發(fā)布時間：2020-10-29 13:55

　　 本課題源于國防重大演示驗證項目——微型飛行器演示驗證樣機研制,它具有很強的型號工程背景。 系統(tǒng)辨識( System Identification)作為現代控制論和信號處理的重要內容,是近幾十年發(fā)展起來的一門學科,它研究的基本問題是如何通過實驗數據來建立控制對象的數學模型。本文主要研究有關微型飛行器辨識建模方法及其實現途徑。 文中首先介紹了國內外微型飛行器的研究現狀以及相關的系統(tǒng)辨識的基礎知識;接著探討了微型飛行器實驗建模的方案,包括數據采集裝置組成、角速率陀螺等部件的安裝和標定誤差分析。 課題接著研究了微型飛行器辨識建模的試驗設計過程,根據固定翼微型飛行器的氣動性能,將微型飛行器建模分為縱向和橫向兩個通道,并在試驗信號的輸入輸出設計,野值點識別、剔除與補正等方面進行了較為深入的探討。 最后,本文采用兩種辨識方法——無偏最小二乘法和神經網絡方法分別辨識出微型飛行器的參數模型和非參數模型,并用交叉檢驗法對這兩個模型進行驗證。 研究結果表明,通過系統(tǒng)辨識的方法建立微型飛行器的模型在工程上是可行的。
【學位單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2005
【中圖分類】：V271;N945.14
【部分圖文】：

司和 Auburn 大學聯合研制的 Kolibri、美國 Florida 大學的 Bird 等。文獻[4]對外微型飛行器的研究進展狀況有較為詳細的介紹。1998 年起，南京航空航天大學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步，1999 年南航成功地試飛了國內第一架微飛行器；在此之后，清華大學、西北工業(yè)大學等高校也開展了微型飛行器方的研究。目前南航已經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布局，可以攜帶微型 CCD 攝像頭和圖像傳輸系統(tǒng)，具有個復合功能的升降副翼和一個方向舵。由于實用的微型飛行器必須具有自主行控制和導航功能，從 2001 年起，南航開始了微型飛行器自主飛行控制技術研究，但由于微型飛行器的特殊布局、一舵多用、飛行力學模型復雜性以及制用的 MEMS 器件少，又由于精確的數學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。清華大學在 MAV 控制技術方面也進行了較多的研究，并研制出微型高度計微型方位水平儀等控制模塊。

2.3.1 神經網絡 BP 算法的數學表達圖 2.2 基于 BP 算法的神經網絡結構圖基于BP算法的多層前饋形網絡的結構見圖2.2，網絡包括輸入層、輸出層以及一層或多層隱含層，同層神經元互不相連，相鄰層神經元通過權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（單元）上，經過各個節(jié)點的激活函數運算后，把隱含節(jié)點的輸出信息傳播到輸出節(jié)點，工作后給出輸出結果。網絡的學習過程由正向和方向傳播兩部分組成。在正向傳播過程中，每一層神經元的狀態(tài)只影響下一層神經元。如果輸出層得不到期望的輸出，就是實際輸出與期望輸出值之問有誤差，那么學習算法就轉入反向傳播過程，將誤差信號沿著原來的連接通路返回

在正向建模問題中，神經網絡與待辨識系統(tǒng)具有相同的輸入，兩者的輸出誤差作為網絡的訓練信號，這是典型的有監(jiān)督學習問題。學習結束后，網絡模型將具有與實際系統(tǒng)相同的輸入輸出特性。模型結構如圖2.3所示。圖 2.3 神經網絡正向模型
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本文編號：2860996