飞行器气动参数在线估计器

强噪声下更稳

利用支持向量机与无迹卡尔曼滤波融合的数据驱动方法，将时变气动参数辨识转化为状态在线估计，适应大机动下的强非线性和噪声。

Bowen, Xu · Yang, Weiqi · Zhou, Yunfan · 赵卫 · Wu, Xianyu

ISA Transactions 2025

技术优势

适应强非线性

利用LS-SVM在线构建多参数耦合关系，作为数据驱动观测方程，无需预先假设模型结构，能够适应气动参数的时变非线性。

抗数据噪声与扰动

提出的UKF在线更新策略融合经验知识与实时信息，提高了方法对数据噪声和外部扰动的适应性。

应用场景

• 高速飞行器控制：用于高速飞行器大机动时的在线气动参数估计，提升控制系统精度。
• 飞行器气动建模：替代离线辨识，在线构建时变气动模型，适应飞行条件变化。
• 无人机飞控：部署于无人机飞控系统，在噪声环境下实时估计气动参数。
• 航天器再入制导：用于再入段气动参数在线辨识，应对高速、强非线性环境。