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小型无人直升机动力学建模的子空间辨识方法摘要：将小型无人直升机的动力学建模问题看作是基于输入输出数据的黑箱辨识问题同时考虑到子空间辨识算法的快速性与鲁棒性在获得悬停工作点附近的扫频试飞数据后应用子空间辨识算法对无人直升机的黑箱模型进行系统辨识。基于子空间算法的系统辨识结果展现出了良好的辨识性能并最终获得了小型无人直升机在悬停状态下的线性黑箱模型。采用新的试飞数据进行模型验证的结果表明了子空间辨识算法的有效性。关键词：无人直升机；黑箱建模；子空间辨识中图分类号：V2文献标识码A文章编号2095-6363（2017）04-0032-03无人直升机以其在军民用方面的广泛应用前景近年来日渐受到重视已成为越来越多国内外机构和组织的研究对象。由于无人直升机具有多变量强耦合非线性的特点其动力学模型的建立和飞行控制律的设计是需要解决的关键问题是其执行各种任务的基础。为了对无人直升机的飞行控制律进行基于模型的设计必须首先获得系统准确的数学模型模型准确与否直接影响控制律的设计效果。传统建模过程中气动导数的获得需要通过对机体和旋翼翼型的吹风以及一系列理论推导才能够得到这对实验条件以及理论素养都提出了比较高的要求并且不能够保证建模的精度。因此在具有无人直升机平台的情况下可以采用系统辨识的方法对无人直升机进行建模。无人直升机的系统辨识是指基于飞行实验获得的输入输出数据通过对无人直升机的灰箱或黑箱模型中的未知⑹进行参数估计从而建立模型的方法。系统辨识建模基于真实的输入输出数据辨识所得的模型往往能更准确地反映对象的动力学特性。本文将一种子空间辨识算法应用于小型无人直升机的动力学模型参数辨识问题获得了无人直升机悬停状态的线性MIMO模型可以用于控制律的初步设计。1.研究平台介绍在借鉴和消化国内外前期研究经验的基础上本课题采用日本京商公司出产的Concept60型遥控直升机作为研究平台在此平台上开发自主飞行控制系统。Concept60是一型可通过无线电遥控的模型直升机其外观如图1所示。该平台主要由机身、主旋翼、尾梁、尾桨、稳定杆、水平安定面、垂直安定面以及起落架等部分组成。Concept60模型直升机的特征参数为：1）机身长度：1400ram机身宽度：460mm机身高度：400mm；2）主旋翼直径：1760mm尾桨直径：260mm；3）机身白重：4.5kg最大载重：5kg；4）引擎要求：60级；燃料：93号汽油与机油混合燃料；汽缸容量：9.8cc；制冷方式：风冷；5）续航时间：30min。2.子空间辨识算法就辨识方法而言经典的系统辨识方法都是通过最小化某个目标函数（代价函数）得到待辨识的模型参数这样就存在着一些缺陷：例如最小二乘法所采用的基于梯度的寻优方法不可避免地会出现不收敛或陷入局部最优值等问题；采用PEM预报误差法辨识时也具有过分依赖初值选取的缺陷。自20世纪90年代以来子空间辨识（SubspaceIdentificationSID）算法是用来确定多变量模型特别是对于高阶系统非常有效的辨识算法之一。子空间算法的核心思想是利用几何属性通过奇异值分解直接从输入输出数据得到状态空间方程。由于避免了通常辨识算法中所必须进行的迭代计算且不依赖于初值SID算法具有辨识速度快、鲁棒性能好的优点。3.小型直升机的模型辨识子空间系统辨识的流程主要包括试飞实验、数据处理以及模型参数辨识计算这几个主要步骤分别介绍如下所述。3.1数据获取在Concept60模型直升机上搭载为其专门设计的飞行控制系统后即成为小型无人直升机系统。在进行试飞实验时操纵手通过扫频试飞的方式获得原始输入输出数据其具体过程如下：首先使直升机切换到手动遥控飞行模式此时操纵手通过无线电遥控的方式开环操纵直升机将直升机在悬停状态配平。图2为悬停状态下的无人直升机。接着操纵手在配平点分别对俯仰、滚转、偏航、总距4个通道进行正弦扫频操纵作为无人直升机的模态激励信号这样可以使由此得到的模型在相应的频率范围内具有准确性。悬停状态下包含四通道的扫频操纵数据通常持续80s～2008覆盖0.1Hz～2Hz的频率范围。图3为系统辨识扫频实验的原理图。其中控制舵机的PWM波信号由机载飞控计算机的数据采集模块记录作为辨识所需的原始输入数据；而差分6PS、IMU等传感器对直升机的状态响应进行测量作为辨识所需的原始输出数据。可见此时是将舵机动态与直升机动态归并在一起建模这是由于FUTABA舵机的带宽很高（大约为5Hz）远高于模型直升机的带宽从而省去了单独辨识舵机动态特性的工作。3.2数据处理