气动参数在线辨识在火箭助推段制导中的应用
为减小气动参数扰动对火箭助推段的影响,提高制导精度,本文将火箭飞行过程中的气动参数扰动量视为摄动制导中的小扰动量,对传统摄动方程进行改进。采用扩展Kalman滤波方法对气动参数扰动量进行辨识,再利用限定记忆递推最小二乘法基于辨识结果进行预测,将预测结果用于下一阶段的摄动制导计算,构建了“辨识—预测—计算”迭代更新的在线辨识模型。本文设计的扩展Kalman滤波器辨识效果较好,收敛时间10 s左右,辨识精度10%以内。设计的结合气动参数在线辨识的摄动制导方案相对于传统方案,能有效降低终端状态偏差。Monte Carlo打靶结果表明改进摄动制导方案对偏差的鲁棒性增强,弹道收敛性更好。本文将气动参数在线辨识用于火箭助推段的摄动制导,降低了气动参数扰动对制导精度的影响,在一定程度上提高了摄动制导的性能,对工程实践具有参考作用...
限定记忆最小二乘辨识与非对称缸液压系统
针对非对称液压缸系统,以PRMS信号为激励信号,对比了普通最小二乘法与限定记忆最小二乘法在开环辨识中的辨识效果。并将限定记忆最小二乘辨识方法所得的辨识模型同实际系统的输出进行了对比和验证。证实了限定记忆最小二乘辨识方法的有效性。
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