔ)知識(shí);接著探討了微型飛行器實(shí)驗(yàn)建模的方案,包括數(shù)據(jù)采集裝置組成、角速率陀螺等部件的安裝和標(biāo)定誤差分析。 課題接著研究了微型飛行器辨識(shí)建模的試驗(yàn)設(shè)計(jì)過程,根據(jù)固定翼微型飛行器的氣動(dòng)性能,將微型飛行器建模分為縱向和橫向兩個(gè)通道,并在試驗(yàn)信號(hào)的輸入輸出設(shè)計(jì),野值點(diǎn)識(shí)別、剔除與補(bǔ)正等方面進(jìn)行了較為深入的探討。 最后,本文采用兩種辨識(shí)方法——無偏最小二乘法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別辨識(shí)出微型飛行器的參數(shù)模型和非參數(shù)模型,并用交叉檢驗(yàn)法對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。 研究結(jié)果表明,通過系統(tǒng)辨識(shí)的方法建立微型飛行器的模型在工程上是可行的。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2005
【中圖分類】：V271;N945.14
【部分圖文】：

司和 Auburn 大學(xué)聯(lián)合研制的 Kolibri、美國 Florida 大學(xué)的 Bird 等。文獻(xiàn)[4]對(duì)外微型飛行器的研究進(jìn)展?fàn)顩r有較為詳細(xì)的介紹。1998 年起，南京航空航天大學(xué)開始研究微型飛行器，隨著在地面遙控方式微型飛行器研究方面取得很大進(jìn)步，1999 年南航成功地試飛了國內(nèi)第一架微飛行器；在此之后，清華大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等高校也開展了微型飛行器方的研究。目前南航已經(jīng)成功研制出一系列的多種翼展 MAV 微型飛行器[5]，它一般采用固定翼氣動(dòng)布局，可以攜帶微型 CCD 攝像頭和圖像傳輸系統(tǒng)，具有個(gè)復(fù)合功能的升降副翼和一個(gè)方向舵。由于實(shí)用的微型飛行器必須具有自主行控制和導(dǎo)航功能，從 2001 年起，南航開始了微型飛行器自主飛行控制技術(shù)研究，但由于微型飛行器的特殊布局、一舵多用、飛行力學(xué)模型復(fù)雜性以及制用的 MEMS 器件少，又由于精確的數(shù)學(xué)模型難以獲取等原因，因此此前的于微型飛行器自主飛行控制方面的研究還處于探索階段。清華大學(xué)在 MAV 控制技術(shù)方面也進(jìn)行了較多的研究，并研制出微型高度計(jì)微型方位水平儀等控制模塊。

2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 算法的數(shù)學(xué)表達(dá)圖 2.2 基于 BP 算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖基于BP算法的多層前饋形網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)見圖2.2，網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、輸出層以及一層或多層隱含層，同層神經(jīng)元互不相連，相鄰層神經(jīng)元通過權(quán)重相連輸入信息首先通過輸入層向前傳播到隱含層的節(jié)點(diǎn)（單元）上，經(jīng)過各個(gè)節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)運(yùn)算后，把隱含節(jié)點(diǎn)的輸出信息傳播到輸出節(jié)點(diǎn)，工作后給出輸出結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程由正向和方向傳播兩部分組成。在正向傳播過程中，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元。如果輸出層得不到期望的輸出，就是實(shí)際輸出與期望輸出值之問有誤差，那么學(xué)習(xí)算法就轉(zhuǎn)入反向傳播過程，將誤差信號(hào)沿著原來的連接通路返回

在正向建模問題中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與待辨識(shí)系統(tǒng)具有相同的輸入，兩者的輸出誤差作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練信號(hào)，這是典型的有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。學(xué)習(xí)結(jié)束后，網(wǎng)絡(luò)模型將具有與實(shí)際系統(tǒng)相同的輸入輸出特性。模型結(jié)構(gòu)如圖2.3所示。圖 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向模型
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本文編號(hào)：2860996