李霜天
- 作品数：1 被引量：7H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 基于人工蜂群优化的高超声速飞行器在线参数辨识被引量：7
- 2012年
- 高超声速飞行器由于具有特殊的气动特性和复杂的运行环境,其气动模型的建立和模型中参数的确定面临着更高的要求.飞行器参数辨识是根据飞行器的输入及其响应确定出飞行器的模型和模型中的各个参数数值.针对高超声速飞行器模型耦合性强、非线性程度高、运行环境复杂等特点,本文提出了基于人工蜂群优化的在线参数辨识方法,将参数辨识问题转换为优化问题,以蜂群为单位进行搜索,通过群体信息交流和优胜劣汰的机制,使得蜂群朝着更优方向进化;引入采蜜蜂机制和混沌搜索机制,使得蜂群能够跳出局部最优,具有更强的全局寻优能力.应用此方法对某飞行器升力系数进行辨识计算,结果证明了此方法的可行性.与传统的极大似然法对比表明,本文所提方法在具有系统测量噪声的条件下具有更强的抗干扰能力和准确性.
- 李霜天段海滨
- 关键词：高超声速飞行器参数辨识人工智能全局优化
