
基于全局非线性可分离的最小二乘法的飞机颤振模态参数辨识
Global nonlinear separable least square algorithm for the aircraftflutter model parameter identification
本文考虑在输入-输出数据都带有噪声的前提下,将偏差补偿最小二乘算法(CLS)进行推广得到非线性可分离的最小二乘算法(NSLS)。采用适用于噪声环境的非线性可分离的最小二乘算法可准确地辨识飞机的颤振模态参数,该算法结合传递函数模型,将带噪声系统的辨识问题转化为非线性可分离的最小二乘问题。利用该算法,两噪声的方差值和传递函数中的模型参数可分离地估计出来。最后利用试飞试验数据辨识飞机的系统参数,验证了该方法的有效性。
参数辨识 / 最小二乘法 / 可分离的非线性最小二乘 / 颤振. {{custom_keyword}} /
Parameter identification / Least-squares method / Nonlinear separate least-squares / Flutter. {{custom_keyword}} /
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