基于非线性可分离的最小二乘法的飞行器颤振模态参数辨识

摘要

在输入—输出数据中带有噪声时，最小二乘辨识算法给出模型参数的有偏估计。当噪声方差的估计值可获得时，采用偏差补偿最小二乘算法(CLS)能够用来得到模型参数的一致性估计。本文在偏差补偿最小二乘算法的基础上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行器的颤振模态参数，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行器的系统参数，验证了该方法的有效性。