王子琪

(中国直升机设计研究所,江西 景德镇 333001)

0 引言

近年来,小型无人飞行器迅猛发展,多旋翼飞行器、新构型共轴直升机等飞行器得到了诸多学者的重视。对于这类共轴直升机,不乏有通过控制旋翼转速代替控制总距,同时差动下旋翼总距角控制航向的操纵方式。这种操纵方式可以减少飞机结构零件数目,降低机体重量,但同时也带来了更加严峻的垂向-航向耦合问题。传统电动共轴直升机的旋翼转速是固定的,通过总距舵机与航向舵机的相互协调来解决垂向-航向耦合问题。与控制总距舵机相比,控制转动惯量很大的旋翼更加困难。所以建立输入为旋翼转速、航向差动,输出为垂向速度、航向角速度的耦合模型尤为必要。

国内外关于系统辨识的相关研究已有了丰硕的成果。早在1999年,学者L.Ljung[1]就对系统辨识做出了定义,并给出了系统辨识的“三要素”。杨平等学者[2]结合系统辨识的最新发展,将其补充为“六要素”,更为详尽地概括了系统辨识的所有工作。Klein等学者[3]建立了经典的极大似然辨识算法,使得辨识算法有了长足的进展。得益于系统辨识理论的快速发展,用于系统辨识的商业软件也迅速发展,如学者Tischler[4]基于频域辨识、偏相干系数分析等理论建立的CIFER软件,可以较为准确地辨识系统模型。并且,基于神经网络的系统辨识也日趋成熟;基于实时递归学习的递归神经网络也可以较为准确地辨识系统模型。学者Simon[5]在专著中详尽地叙述了应用递归神经网络进行系统辨识的理论依据。……