曹承钰，廖宇新，曹玉腾，李 珺

（1.中南大学 航空航天学院，湖南 长沙 410083；2.北京航天自动控制研究所，北京 100854）

0 引言

为进一步改善飞行器的气动性能并提高飞行器的环境适应能力，变构型的思想应运而生。对于可变构型的变体飞行器而言，其姿态控制往往具有多变量、快时变、强耦合、强非线性、不确定性等特点，且上述特征会因变形引起的气动力与气动力矩、质心、压心和转动惯量等参数的改变而更加显著。此外，在变体飞行器飞行过程中，其气动参数的变化通常无法被精确预知或测量[1]。因此对变体飞行器气动参数进行在线辨识，并基于辨识结果设计高精度、强适应性的姿态控制方法具有重要意义。

目前常用的气动参数辨识方法有最小二乘法[2]、极大似然法[3]、Kalman滤波算法[4]以及智能算法[5]等。最小二乘法因有偏估计的特点，精度往往难以满足要求。极大似然法虽然能获得较高的辨识精度，但迭代计算耗时较长，难以满足在线辨识的时效性要求。智能算法辨识精度高且具备全局寻优能力，但收敛速度较慢，对计算能力要求高，在线应用难度大。扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）算法将非线性模型进行一阶近似，进而对系统状态进行递推估计，在求解非线性状态实时估计问题中体现出良好的性能[6]。文献[4]提出了一种基于EKF算法的气动参数辨识方法，实现了滤除噪声和对未知气动参数的精确估计。本文将基于EKF算法设计气动参数辨识方法，在有限的计算资源消耗下实现较高精度的气动参数在线辨识。……