基于RP-EKF的无人机动力系统参数辨识

作者：沈跃^*; 王德伟; 孙志伟; 沈亚运; 刘慧

来源：仪器仪表学报, 2023, 44(04): 314-321.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J2210754

• 系统辨识
• 动力系统参数辨识试验平台
• RP-EKF

针对无人机动力系统电池电压波动导致系统噪声大、辨识结果精度低的问题，本研究提出了一种基于反向预测-增广卡尔曼滤波(RP-EKF)的无人机动力系统参数辨识方法。首先构建增广参数矩阵，将压降噪声模型考虑入辨识环节，其次提出反向预测卡尔曼滤波算法，设定新息平方比阈值，计算原始预测新息平方与反向预测新息平方的比值，通过对比预测新息比与阈值完成过程噪声调整并实现估计模型修正。实验结果表明，本文提出的基于RP-EKF的参数辨识方法，平均误差为39.22 rpm,均方根误差为55.85 rpm,平均相对偏差为0.85%,相比于最小二乘算法与卡尔曼滤波算法，本文方法辨识结果平均误差分别提高41.51%和22.26%,均方根误差提高49.63%和13.0%,平均相对偏差提高41.7%和22.7%。本文提出的算法拥有更高的辨识精度。

• 单位
  江苏大学