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        直升機(jī)橫航向動力學(xué)模型頻域辨識方法研究

        2023-02-01 07:45:06
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年2期
        關(guān)鍵詞:頻率響應(yīng)航向直升機(jī)

        陳 力

        (中國飛行試驗研究院,西安 710089)

        直升機(jī)飛行品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)中對橫航向模態(tài)特性評價提出了明確要求,一般通過參數(shù)辨識方法建立橫航向飛行動力學(xué)模型,從而獲得橫航向模態(tài)的固有頻率和阻尼比。早在20世紀(jì)80年代,國外就開始了直升機(jī)動力學(xué)模型參數(shù)辨識方法研究[1-2]。美國航空航天局開發(fā)了一套頻域辨識軟件CIFER,并成功地辨識了包括UH-60、CH-47、BO-105、AH-64D直升機(jī)及XV-15無人傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的飛行力學(xué)模型[3]。國內(nèi),孫濤、宋彥國等[4-7]提出了一種將機(jī)理建模和辨識建模相結(jié)合的辨識方法,并用該方法獲得了模型直升機(jī)懸停時的狀態(tài)空間模型。顧冬雷等[8]基于頻域辨識方法獲得了模型直升機(jī)的傳遞函數(shù)模型。吳建德、周健、劉尊和武梅麗文等[9-12],對小型無人直升機(jī)飛行動力學(xué)模型系統(tǒng)辨識方法進(jìn)行了研究。

        本文針對直升機(jī)試飛數(shù)據(jù)特點,利用線性調(diào)頻Z變換、多輸入輸出頻率響應(yīng)計算和相干系數(shù)加權(quán)融合多窗口頻率響應(yīng)等方法,提高了頻率響應(yīng)計算的精度;利用狀態(tài)子空間方法和輸出誤差方法獲得直升機(jī)橫航向動力學(xué)模型中的未知參數(shù)值。通過某型直升機(jī)試飛進(jìn)行驗證,結(jié)果表明本文方法獲得的模型仿真與試飛數(shù)據(jù)基本一致,達(dá)到了商用軟件CIFER辨識結(jié)果精度,具有良好的工程應(yīng)用價值。

        1 頻率響應(yīng)計算方法

        針對直升機(jī)試飛數(shù)據(jù)振動噪聲大的特點,本文采用修正的平均周期圖法進(jìn)行頻率響應(yīng)計算。該方法需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分段加窗,窗口函數(shù)選擇漢寧窗。為了增加分段數(shù)據(jù)的個數(shù),減小振動噪聲的影響,使相鄰加窗數(shù)據(jù)之間重疊80%。為了細(xì)化橫航向動力學(xué)模型關(guān)注頻率范圍的頻率響應(yīng),本文采用線性調(diào)頻Z變換,該方法可以指定時頻轉(zhuǎn)換的頻率范圍[13]。

        對于單輸入單輸出系統(tǒng),頻率響應(yīng)和相干系數(shù)計算參見公式(1)和公式(2)。

        式中,H(f)為頻率響應(yīng),γ2uy為相干系數(shù),Gu(yf)為輸入輸出互譜,Gu(uf)、Gy(yf)分別為輸入和輸出的自譜,計算公式參見公式(3)和公式(4)。

        式中,Guu,i(f)、Guy,i(f)分別為第i段數(shù)據(jù)的自譜和互譜,計算公式參見公式(5)和公式(6)。

        式中,U(if)、Y(if)分別為第i個分段加窗數(shù)據(jù)的頻域數(shù)據(jù),(f)與U(if)互為共軛。

        本文目的是辨識直升機(jī)橫航向動力學(xué)模型,直升機(jī)的橫航向動力學(xué)響應(yīng)為典型的多輸入多輸出系統(tǒng),不能直接采用單輸入單輸出系統(tǒng)方法計算頻率響應(yīng)。多輸入多輸出系統(tǒng)可看成多輸入單輸出系統(tǒng)的集成,對于多輸入單輸出系統(tǒng),通過公式(7)進(jìn)行頻率響應(yīng)計算[14]。

        對于兩輸入單輸出系統(tǒng),頻率響應(yīng)計算公式如公式(8)和公式(9)所示。

        數(shù)據(jù)分段加窗作為一個標(biāo)準(zhǔn)的譜分析方法在前面已經(jīng)介紹,該方法是用于降低譜估計中的隨機(jī)誤差,但是不同的窗口尺寸對最終的譜估計結(jié)果影響不同。對于較大窗口長度,辨識的有效最小頻率就降低了,因此在所關(guān)心的低頻范圍可以獲取更豐富的信息。然而,窗口的數(shù)量也隨之減少,這意味著在譜計算中可用于平均的窗口減少,導(dǎo)致隨機(jī)誤差增大。幅值和相位曲線的震蕩也會增加,特別是在高頻。這是因為高頻區(qū)的信噪比比較低,也需要更多的數(shù)據(jù)窗口進(jìn)行平均。較小窗口意味有更多的窗口可以用于平均,可以降低隨機(jī)誤差。這一般可以提高高頻區(qū)的辨識精度。但是,導(dǎo)致了關(guān)心的低頻段信息內(nèi)容減少了。在辨識小阻尼模態(tài)時,小的窗口還會引起頻率響應(yīng)分辨率低,甚至導(dǎo)致小阻尼模態(tài)不可辨識的問題。

        為了綜合不同時間寬度窗口的優(yōu)點,利用相干系數(shù)的函數(shù)對不同時間寬度窗口計算的自譜、互譜進(jìn)行加權(quán),以獲得關(guān)注的全頻率范圍內(nèi)質(zhì)量都好的頻率響應(yīng)[14]。

        式中,Wi表示第i個窗口的加權(quán)函數(shù),εr()i表示第i個窗口下頻率響應(yīng)的正則化隨機(jī)誤差,εr()min為所有窗口中頻率響應(yīng)正則化隨機(jī)誤差最小值,T為數(shù)據(jù)時間長度,Twin為窗口的時間寬度。

        利用公式(14)~公式(16)計算加權(quán)后的自譜和互譜,并利用加權(quán)后的譜和互譜計算頻率響應(yīng)和相干系數(shù)。

        2 辨識模型和算法

        辨識模型采用線性化的小擾動橫航向動力學(xué)方程,如公式17所示。

        式中,u0、w0、θ0和φ0為飛機(jī)配平的速度和姿態(tài)角,g為重力加速度,狀態(tài)矩陣和控制矩陣中其他參數(shù)為待辨識參數(shù)。

        由于狀態(tài)子空間法的主要過程中不含非線性尋優(yōu)過程,所以具有很好的數(shù)值魯棒性,不會出現(xiàn)基于非線性尋優(yōu)辨識算法(如極大似然法、非線性最小二乘法等)所容易出現(xiàn)的局部最小現(xiàn)象。本文利用狀態(tài)子空間方法獲取未知參數(shù)的初值,具體過程見參考文獻(xiàn)[11]。

        根據(jù)相干系數(shù)不小于0.6原則選擇可用于參數(shù)辨識的頻率響應(yīng)的頻率范圍[14]。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),滿足上述要求的不同輸入/輸出之間頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)的頻率范圍不同。為了解決該問題,本文首先辨識不同輸入輸出之間的等效傳遞函數(shù)模型;然后計算等效傳遞函數(shù)模型相同頻率范圍的頻率響應(yīng),將其作為狀態(tài)子空間的辨識數(shù)據(jù)進(jìn)行未知參數(shù)初值辨識。該處理方法可以僅利用相干系數(shù)大于0.6的頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識,避免了質(zhì)量不好的頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)導(dǎo)致的辨識發(fā)散問題。

        以本文方法計算試飛數(shù)據(jù)的頻率響應(yīng)作為辨識數(shù)據(jù),利用輸出誤差方法進(jìn)行未知參數(shù)辨識,獲得最終辨識結(jié)果。

        3 飛行試驗數(shù)據(jù)驗證

        利用某型直升機(jī)試飛數(shù)據(jù)對本文方法進(jìn)行驗證,采用橫向桿δLAT和腳蹬δPED掃頻數(shù)據(jù)進(jìn)行橫航向動力學(xué)模型進(jìn)行辨識。針對δLAT掃頻數(shù)據(jù),將輸出ν、p、r和φ對δLAT的頻率響應(yīng)用于辨識,對于δPED掃頻數(shù)據(jù),將輸出ν、p、r和φ對δPED的頻率響應(yīng)用于辨識。

        利用上述方法計算該飛行試驗數(shù)據(jù)的頻率響應(yīng),典型的頻率響應(yīng)的幅值、相位和相干系數(shù)如圖1和圖2所示。

        圖1 通道p/δLAT的頻率響應(yīng)

        圖2 通道r/δPED的頻率響應(yīng)

        首先辨識不同通道的傳遞函數(shù)模型,計算上述所得傳遞函數(shù)模型0.1~12 rad/s的頻率響應(yīng),并把其作為狀態(tài)子空間法的辨識數(shù)據(jù)辨識得到初始次優(yōu)狀態(tài)空間模型,然后用從飛行試驗數(shù)據(jù)得到頻率響應(yīng)作為辨識數(shù)據(jù),利用輸出誤差法對初始模型進(jìn)行優(yōu)化得到最終模型,辨識結(jié)果如下所示。

        本文方法辨識結(jié)果的特征值、固有頻率和阻尼比與商業(yè)軟件CIFER辨識結(jié)果的特征值、固有頻率和阻尼比基本一致,見表1。

        表1 辨識所得模型的特征值、固有頻率阻尼比

        辨識模型的驗證方法有多種,本文采取未用于辨識的非相似數(shù)據(jù)(縱向倍脈沖數(shù)據(jù))進(jìn)行驗證,其驗證結(jié)果如圖3所示(對驗證數(shù)據(jù)進(jìn)行和辨識數(shù)據(jù)同樣的處理)。

        圖3 辨識結(jié)果擬合曲線圖

        圖中點隔虛線為實際的試飛數(shù)據(jù),虛線為本文方法獲得的模型計算的輸出,實線為商業(yè)軟件CIFER獲得模型計算的輸出,由圖可知,本文方法和CIFER軟件的辨識模型計算的飛機(jī)響應(yīng)與實際試飛數(shù)據(jù)基本一致,且本文方法所得的模型和CIFER所得模型基本一致(虛線和實線重合),說明本文方法獲得的模型和商業(yè)軟件CIFER獲得的模型具有相當(dāng)?shù)木取?/p>

        4 結(jié)論

        (1)針對直升機(jī)試飛數(shù)據(jù)振動噪聲大的特點,利用本文所述的頻率響應(yīng)計算方法獲得了全頻段質(zhì)量好的頻率響應(yīng)數(shù)據(jù);

        (2)利用某型直升機(jī)試飛數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,結(jié)果表明本文所用方法獲得的模型可以準(zhǔn)確描述某型直升機(jī)橫航向動力學(xué)響應(yīng),且與商業(yè)軟件CIFER得到的模型具有相當(dāng)?shù)木取?/p>

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