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摘要:
对再入式高超声速飞行器的气动参数在线辨识方法进行了分析研究,采用滤波器对动态方程进行静态化处理,以简化辨识方法,但同时引入了不确定的滤波器参数。为了减小辨识过程中由滤波器参数选择引起的辨识误差,设计了一种参数选择策略。在常规选择参数的基础上引入了智能优化算法———粒子群优化算法,用以确定合适的滤波器参数值。然后,利用基于带遗忘因子的最小二乘法对时变气动参数进行在线辨识。最后基于 SX-2模型进行了相关仿真。结果表明:基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法与未引入参数选择策略的气动参数在线辨识方法相比,辨识精度得到了一定程度的提高。
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文献信息
篇名 基于粒子群优化算法的气动参数在线辨识方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 航空航天
关键词 粒子群优化 频谱分析 参数辨识 最小二乘算法 滤波器 在线
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 116-120
页数 5页 分类号 V417
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.160322
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王永骥 华中科技大学自动化学院 152 1387 18.0 30.0
2 刘磊 华中科技大学自动化学院 123 637 12.0 19.0
3 刘莎 华中科技大学自动化学院 6 15 2.0 3.0
4 卫星 华中科技大学自动化学院 1 12 1.0 1.0
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滤波器
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华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
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