子空间辨识方法的改进

针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要 ,基于数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,提出并推导了指定状态变量的子空间辨识方法 ,并在某型双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验 。

飞行事故数据辨识与操纵估计初步研究

在飞机飞行数据真实记录中,飞行数据记录器是飞行事故调查的重要依据。但飞行中的各种噪声影响着数据的真实性。为此提出一种模型/参数辨识和约束预测控制的飞行员操纵估计方法。利用N4SID加权阵的子空间辨识算法获得单次事故模型的系统阶次,并进一步确定事故模型系统的状态参数;采用有约束广义模型预测控制方法求解操纵量最优估计值即为实时飞行操纵量。通过与真实飞行数据记录对比认为:状态辨识结合预测控制求解飞行操纵量的方法可获得操纵量的最优估计值。通过对事故中飞行员的操纵和动作判别进行定量分析,对飞行数据进行优化,为事故调查起到支持作用。

基于N4SID子空间辨识的线性自抗扰控制器

为了改善扩张状态观测器(ESO)的估计效果及解决自抗扰控制中b_0参数的整定问题,提出了一种基于N4SID(numerical algorithms for subspace state space system identification)的线性自抗扰控制策略.使用N4SID子空间辨识方法对系统模型的未知参数及线性自抗扰控制(LADRC)中的b_0参数进行辨识,减少被控系统的不确定因素,从而提高了扩张状态观测器对系统广义扰动的估计能力.仿真结果表明,该方法有效地改善了LADRC的控制效果,提高了扩张状态观测器的估计能力.