【摘 要】
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针对小型无人直升机模型频域辨识过程中的姿态角速率测量误差,提出了一种飞行数据处理方法;该方法采用飞行试验扫频测试技术,确保激励信号能够满足不同频段下模型辨识对飞行
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2018JM6089),陕西省教育厅自然科学基金资助(17JK0345)
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针对小型无人直升机模型频域辨识过程中的姿态角速率测量误差,提出了一种飞行数据处理方法;该方法采用飞行试验扫频测试技术,确保激励信号能够满足不同频段下模型辨识对飞行数据的需求;设计基于有色噪声的卡尔曼滤波器以降低紊流风场对飞行测量数据的影响,同时,对飞行测量数据使用数据预处理的方法以剔除测量噪声、野值、直流成分和低频分量;在小型无人直升机系统各通道中进行验证,验证结果表明,所提出的飞行数据处理方法能够满足小型无人直升机模型辨识对姿态角速率数据精度的要求,为精确建模提供了较高质量的飞行数据。
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