基于試驗數據的模型參數辨識研究

孔潔

摘 要：在民用飛機仿真建模過程中，經常會遇到黑盒元件，無法獲知內部結構參數。通過試驗數據的有效提取分析可以對模型參數進行估計，從而解決黑盒元件的建模問題。本文通過最小二乘法對起落架艙門收放作動器內部節流口進行了參數辨識，同時在AMEsim的仿真模型使用參數估計值，并將仿真結果與實際試驗數據進行了對比。

關鍵詞：參數辨識 最小二乘法 AMEsim

中圖分類號：U463 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）03（c）-0016-02

1 系統辨識

系統辨識的基礎是輸入和輸出數據，數據來源于系統的試驗和觀測。對于系統試驗的設計，是要獲取更多相關的系統有效信息[1-2]。對于系統觀測需要更多的采樣點與數據精度；對于參數估計性的系統辨識，首先對待辨識系統要有一個大致模型的定義，其次對其重要參數進行基于試驗數據的辨識。

民用飛機是一個復雜的多學科的系統，在虛擬仿真試驗過程中，經常會遇到試驗元件，缺乏內部結構圖、重要尺寸信息、關鍵特征參數等情況。通過地面模擬試驗，可以獲得大量的試驗數據。參數估計是通過獲取相關數據，通過對參數的最優化求解，得到試驗元件的模型參數的過程。

2 最小二乘法

最小二乘法通過誤差的平方和最小化的方法，找到最佳匹配參數[3]。對于線性系統，使用最小二乘法可以較為便捷求解得到最佳參數。

3 模型建立

已知液壓作動器兩腔體入口出均有以下結構的節流裝置，如圖1所示。進油時，節流裝置位于圖示右位，此時通流面積較大，能夠提供較大流量，保證作動器運動速度。回油時，節流裝置位于圖示左位，此時通流面積較小，提供背壓保證作動器運動穩定。

對液壓作動器建立其相應模型如圖2所示。

由于節流孔直徑及長度參數未知，對其中的收放液壓 作動器的節流系數需要通過試驗數據進行辨識。

在AMEsim中對節流口提供了兩種參數設置方式，pressure drop/flow rate pair和orifice diameter/maximum flow coefficient pair。試驗數據中采用大量的壓力、流量傳感器測量，采用pressure drop/flow rate pair可以有效進行參數估計。對壓差與流量采用二次函數最小二乘法估計得到以下結果，如表1所示。

4 仿真效果

參數辨識模型的試驗結果中，仿真開艙門耗時1.55s，內部壓力如圖3所示。實際開艙門耗時1.5s相比，誤差較小，內部壓力如圖4所示。通過試驗數據辨識得到的系統元件參數具備可信度。但本次仿真過程采用了簡化模型，未能將系統沖擊、瞬時壓降、系統運動慣量等因素反映，后續將進一步優化模型，對辨識參數做進一步的系統性驗證。

參考文獻

[1] 徐寧壽.系統辨識技術及其應用[M].北京：機械工業出版社，1986.

[2] 王樂一，趙文虓.系統辨識：新的模式、挑戰及機遇[J].自動化學報，2013，39（7）：933-936.

[3] 劉靜紈.最小二乘法在系統辨識中的應用[J].北京建筑工程學院學報，2004，20（3）：19-21.