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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202410005023.5(22)申请日 2024.01.03(71)申请人 中国人民解放军国防科技大学地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人 江振宇唐晓斌张士峰刘双杨承业(74)专利代理机构 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225专利代理师 赵小龙(51)Int.Cl.G06F 30/28(2020.01)G06F 113/08(2020.01)G06F 119/14(2020.01)(54)发明名称巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法(57)摘要本申请属于飞。
2、行器在线预示技术领域，涉及巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，包括：根据巡航飞行器的设计参数，构建巡航飞行器的动力学方程、气动参数模型以及推力参数模型；气动参数模型包括待辨识气动参数，推力参数模型包括待辨识推力参数；以巡航飞行器的飞行参数为观测量，以待辨识气动参数以及待辨识推力参数为状态量，构建容积卡尔曼滤波算法；基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程，对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果；根据辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示。采用本申请能够进行参数一体化在线辨识和在线预示。权利要求书5页 说明书12页 。
3、附图15页CN 117521561 A2024.02.06CN 117521561 A1.巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，包括：根据巡航飞行器的设计参数，构建巡航飞行器的动力学方程、气动参数模型以及推力参数模型；所述气动参数模型包括待辨识气动参数，所述推力参数模型包括待辨识推力参数；以巡航飞行器的飞行参数为观测量，以所述待辨识气动参数以及所述待辨识推力参数为状态量，构建容积卡尔曼滤波算法；基于所述容积卡尔曼滤波算法，根据所述动力学方程，对所述待辨识气动参数与所述待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果；根据所述辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，对巡航。
4、飞行器的气动力与推力进行在线预示。2.根据权利要求1所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，所述动力学方程包括：；其中：；式中，为飞行高度，为速度，为俯仰角，为攻角，为俯仰角速率，为发动机推力，为气动阻力，为导弹质量，为引力加速度，为升力，为地心矢径，为俯仰力矩，为转动惯量，为动压，为参考面积，为升力系数，为阻力系数，为推力系数，为俯仰力矩系数，为参考长度，为的一阶微分。3.根据权利要求2所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，气动参数模型包括：；式中，为俯仰通道舵偏角，为马赫数，为升力系数对攻角的偏导数，为升力系数对舵偏角的偏导数，为阻力系数零次项，为阻力系数。
5、对攻角平方的偏导数，为阻力系数对马赫数的偏导数，为俯仰力矩系数对攻角的偏导数，为俯仰力矩系数对舵偏角的偏导数；权利要求书1/5 页2CN 117521561 A2其中，、以及构成了待辨识气动参数。4.根据权利要求3所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，推力参数模型包括：；式中，为推力系数，为推力系数零次项，为推力系数对飞行高度的偏导数，为推力系数对马赫数负平方的偏导数，为推力系数对马赫数的偏导数，为推力系数对攻角的偏导数，为推力系数对攻角平方的偏导数，为推力系数对飞行高度与攻角乘积的偏导数；其中，、以及构成了待辨识推力参数。5.根据权利要求4所述的巡航飞行器的气动力与推力在线。
6、预示方法，其特征在于，以巡航飞行器的飞行参数为观测量，以所述待辨识气动参数以及所述待辨识推力参数为状态量，构建容积卡尔曼滤波算法，包括：观测量为：；观测方程为：；状态量为：；式中，为观测量，为的转置，为的转置，为轴向视加速度，为法向视加速度，为轴向视加速度的带噪声观测值，为法向视加速度的带噪声观测值，为飞行高度的带噪声观测值，为速度的带噪声观测值，为俯仰角的带噪声观测值，为俯仰角速率的带噪声观测值，为轴向视加速度的观测噪声，为法向视加速度的观测噪声，为飞行高度的观测噪声，为速度的观测噪声，权利要求书2/5 页3CN 117521561 A3为法向视加速度的观测噪声，为俯仰角速率的观测噪声，为状。
7、态量。6.根据权利要求1至5任一项所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，基于所述容积卡尔曼滤波算法，根据所述动力学方程，对所述待辨识气动参数与所述待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果，包括：基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程、当前时刻的协方差阵以及当前时刻的状态向量，计算当前时刻的容积点集，以对下一时刻的状态向量以及协方差阵进行预测，得到预测结果；根据预测结果，计算下一时刻的容积点集，以对下一时刻的观测向量以及协方差阵进行预测，得到预测协方差阵；根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵，并更新状态向量，以对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果。7.。
8、根据权利要求6所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程、当前时刻的协方差阵以及当前时刻的状态向量，计算当前时刻的容积点集，以对下一时刻的状态向量以及协方差阵进行预测，得到预测结果，包括：对时刻的协方差阵进行平方根分解，得到时刻的分解结果：；式中，为时刻的协方差阵，为时刻的分解结果；根据时刻的分解结果，计算时刻的容积点集：；其中：；式中，为时刻的容积点，为基本容积点，为矩阵的第 列，为 阶单位矩阵，为时刻的状态向量，为容积点的时间更新，为动力学方程；根据时刻的容积点集，对 时刻的状态向量以及 时刻的协方差阵进行预测：；式中，为 时刻的状态向量。
9、的预测，为 时刻的协方差阵的预测，为过程噪声矩阵；以 时刻的协方差阵的预测为预测结果。权利要求书3/5 页4CN 117521561 A48.根据权利要求7所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，根据预测结果，计算下一时刻的容积点集，以对下一时刻的观测向量以及协方差阵进行预测，得到预测协方差阵，包括：根据预测结果，对 时刻的协方差阵的预测进行平方根分解，得到 时刻的分解结果：；式中，为 时刻的协方差阵的预测，为 时刻的分解结果；根据 时刻的分解结果，计算 时刻的容积点集：；式中，为 时刻的容积点；根据 时刻的容积点集，对 时刻的观测向量以及 时刻的协方差阵进行预测：；式中，为容。
10、积点对应的观测向量，为观测方程，为观测向量预测值，和为预测协方差阵，为观测量的预测值，为测量噪声矩阵。9.根据权利要求8所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵，并更新状态向量，以对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果，包括：采用容积卡尔曼滤波算法，根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵：；式中，为卡尔曼滤波增益矩阵；根据卡尔曼滤波增益矩阵以及预测协方差阵，更新状态向量和协方差阵，得到状态向量的更新值：；式中，为状态向量的更新值，为实际观测向量，为协方差阵的更新值；状态向量的更新值包括待辨识气动参数与待辨识推力参数，。
11、以状态向量的更新值为辨识结果。10.根据权利要求1至5任一项所述的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，其特征在于，根据所述辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示，包括：权利要求书4/5 页5CN 117521561 A5将辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，代入气动参数模型和推力参数模型，得到气动系数和推力系数，以对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示。权利要求书5/5 页6CN 117521561 A6巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法技术领域0001本申请涉及飞行器在线预示技术领域，特别是涉及巡航飞行器。
12、的气动力与推力在线预示方法。背景技术0002超声速巡航飞行器具有飞行速度快、突防能力强等特点，备受各国关注。对于采用吸气式发动机为动力的超声速巡航飞行器，其飞行包络宽、飞行环境复杂，飞行器气动特性及发动机性能与飞行状态紧密耦合。0003巡航飞行器所受气动力及推力决定了巡航速度、高度及机动性等飞行性能，同时飞行马赫数、高度及攻角等状态又影响飞行器所受气动力及推力。因此能否准确预示飞行器气动及推力对于保证在线规划及飞行控制性能都十分必要。0004目前，气动特性建模方面，常采用数值计算结合风洞试验验证的方法，由于飞行器内外流动呈现一体化，建立高精度气动模型难度较大、成本较高。发动机性能建模方面，因内。
13、部流动复杂且性能与飞行状态耦合，基于一定简化和假设条件建立的推力理论模型不可避免地存在不确定性。而地面试验难以真实模拟所有飞行条件，经特定工况试验数据修正进行天地换算预示的性能仍会存在一定偏差。飞行试验数据显示，在巡航段飞行器出现速度、高度与设计状态出现较大偏差现象，可能就是因气动和推力性能模型均存在一定偏差而导致。0005为准确预示超声速巡航飞行器飞行中气动力和推力特性，可采用系统辨识技术，以理论建模和地面试验数据为先验，基于飞行状态实时测量信息，对气动和推力参数进行在线辨识，进而可实现推力实时调整以及飞行高度与速度精确控制等效果。0006现有技术中，系统辨识技术在飞行器领域应用广泛，如：采。
14、用飞行试验数据结合风洞试验和数值计算为各类飞行器进行气动辨识，利用通用飞行器单次受迫运动快速进行宽速域范围气动系数辨识。辨识技术还应用于飞行状态监测、故障检测与诊断，利用在线辨识得到的参数进行自适应控制、控制系统重构或故障估计等，以此提升控制性能或减小故障带来的损失。此外，对于飞行环境参数辨识，通过大气层内风速在线辨识可实现弹道实时修正，对火星大气环境参数在线辨识有助于火星着陆器自主着陆。0007但是，现有技术中的辨识与预示均是单独辨识与预示方法，而超声速巡航飞行器在飞行中沿弹体方向同时受到气动力及推力作用，弹载传感器测量的飞行状态是上述受力共同作用的结果，因此，单独对气动力或推力参数进行辨识。
15、与预示将带来模型误差。发明内容0008基于此，有必要针对上述技术问题，提供巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，能够进行参数一体化在线辨识和在线预示。0009巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，包括：根据巡航飞行器的设计参数，构建巡航飞行器的动力学方程、气动参数模型以及说明书1/12 页7CN 117521561 A7推力参数模型；所述气动参数模型包括待辨识气动参数，所述推力参数模型包括待辨识推力参数；以巡航飞行器的飞行参数为观测量，以所述待辨识气动参数以及所述待辨识推力参数为状态量，构建容积卡尔曼滤波算法；基于所述容积卡尔曼滤波算法，根据所述动力学方程，对所述待辨识气动参数与所述待辨识推力。
16、参数进行在线辨识，得到辨识结果；根据所述辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示。0010在一个实施例中，所述动力学方程包括：；其中：；式中，为飞行高度，为速度，为俯仰角，为攻角，为俯仰角速率，为发动机推力，为气动阻力，为导弹质量，为引力加速度，为升力，为地心矢径，为俯仰力矩，为转动惯量，为动压，为参考面积，为升力系数，为阻力系数，为推力系数，为俯仰力矩系数，为参考长度，为的一阶微分。0011在一个实施例中，气动参数模型包括：；式中，为俯仰通道舵偏角，为马赫数，为升力系数对攻角的偏导数，为升力系数对舵偏角的偏导数，为阻力系数零次项，为阻。
17、力系数对攻角平方的偏导数，为阻力系数对马赫数的偏导数，为俯仰力矩系数对攻角的偏导数，为俯仰力矩系数对舵偏角的偏导数；其中，、以及构成了待辨识气动参数。0012在一个实施例中，推力参数模型包括：；说明书2/12 页8CN 117521561 A8式中，为推力系数，为推力系数零次项，为推力系数对飞行高度的偏导数，为推力系数对马赫数负平方的偏导数，为推力系数对马赫数的偏导数，为推力系数对攻角的偏导数，为推力系数对攻角平方的偏导数，为推力系数对飞行高度与攻角乘积的偏导数；其中，、以及构成了待辨识推力参数。0013在一个实施例中，以巡航飞行器的飞行参数为观测量，以所述待辨识气动参数以及所述待辨识推力参数。
18、为状态量，构建容积卡尔曼滤波算法，包括：观测量为：；观测方程为：；状态量为：；式中，为观测量，为的转置，为的转置，为轴向视加速度，为法向视加速度，为轴向视加速度的带噪声观测值，为法向视加速度的带噪声观测值，为飞行高度的带噪声观测值，为速度的带噪声观测值，为俯仰角的带噪声观测值，为俯仰角速率的带噪声观测值，为轴向视加速度的观测噪声，为法向视加速度的观测噪声，为飞行高度的观测噪声，为速度的观测噪声，为法向视加速度的观测噪声，为俯仰角速率的观测噪声，为状态量。0014在一个实施例中，基于所述容积卡尔曼滤波算法，根据所述动力学方程，对所述待辨识气动参数与所述待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果，包。
19、括：基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程、当前时刻的协方差阵以及当前时刻的状态向量，计算当前时刻的容积点集，以对下一时刻的状态向量以及协方差阵进行预测，得到预测结果；根据预测结果，计算下一时刻的容积点集，以对下一时刻的观测向量以及协方差说明书3/12 页9CN 117521561 A9阵进行预测，得到预测协方差阵；根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵，并更新状态向量，以对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果。0015在一个实施例中，基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程、当前时刻的协方差阵以及当前时刻的状态向量，计算当前时刻的容积点集，以对下一时刻的状态向量以及协方差。
20、阵进行预测，得到预测结果，包括：对时刻的协方差阵进行平方根分解，得到时刻的分解结果：；式中，为时刻的协方差阵，为时刻的分解结果；根据时刻的分解结果，计算时刻的容积点集：；其中：；式中，为时刻的容积点，为基本容积点，为矩阵的第 列，为 阶单位矩阵，为时刻的状态向量，为容积点的时间更新，为动力学方程；根据时刻的容积点集，对 时刻的状态向量以及 时刻的协方差阵进行预测：；式中，为 时刻的状态向量的预测，为 时刻的协方差阵的预测，为过程噪声矩阵；以 时刻的协方差阵的预测为预测结果。0016在一个实施例中，根据预测结果，计算下一时刻的容积点集，以对下一时刻的观测向量以及协方差阵进行预测，得到预测协方差阵。
21、，包括：根据预测结果，对 时刻的协方差阵的预测进行平方根分解，得到 时刻的分解结果：；式中，为 时刻的协方差阵的预测，为 时刻的分解结果；根据 时刻的分解结果，计算 时刻的容积点集：；式中，为 时刻的容积点；说明书4/12 页10CN 117521561 A10根据 时刻的容积点集，对 时刻的观测向量以及 时刻的协方差阵进行预测：；0017式中，为容积点对应的观测向量，为观测方程，为观测向量预测值，和为预测协方差阵，为观测量的预测，为测量噪声矩阵。0018在一个实施例中，根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵，并更新状态向量，以对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果，包括。
22、：采用容积卡尔曼滤波算法，根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵：；0019式中，为卡尔曼滤波增益矩阵；0020根据卡尔曼滤波增益矩阵以及预测协方差阵，更新状态向量和协方差阵，得到状态向量的更新值：；0021式中，为状态向量的更新值，为实际观测向量，为协方差阵的更新值；0022状态向量的更新值包括待辨识气动参数与待辨识推力参数，以状态向量的更新值为辨识结果。0023在一个实施例中，根据所述辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示，包括：将辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，代入气动参数模型和推力参数模型，得到气。
23、动系数和推力系数，以对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示。0024上述巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，是一种针对超声速巡航飞行器的气动力参数与推力参数一体化在线辨识与预示方法，通过建立气动力参数和发动机推力性能参数的多项式模型，选取飞行器上可获取的加速度等观测量，基于容积卡尔曼滤波算法对气动模型参数和推力模型参数进行一体化在线辨识，能够在飞行过程中对气动力与推力同时实时估计、在线辨识、在线预示；飞行中阻力与推力理论预示模型可能存在一定偏差，在辨识参数中同时考虑气动力与推力，针对飞行试验进行气动力与推力在线辨识与预示，从而对阻力与推力理论预示模型进行相应修正，为飞行弹道在线规划、制导控制。
24、提供输入更新，改善弹道规划性能和控制精度。说明书5/12 页11CN 117521561 A11附图说明0025图1为一个实施例中巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法的应用场景图；图2为一个实施例中巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法的流程示意图；图3为一个实施例中仿真的飞行轨迹剖面高度与时间曲线图；图4为一个实施例中仿真的飞行轨迹剖面速度与时间曲线图；图5为一个实施例中仿真的飞行轨迹剖面俯仰角与时间曲线图；图6为一个实施例中仿真的飞行轨迹剖面攻角与时间曲线图；图7为一个实施例中参数（即升力系数对攻角的偏导数）的辨识结果图；0026图8为一个实施例中参数（即升力系数对舵偏角的偏导数）的辨识结果。
25、图；0027图9为一个实施例中参数（即阻力系数零次项）的辨识结果图；0028图10为一个实施例中参数（即阻力系数对攻角平方的偏导数）的辨识结果图；0029图11为一个实施例中参数（即阻力系数对马赫数的偏导数）的辨识结果图；0030图12为一个实施例中参数（即俯仰力矩系数对攻角的偏导数）的辨识结果图；0031图13为一个实施例中参数（即俯仰力矩系数对舵偏角的偏导数）的辨识结果图；0032图14为一个实施例中参数（即推力系数零次项）的辨识结果图；0033图15为一个实施例中参数（即推力系数对飞行高度的偏导数）的辨识结果图；0034图16为一个实施例中参数（即推力系数对马赫数负平方的偏导数）的辨识结。
26、果图；0035图17为一个实施例中参数（即推力系数对马赫数的偏导数）的辨识结果图；0036图18为一个实施例中参数（即推力系数对攻角的偏导数）的辨识结果图；0037图19为一个实施例中参数（即推力系数对攻角平方的偏导数）的辨识结果图；0038图20为一个实施例中参数（即推力系数对飞行高度与攻角乘积的偏导数）的辨识结果图；0039图21为一个实施例中系数（即升力系数）的预测结果图；0040图22为一个实施例中系数（即阻力系数）的预测结果图；0041图23为一个实施例中系数（即推力系数）的预测结果图；0042图24为一个实施例中系数（即俯仰力矩系数）的预测结果图。具体实施方式0043为了使本申请的。
27、目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。0044另外，在本申请中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”“第说明书6/12 页12CN 117521561 A12二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多组”的含义是至少两组，例如两组，三组等，除。
28、非另有明确具体的限定。0045在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，还可以是物理连接或无线通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。0046另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在。
29、，也不在本申请要求的保护范围之内。0047本申请提供的巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，可以应用于如图1所示的应用场景图中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信，终端102可以包括但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以是各类门户网站、工作系统后台对应的服务器等。0048本申请提供了一种巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，如图2所示的流程示意图，在一个实施例中，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括：步骤202，根据巡航飞行器的设计参数，构建巡航飞行器的动力学方程、气动参数模型以及推力参数模型；气动参数模型包括待辨识气动。
30、参数，推力参数模型包括待辨识推力参数。0049具体地，动力学方程包括：；其中：；式中，为飞行高度，为速度，为俯仰角，为攻角，为俯仰角速率，为发动机推力，为气动阻力，为导弹质量，为引力加速度，为升力，为地心矢径，为俯仰力矩，为转动惯量，为动压，为参考面积，为升力系数，为阻力系数，为推力系数，为俯仰力矩系数，为参考长度，为的一阶微分。0050气动参数模型包括：说明书7/12 页13CN 117521561 A13；式中，为俯仰通道舵偏角，为马赫数，为升力系数对攻角的偏导数，为升力系数对舵偏角的偏导数，为阻力系数零次项，为阻力系数对攻角平方的偏导数，为阻力系数对马赫数的偏导数，为俯仰力矩系数对攻角的。
31、偏导数，为俯仰力矩系数对舵偏角的偏导数；其中，、以及构成了待辨识气动参数。0051推力参数模型包括：；式中，为推力系数，为推力系数零次项，为推力系数对飞行高度的偏导数，为推力系数对马赫数负平方的偏导数，为推力系数对马赫数的偏导数，为推力系数对攻角的偏导数，为推力系数对攻角平方的偏导数，为推力系数对飞行高度与攻角乘积的偏导数；其中，、以及构成了待辨识推力参数。0052在本步骤中，将超声速巡航飞行器视为刚体，其在空间的运动可由质心线运动和绕质心角运动等六个自由度的运动方程描述，只要输入信号就可激发刚体运动的所有模态，就可辨识相应的气动参数与推力参数。为简化分析，将运动模型解耦为纵平面内描述爬升、降。
32、高与近似水平的巡航运动模型和水平面内的侧向运动模型。本申请主要关注巡航段气动力和推力等性能参数辨识，构建动力学方程是指在发射坐标系建立超声速巡航飞行器在纵平面内的运动模型。0053气动参数模型用来描述超声速巡航飞行器的气动特性参数与飞行状态及控制变量的函数关系，是气动参数在线辨识的基础，具体是采用多项式模型来描述气动力系数，形式简单、可控变量少，同时包括线性成分和非线性成分。0054超声速巡航飞行器的推力分别与飞行高度和攻角近似呈线性和二次曲线关系，与飞行马赫数关系较复杂，本申请建立无量纲量推力系数多项式模型来描述推力特性。0055步骤204，以巡航飞行器的飞行参数为观测量，以待辨识气动参数以。
33、及待辨识推力参数为状态量，构建容积卡尔曼滤波算法。0056具体地：观测量为：；0057观测方程为：说明书8/12 页14CN 117521561 A14；0058状态量为：；式 中，为 观 测 量，为的 转 置，（具 体 地：为的转置，为的转置），为轴向视加速度，为法向视加速度，为 的带噪声观测值（具体地：为轴向视加速度的带噪声观测值，为法向视加速度的带噪声观测值，为飞行高度的带噪声观测值，为速度的带噪声观测值，为俯仰角的带噪声观测值，为俯仰角速率的带噪声观测值），为 的观测噪声（具体地：为轴向视加速度的观测噪声，为法向视加速度的观测噪声，为飞行高度的观测噪声，为速度的观测噪声，为法向视加速度。
34、的观测噪声，为俯仰角速率的观测噪声），为状态量。0059在本步骤中，在巡航飞行器飞行过程中弹载传感器可实际测量的参数（包括：加速度、角速率、马赫数、高度、位置、攻角、俯仰角等飞行状态以及燃气发生器压强、补燃室压强等发动机工作状态参数）中，选择观测量。0060步骤206，基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程，对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果。0061具体地：基于容积卡尔曼滤波算法，根据动力学方程、当前时刻的协方差阵以及当前时刻的状态向量（即状态量），计算当前时刻的容积点集，以对下一时刻的状态向量以及协方差阵进行预测，得到预测结果；根据预测结果，计算下一时刻的容积点集，。
35、以对下一时刻的观测向量以及协方差阵进行预测，得到预测协方差阵；根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵，并更新状态向量，以对待辨识气动参数与待辨识推力参数进行在线辨识，得到辨识结果。0062更具体地：对时刻的协方差阵进行平方根分解（即：Cholesky分解），得到时刻的分解结果：；说明书9/12 页15CN 117521561 A15式中，为时刻的协方差阵，为时刻的分解结果（即的分解结果）；根据时刻的分解结果，计算时刻的容积点集：；其中：；式中，为时刻的容积点，为基本容积点，为矩阵的第 列，为 阶单位矩阵，为时刻的状态向量，为容积点的时间更新，为动力学方程；根据时刻的容积点集，对 时刻的状态向。
36、量以及 时刻的协方差阵进行预测：；式中，为 时刻的状态向量的预测，为 时刻的协方差阵的预测，为过程噪声矩阵；以 时刻的协方差阵的预测为预测结果。0063根据预测结果，对 时刻的协方差阵的预测进行平方根分解，得到 时刻的分解结果：；式中，为 时刻的协方差阵的预测，为 时刻的分解结果（即的分解结果）；根据 时刻的分解结果，计算 时刻的容积点集：；式中，为 时刻的容积点；根据 时刻的容积点集，对 时刻的观测向量以及 时刻的协方差阵进行预测：；说明书10/12 页16CN 117521561 A16式中，为容积点对应的观测向量，为观测方程，为观测向量预测值，和为预测协方差阵，为观测量的预测值，为测量噪。
37、声矩阵；0064采用容积卡尔曼滤波算法，根据预测协方差阵，计算卡尔曼滤波增益矩阵：；0065式中，为卡尔曼滤波增益矩阵；0066根据卡尔曼滤波增益矩阵以及预测协方差阵，更新状态向量和协方差阵，得到状态向量的更新值：；0067式中，为状态向量的更新值，为实际观测向量，为协方差阵的更新值；0068状态向量的更新值包括待辨识气动参数与待辨识推力参数，以状态向量的更新值为辨识结果。0069在本步骤中，根据给定的初始时刻的协方差阵进行平方根分解，计算容积点集，以对协方差阵进行预测，然后，对得到的协方差阵的预测进行平方根分解，计算容积点集，以再次对协方差阵进行预测，再根据得到的预测协方差阵，更新状态向量。。
38、0070需要说明：每个时刻都会根据上一时刻得到的状态向量的更新值，计算容积点集并更新状态向量，也就是说，每个时刻都有对应的状态向量的更新值；状态向量的更新值包括待辨识的参数（待辨识气动参数与待辨识推力参数），即为辨识结果。0071在本步骤中，参数在线辨识需要基于飞行器上观测信息，对气动系数和推力参数进行实时估计。本申请中的待辨识参数均选择为多项式模型，阻力系数、升力系数和推力系数模型为状态向量线性组合，采用容积卡尔曼滤波算法进行递推，得到辨识结果。0072步骤208，根据辨识结果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示。0073具体地：将辨识结。
39、果以及包括攻角、马赫数、飞行高度和舵偏角的飞行状态量，代入气动参数模型和推力参数模型，得到气动系数和推力系数，以对巡航飞行器的气动力与推力进行在线预示。在本步骤中，气动系数包括：升力系数、阻力系数以及，推力系数为。0074上述巡航飞行器的气动力与推力在线预示方法，是一种针对超声速巡航飞行器的气动力参数与推力参数一体化在线辨识与预示方法，通过建立气动力参数和发动机推力性能参数的多项式模型，选取飞行器上可获取的加速度等观测量，基于容积卡尔曼滤波算法对气动模型参数和推力模型参数进行一体化在线辨识，能够在飞行过程中对气动力与推力同时实时估计、在线辨识、在线预示；飞行中阻力与推力理论预示模型可能存在一定。
40、偏差，在辨识参数中同时考虑气动力与推力，针对飞行试验进行气动力与推力在线辨识与预示，从而对阻力与推力理论预示模型进行相应修正，为飞行弹道在线规划、制导控制提供输入更新，改善弹道规划性能和控制精度。0075应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的说明书11/12 页17CN 117521561 A17执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，。
41、这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。0076在一个具体的实施例中，进行仿真验证及飞行试验数据验证。0077从超声速巡航飞行器助推段结束开始仿真，飞行器初始高度为401m，飞行速度为815m/s，俯仰角为6，攻角为0.17，俯仰角速率为0。通过仿真过程中的真值加上高斯白噪声作为实时获取的观测信息，采样周期为0.01s。仿真的飞行轨迹剖面如图3至图6所示。0078不同参数的辨识结果如图7至图20所示，由图7至图20可知，在5s附近所有待辨识参数已经收敛至真值附近。0079采用辨识结果对不同系数进行预测，图21。
42、为一个实施例中系数（即升力系数）的预测结果图，图22为一个实施例中系数（即阻力系数）的预测结果图，图23为一个实施例中系数（即推力系数）的预测结果图，图24为一个实施例中系数（即俯仰力矩系数）的预测结果图，由图21至图24可知，本申请的方法可以较好地实现气动力和推力的在线预示。0080以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。0081以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是。
43、，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。说明书12/12 页18CN 117521561 A18图 1图 2说明书附图1/15 页19CN 117521561 A19图 3图 4说明书附图2/15 页20CN 117521561 A20图 5图 6说明书附图3/15 页21CN 117521561 A21图 7图 8说明书附图4/15 页22CN 117521561 A22图 9说明书附图5/15 页23CN 117521561 A23图 10说明书附图6/15 页24CN。
44、 117521561 A24图 11图 12说明书附图7/15 页25CN 117521561 A25图 13图 14说明书附图8/15 页26CN 117521561 A26图 15说明书附图9/15 页27CN 117521561 A27图 16说明书附图10/15 页28CN 117521561 A28图 17说明书附图11/15 页29CN 117521561 A29图 18图 19说明书附图12/15 页30CN 117521561 A30图 20图 21说明书附图13/15 页31CN 117521561 A31图 22图 23说明书附图14/15 页32CN 117521561 A32图 24说明书附图15/15 页33CN 117521561 A33。