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基于UKF的小型无人飞行器模型参数在线辨识

Parameter Online Identification of a Small-Scale Unmanned Aerial Vehicle Applying Unscented Kalman Filter

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【作者】 缪存孝房建成

【Author】 MIAO Cunxiao,FANG Jiancheng School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering,BeiHang University,Beijing 100191,P.R.China

【机构】 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院

【摘要】 针对小型无人飞行器的动力学模型中的动气动导数很难通过风洞实验获得,以及针对小型无人飞行器模型的强非线性特性问题,提出了利用飞行数据基于UKF(Unscented Kalman Filter)的模型参数在线辨识方法.根据待辨识的参数建立增广式非线性状态方程,并构建基于活塞式发动机的小型无人飞行器非线性数学模型.通过已建立的增广式非线性状态方程,建立UKF方程.利用飞行数据,应用UKF方法进行参数在线估计.仿真飞行实验结果表明基于UKF的在线辨识方法适合应用于小型无人飞行器非线性模型中的动气动导数参数在线辨识.

【Abstract】 To obtain the dynamic aerodynamic derivatives which are difficult to obtain through the wind tunnel experiments, and to solve the issues of the strong nonlinear characteristics of small-scale unmanned aerial vehicle(SUAV),it is proposed that the parameter estimation method based on unscented kalman filter(UKF) utilizing the flight data.The augmented nonlinear state equations are established in terms of parameters which to be identified,and the nonlinear model of SUAV based on the piston engine is built.The UKF formulation is constituted by the augmented nonlinear model.The UKF method is applied to identify the aerodynamic derivatives by flight data.The simulation results show that the UKF estimation method is suitable for the on-line estimation of aerodynamic derivatives within the nonlinear model of SUAV.

【基金】 国家自然科学基金和国防基础科研资助,项目批准号:60736025,60825305,60905056,D2120060013
  • 【会议录名称】 中国自动化学会控制理论专业委员会B卷
  • 【会议名称】第三十届中国控制会议
  • 【会议时间】2011-07-22
  • 【会议地点】中国山东烟台
  • 【分类号】V279
  • 【主办单位】中国自动化学会控制理论专业委员会
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