基于QAR数据的气动力矩参数辨识
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状的分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 气动参数辨识的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 QAR数据的应用现状 | 第11-14页 |
| 1.2.3 QAR数据应用于气动参数辨识的意义 | 第14页 |
| 1.3 主要内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 气动力矩模型的建立 | 第16-23页 |
| 2.1 角运动基本分析 | 第16-17页 |
| 2.2 角运动方程组的建立 | 第17-19页 |
| 2.3 气动力矩数学模型的建立 | 第19-22页 |
| 2.3.1 飞机角运动的耦合性分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 纵向气动力矩数学模型的建立 | 第20-21页 |
| 2.3.3 横侧向气动力矩数学模型的建立 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 QAR数据的预处理 | 第23-47页 |
| 3.1 QAR数据中野值的识别、剔除及补正 | 第23-31页 |
| 3.1.1 野值的识别与剔除 | 第24-26页 |
| 3.1.2 野值的补正方法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 QAR数据中野值的识别、剔除与补正 | 第27-31页 |
| 3.2 角速度和角加速度数据的获取 | 第31-36页 |
| 3.2.1 微分平滑方法 | 第32页 |
| 3.2.2 角速度数据和角加速度数据的获取 | 第32-36页 |
| 3.3 基于压缩感知理论的QAR数据重构 | 第36-41页 |
| 3.3.1 压缩感知的理论基础 | 第36-37页 |
| 3.3.2 QAR数据的重构 | 第37-41页 |
| 3.4 QAR数据中噪声的滤除 | 第41-44页 |
| 3.4.1 低通数字滤波器去噪 | 第41-43页 |
| 3.4.2 小波系数相关性去噪 | 第43-44页 |
| 3.5 气动力矩参数的可辨识性分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 气动力矩参数辨识 | 第47-66页 |
| 4.1 动力学系统辨识的基本过程 | 第47-48页 |
| 4.2 气动力矩参数辨识试验设计 | 第48-49页 |
| 4.3 基于最小二乘法的气动力矩参数辨识 | 第49-57页 |
| 4.3.1 最小二乘法的基本原理 | 第49-50页 |
| 4.3.2 最小二乘法在气动力矩参数辨识中的应用 | 第50-53页 |
| 4.3.3 最小二乘法辨识结果分析 | 第53-57页 |
| 4.4 基于极大似然法的气动力矩参数辨识 | 第57-66页 |
| 4.4.1 极大似然法的基本原理 | 第57-58页 |
| 4.4.2 极大似然法在气动力矩参数辨识中的应用 | 第58-60页 |
| 4.4.3 极大似然法辨识结果分析 | 第60-63页 |
| 4.4.4 多次试验的辨识结果对比分析 | 第63-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
