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大型柔性航天器时变动力学参数在轨辨识方法 引言 大型柔性航天器的研制是现代航空航天技术发展过程中的重要课题之一。由于航天器存在着结构柔性、多自由度、自激振动等复杂特性，如果不能对其动力学特性加以研究和掌握，将会对其控制和安全运行造成极大的影响。因此，准确地识别柔性航天器的时变动力学参数具有重要意义。本文将介绍柔性航天器时变动力学参数的辨识方法。 方法概述 辨识柔性航天器的时变动力学参数方法有三种基本方法：基于试验数据的方法、基于卡尔曼滤波方法和基于模型的方法。其中，基于试验数据的方法是最常用的方法，可以通过实现观测条件下的振动学方程，仅利用实验测量数据和模型加以辨识；基于卡尔曼滤波方法则是基于系统的动态方程和观测方程，通过对状态估计量进行递归滤波的方法进行预测和修正；基于模型的方法则是通过构建特定的动力学模型，利用所收集到的实验数据辨识动力学参数，其方法应用于基于数值模型的仿真和辨识。 基于试验数据的方法 此方法基于某些可控的实验原则应用传统工程试验验方法，从动态试验数据中对柔性航天器的动力学参数进行辨识[1]。该方法是一种基于根据被试系统可能的运动轨迹和相关变量进行测量的数据采集来源的技术。该方法可以针对单振基础、双振基础和多振基础进行辨识，其中每个基础都包含一个可调谐的恒定振动源，通过与被试系统的时间和空间振动特征进行比较，从而确定振动源的动力学参数。 基于卡尔曼滤波方法 卡尔曼滤波方法是一种利用状态观测模型估计和修正状态变量的方法，其原理是通过状态方程和观测方程的联合表示，利用预测值进行递归估计和修正，最终获得状态量的优化估计值[2]。该方法适用于系统能够被建模为连续时间和有限状态的线性系统，可以较好地适用于柔性航天器的时变动力学参数辨识，因为卡尔曼滤波方法能够对时变量进行估计。 基于模型的方法 基于模型的方法是一种构建动力学模型，并通过实验数据辨识动力学参数的方法。该方法适用于过于复杂的动力学系统难以简化到可适用的程度或动力学系统无法有效地测量。该方法在柔性航天器的时变动力学参数辨识中得到了广泛的应用，其中动力学模型包括有悬链方程、有限元模型、悬链线模型、柔性体动力学模型等等。该方法可以通过数值计算进行解决，剩余过程则是较为明确的。它能够将复杂的动力学模型转换为自由度数目较少的模型，以便进行高效辨识。 总结 辨识柔性航天器的时变动力学参数方法大致可以分为三种，各具特色，可根据实际情况选择合适的方式进行研究。基于试验数据的方法最常用，但依赖于其本身的精度和可控性程度，且会收到环境干扰。基于卡尔曼滤波方法具有对时变量进行估计和修正的能力。基于模型的方法则是一个通用且有效的辨识方法，因为它可以针对不同的模型进行辨识，从而获得系统的动力学参数。在进行柔性航天器的时变动力学参数辨识时，应结合实际问题进行选择和应用。