基于卡尔曼滤波的水下航行器水动力系数辨识方法

摘要

文中建立了水下航行器垂直面内机动水动力系数辨识模型,分别采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,对模型中突出影响操纵性能的水动力导数进行了辨识.仿真结果表明:当首尾升降舵都采用幅值为10°正弦规律操舵,将水下航行器的状态参数作为测量输入,两种算法都有很高的辨识精度,与水动力导数试验测定值进行比较,SRUKF和EKF的最大辨识误差仅2.98％ 和0.91％.此外,由于水下航行器垂直面运动模型线性度较高,无论是辨识精度还是收敛速度,EKF算法的性能都优于SRUKF,更适用于线性水动力系数的在线识别.