【摘 要】
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针对现有的四旋翼无人机频域参数辨识方法存在的不易兼顾频带宽度与精度,且辨识过程效率较低等问题,提出了一种改进的频域辨识算法。首先,建立了悬停条件下四旋翼无人机的系
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针对现有的四旋翼无人机频域参数辨识方法存在的不易兼顾频带宽度与精度,且辨识过程效率较低等问题,提出了一种改进的频域辨识算法。首先,建立了悬停条件下四旋翼无人机的系统模型,然后对基于四旋翼无人机平台的实测数据采用组合窗处理得到频率响应,再将模式搜索中的K-平均聚类算法应用于辨识过程,得到四旋翼无人机状态空间模型。结果表明,该方法兼顾辨识精度与复杂度,辨识得到的模型频率响应能与四旋翼无人机实际模型较好地拟合。
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