一种高超声速飞行器气动参数在线辨识方法

摘要

本发明公开了一种高超声速飞行器气动参数在线辨识方法，利用SVR对小样本的良好学习性能，利用SVR对小样本进行智能实时气动建模。该模型具有良好的泛化能力，可用于气动预测。然后采用数值微分法从SVR模型中实时提取气动参数；为保证识别精度和计算效率，提出了输入维数和噪声水平的经验公式，用于在线选择训练样本容量。针对SVR模型超参数难以在线优化的问题，提出了选取模型参数的经验公式，以追求SVR模型良好的泛化性能。基于训练样本噪声方差的渐近估计，在线选择SVR的超参数；该方法不依赖于先验的飞行器数学模型，能在较低的时间开销下实现对气动力参数在线准确、鲁棒的估计；它不仅可以作为一种在线的方法，而且可以作为一种离线使用的方法。