用于飞机模型参数辨识的飞行数据处理方法研究

飞行过程中产生的飞行器监测数据,对飞行器性能的优化与飞行器控制系统的设计有着重要的指导意义.然而飞行试验环境的复杂性与多变性将导致飞行数据中包含较多异常数据,严重影响数据质量.本文研究飞行数据中异常数据的辨识与补偿方法及其在飞行器模型参数辨识中的应用.结合数据相容性检验,提出了一套从野值的识别、剔除与补正、数据的平滑滤波到基于极大似然法的时间延迟、零位误差与比例误差的辨识与补偿的飞行数据处理方法.除此之外,本文对结合常值误差补偿的飞行器模型参数组合辨识方法及其应用进行了设计.应用实例表明,该方法能够在一定条件下实现具有较高精度与速度的飞行数据中异常数据的辨识与补偿,并验证了该方法在改善飞行器模型参数辨识过程与结果精度上的有效性.