飞机和旋翼机系统辨识：工程方法和飞行试验案例_马克.B.蒂施勒_9787516501047

《AIAA航空航天技术丛书•飞机和旋翼机系统辨识:工程方法和飞行试验案例》主要讲述基于频域数据处理技术的飞机和旋翼机的系统辨识方法，全书侧重于辨识方法的工程实用性和对飞行试验案例的分析，其主要内容包括频域辨识方法的基本概念、高质量试验数据的获取、数据预处理、针对SISO和MIMO的频率响应辨识、传递函数模型辨识、状态空间模型辨识以及辨识结果的时域验证等，中间穿插了一些CIFER软件的应用实例。《AIAA航空航天技术丛书•飞机和旋翼机系统辨识:工程方法和飞行试验案例》作者长期从事飞行器系统辨识方面的工作，具有丰富的工程经验，在书中给出了很多极具实用价值并且经过验证的工程处理方法和准则。

频率响应方法的另一个重要优点就是在辨识过程中用到的频率响应对于非相关的过程和测量噪声（本书7.7节）是无偏的。因此，辨识的状态空间参数对非相关的过程和测量噪声也将是无偏的。与输出和方程误差方法（时域或频域）相比，这是独特的优势。这两种方法的前者忽略了过程噪声，而后者忽略了测量噪声。任何一种方法都可能导致辨识参数的偏差。在此之外，可以把噪声特性包含在时域求解中，这就产生了更复杂的极大似然估计方法。在频率响应方法中，因为输出和／或过程噪声与激励输入是不相关的，所以频率响应计算未予考虑。这也消除了ML精度指标计算（12.3.1节）中产生较大尺度因子的主要诱发因素。
用于状态空间模型辨识的MIMO频率响应拟配过程是对第11章给出的低级等效系统传递函数模型辨识概念的直接扩展。这样就使MIMO辨识结果、代价函数等级和失配行为的解读比较清楚。例如，如果在伯德图中，对主要轴上响应对的比较表明：辨识模型的幅值转折点位置不对应，这说明有一个主要时间常数是不正确的。当幅值曲线与飞行数据相比偏离了一个常量时，这可能是由错误的控制导数或不一致的单位造成。最后，高频相位衰减中的误差通常是由时间延迟影响或未建模的高频动态特性引起。在输出误差辨识方法中，根据输出间历程（时域）或傅里叶系数（频域）来确定建模误差要困难得多。和SISO传递函数模型辨识相关的直观认识、内涵本质和大量的文献资料，都可以很自然地扩展到更复杂的MI—MO系统辨识中。
与SISO传递函数辨识类似，MIMO状态空间模型辨识的代价函数是以拟配误差形式给出，单位为dB（相位的单位是）。因此误差反映的是幅值误差的百分比和相位的偏移量。正如在不同的频率响应曲线中看到的一样，通过使单个代价函数的平均值最小，一般都可以达到一个大致相同的拟配精度水平。当在时域中观察的时候，模型预测结果说明了在不同响应之间百分比误差的一种均衡。
对状态空间模型辨识，频率响应方法的另一个主要的优势是能够得到相干函数y2xy。频率响应误差是根据飞行数据响应的相干函数值进行对应加权Wy（式（12—20））的。这个辨识方案得到的稳定性导数和控制导数值，能够使模型最好地追踪准确的数据，并放弃一些不可靠的数据。相干性加权也是Hessian矩阵的一个重要方面，该矩阵是式（12—35）精度指标计算的基础。当某个特定的频率响应或在一个有限的频率范围内相干性下降时，对应数据的权重W将降低，并且这个响应的关键模型参数的不敏感度和Cramer—Rao边界也会增加。换句话说，正如预料的那样，随着数据品质的下降，在这个频率范围中相关参数计算的可靠性也随之减小。结果就是，用频率响应方法计算得到的精度指标准确地反映了频率响应数据库和选择的模型结构之间的兼容性。

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