飞机颤振模态参数辨识：非线性可分离最小二乘法

"基于全局非线性可分离的最小二乘法的飞机颤振模态参数辨识 (2011年)，由王建宏和王道波发表于《振动与冲击》期刊，讨论了一种新的飞机颤振模态参数识别方法，即非线性可分离的最小二乘算法（NSLS），用于处理输入-输出数据中含有噪声的情况。该方法是对偏差补偿最小二乘算法（CLS）的扩展，并通过传递函数模型将噪声环境下的系统辨识问题转化为非线性可分离的最小二乘问题。通过这种方法，可以独立估计出噪声的方差值和传递函数模型参数。文章最后通过试飞试验数据验证了NSLS算法的有效性。" 在航空领域，颤振是飞行安全的重要问题，它涉及到飞机结构的动态响应，尤其是当飞机接近临界速度时，可能会引发剧烈振动。因此，对飞机颤振模态参数的精确辨识至关重要，这有助于预测和控制颤振现象，确保飞行安全。传统的最小二乘法在处理噪声数据时可能会遇到困难，而NSLS算法则提供了更优的解决方案。 NSLS算法的核心在于其非线性可分离性，即能够将复杂非线性模型分解为一系列可独立估计的子问题，这在存在噪声的情况下尤其有用。在飞机颤振模型的辨识过程中，通常会使用传递函数模型来描述输入信号（如气动载荷）与输出信号（如结构振动）之间的关系。通过NSLS算法，可以有效地处理这种非线性模型，同时估计出传递函数的参数和噪声水平，而不会受到噪声的干扰。 在实际应用中，试飞试验数据是获取飞机颤振信息的主要途径。作者通过试飞数据对NSLS算法进行了验证，证明了该方法在实际问题中的可行性和准确性。这一成果对于改进飞行器设计、颤振抑制策略以及飞行控制系统的优化具有重要意义。 "基于全局非线性可分离的最小二乘法的飞机颤振模态参数辨识"这项研究提供了一种创新的方法，用于在噪声环境中准确辨识飞机颤振模态参数。NSLS算法不仅提高了参数估计的精度，还增强了对飞行安全的理解和控制能力。