一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法与流程

1.本发明涉及风洞实验和飞行器激励设计领域，特别涉及一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法。


背景技术：

2.在风洞飞行实验中对飞机进行系统辨识时，需要利用丰富的运动信息来解析模型。为了获得更多可靠的数据信息，则需要设计一个有效的激励方案，用于充分激发飞行器的运动模态。
3.目前，风洞飞行实验中常用的激励形式有对偶方波、3211方波、211方波和扫频。其中，对偶方波在低频区域的频率分量较为单一。这三种方波信号的能量总集中在一段狭小的频率区间，因此，在实验中需要多次施加不同频率的信号才能激发更多的运动模态。扫频信号与这3种方波信号相比，各频率分量能量均匀且频带更宽，在飞行器固有频率未知的情况下，更有可能覆盖到感兴趣的频率范围。但是，扫频信号只能确定频率范围，在对应范围内分量的能量一致，无法针对某一分量增加或减小能量，且扫频信号的频率有一个逐渐递增的历程，因此需要较长的激励时间，可能会使飞行器逐渐偏离正常飞行状态，在开环状态下实验的安全性较低。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，以解决现有技术中存在的激励形式单一，并且激励时间较长，安全性较低的问题。本发明是这样实现的：一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，包括：设定激励周期、激励覆盖的频率范围和舵面数量；基于所述激励周期和所述频率范围，得到谐波分量的总数；基于所述谐波分量的总数，为个舵面分配等量的谐波分量数量，其中；设定第个舵面中的谐波分量的幅值，其中；使用pso算法对第个舵面中的谐波分量的相位进行优化，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位；将所述激励周期、所述谐波分量数量、第个舵面中的谐波分量的幅值和优化后的第个舵面中的谐波分量的相位代入正交多正弦激励信号的公式，得到第个舵面中的正交多正弦激励信号；每个舵面按照第个舵面的正交多正弦激励信号的计算方式执行，从而得到个舵面的正交多正弦激励信号。
5.进一步地，谐波分量的总数为：
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（1）其中，为向下取整，所述谐波分量的最小频率需要满足；和/或，幅值为：
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（2）其中，为预设的正交多正弦激励信号的最大幅值。
6.进一步地，所述正交多正弦激励信号的公式为：
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（3）其中，为第个舵面的正交多正弦激励信号，为第个舵面的谐波分量数，为激励周期，为第个舵面的第个谐波分量，为第个舵面的第个谐波分量的幅值，为第个舵面的第个谐波分量的相位，为时间。
7.进一步地，使用pso算法对第个舵面中的谐波分量的相位进行优化，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位，包括：基于第个舵面中的谐波分量数，初始化粒子群和参数设置，使每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位；基于适应度函数，得到粒子群中每个粒子的初始适应度值；基于每个粒子的初始适应度值，得出初始个体极值和初始全局极值；基于所述初始个体极值、所述初始全局极值、粒子位置更新表达式和粒子速度更新表达式，迭代更新每个粒子的位置和速度；判断是否满足退出条件，若满足退出条件则退出优化，若不满足则继续迭代更新粒子的位置和速度，直至满足退出条件；输出全局极值对应的粒子的位置，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位。
8.进一步地，所述基于第个舵面中的谐波分量数，初始化粒子群和参数设置，使每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位，包括：设定第个舵面中的谐波分量的相位的区间为；基于第个舵面中的谐波分量数建立维的搜索空间；在维的搜索空间中随机生成个粒子组成一个种群，每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位；随机初始化个粒子的初始位置，则第个粒子的初始位置为：
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（4）；随机初始化个粒子的初始速度，则第个粒子的初始速度为：
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（5）。
9.进一步地，所述适应度函数为：
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（6）其中，为适应度值，和分别为第个舵面的正交多正弦激励信号的最大幅值和最小幅值，为均方根。
10.进一步地，基于适应度函数，得到粒子群中每个粒子的初始适应度值，包括：基于个粒子的初始位置，得到个相位；将个相位、激励周期、谐波分量数和幅值代入正交多正弦激励信号的公式，得到个粒子分别对应的正交多正弦激励信号；基于个粒子分别对应的正交多正弦激励信号和适应度函数，分别得到个粒子的初始适应度值。
11.进一步地，所述初始个体极值为个粒子中每一个粒子的初始适应度值，所述初始全局极值为个粒子的初始适应度值中最小的值。
12.进一步地，基于所述初始个体极值、所述初始全局极值、粒子位置更新表达式和粒子速度更新表达式，迭代更新每个粒子的位置和速度，包括：基于初始个体极值、初始全局极值、粒子速度更新表达式和粒子位置更新表达式，对粒子的位置和粒子的速度进行更新，每一次更新之后，个体极值为每一个粒子在当前位置的适应度值和上一个位置的适应度值之中较小的适应度值，全局极值为当前个粒子中的适应度值最小的值；粒子位置更新表达式为：
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（7）其中，表示第个粒子在第次迭代后的位置，表示第个粒子在第-1次迭代后的位置，表示第个粒子在第-1次迭代后的速度；粒子的速度更新表达式为： （8）其中，表示第个粒子在第次迭代后的速度，和为加速度常数，为随机函数。
13.进一步地，所述退出条件设定为：计算的适应度值小于或等于预设的适应度值或达到预设的迭代次数。
14.本发明采用的技术方案能够达到以下有益效果：本发明设计流程简洁高效，采用pso算法优化相位，利用pso算法收敛速度更快、需要调整的参数更少、更易于工程实现的优势对舵面中的谐波分量的相位进行优化，使得到的正交多正弦激励具有：更宽的频带，在飞机固有频率未知时，可以一次性激发更多的运动模态；能够对每个频率分量做单独调整，可提高激励设计的可控性；由于激励信号内各频率分量相互正交，因此它可同时施加在多个操纵面上，使飞机在短时间内产生大量的运动信息，从而实现对多个轴的同时辨识，提高风洞飞行试验效率和安全性。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1是本发明实施例的流程示意图；图2是本发明实施例中的验证例的三组正交多正弦激励的示意图；图3是本发明实施例中的验证例的三组正交多正弦激励频谱的示意图。
具体实施方式
17.在下文中将参考附图对本发明的各方面进行更充分的描述。然而，本发明可以具体化成许多不同形式且不应解释为局限于贯穿本发明所呈现的任何特定结构或功能。相反地，提供这些方面将使得本发明周全且完整，并且本发明将给本领域技术人员充分地传达本发明的范围。基于本文所教导的内容，本领域的技术人员应意识到，无论是单独还是结合本发明的任何其它方面实现本文所公开的任何方面，本发明的范围旨在涵盖本文中所公开的任何方面。例如，可以使用本文所提出任意数量的装置或者执行方法来实现。另外，除了本文所提出本发明的多个方面之外，本发明的范围更旨在涵盖使用其它结构、功能或结构和功能来实现的装置或方法。应可理解，其可通过权利要求的一或多个元件具体化本文所公开的任何方面。
18.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语"包括"、"包含"等表明了所述特征、步骤、操作和/或模型的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或模型。
19.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
20.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发明中的具体含义。
21.为了使本发明的日的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
22.现有技术中通过对偶方波、3211方波、211方波和扫频作用激励，其中，对偶方波在低频区域的频率分量较为单一，3211方波与211方波较为丰富。这三种方波信号的能量总集中在一段狭小的频率区间，因此，在实验中需要多次施加不同频率的信号才能激发更多的运动模态。扫频信号与这3种方波信号相比，各频率分量能量均匀且频带更宽，在飞行器固有频率未知的情况下，更有可能覆盖到感兴趣的频率范围。但是，扫频信号只能确定频率范围，在对应范围内分量的能量一致，无法针对某一分量增加或减小能量，且扫频信号的频率有一个逐渐递增的历程，因此需要较长的激励时间，可能会使飞行器逐渐偏离正常飞行状态，在开环状态下实验的安全性较低。
23.发明人在多次的实验中发现，正交多正弦激励由一组具有独立幅值、频率和相位的正弦波叠加而成，各分量在时域和频域内均相互正交。通过优化相位可以使叠加后的信
号峰值保持平稳，调整分量频率可以改变激励的频带宽度，增减基波频率可以改变频带的细粒度。因此，正交多正弦激励具有更宽的频带，能够精确控制每个频率分量，同时不需要很长的激励时间，在实验中使用时更加可控，安全性更高。当使用不同分量叠加而成的多个正交多正弦信号，并将其分别施加在飞行器的不同舵面上时，可以在短时间内产生大量的数据信息，且分量间的正交性能够保证飞行器各轴的响应之间不会相互干扰，从而实现对多个轴的同时辨识。
24.下面对本技术所涉及到的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法进行介绍。应说明的是：本技术方法步骤的标号并非为了限制其顺序，而是为了区分不同的步骤。
25.请参照图1，图1是本发明实施例的流程示意图。
26.在本实施例中，该方法可以包括如下步骤：s100，设定激励周期、激励覆盖的频率范围和舵面数量；激励周期的选择可以从以下三点进行考虑：1、所需的频带覆盖的细粒度，激励周期越大则频带中各频率分量的间隔越小，能够更精细的覆盖整个频带。
27.2、激励信号幅值的大小。若激励信号幅值很小，不会使飞机轻易越过失速迎角，那么激励周期可以增加。但若激励信号幅值很大，则需要缩短激励周期并在更短的时间内激发所有信息，防止激励时间过久使飞机失控。
28.3、使用场景所需的激励时长。例如对于参数辨识，不同的算法的收敛时间不同，为了保证使用的算法能够收敛，激励时长一定要大于收敛时间，否则算法无法运行。对于短周期的激励信号，可以连续施加多个周期的激励信号来增加激励时长。
29.s200，基于激励周期和频率范围，得到谐波分量的总数；谐波分量的总数为：
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（1）其中，为向下取整，谐波分量的最小频率需要满足。
30.s300，基于谐波分量的总数，为个舵面分配等量的谐波分量数量，其中；谐波分量的分配可以采用交替选取的方式，确保每个激励频带都能够均匀覆盖，也可以根据实际情况，将谐波分量中的低频分量分配给已知能够激发低频模态的舵面，也可以去除某些可能引起系统共振或不需要的分量，此处不作限制。
31.s400，设定第个舵面中的谐波分量的幅值，其中；为了使激励信号的功率谱更加均匀，可以将激励信号的所有谐波分量设置为相同幅值，则可以为：
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（2）其中，为预设的正交多正弦激励信号的最大幅值。
32.也可以根据实际情况对某一谐波分量的幅值单独进行调整。
33.s500，使用pso算法对第个舵面中的谐波分量的相位进行优化，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位；pso算法为粒子群算法（particle swarm optimization, pso）。
34.相位优化的具体步骤包括：s510，基于第个舵面中的谐波分量数，初始化粒子群和参数设置，使每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位；设定第个舵面中的谐波分量的相位为；基于第个舵面中的谐波分量数建立维的搜索空间；在维的搜索空间中随机生成个粒子组成一个种群，每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位，本优化则是从个粒子中找出实验所需的粒子，该粒子对应的位置即为实验所需的第个舵面中的谐波分量的相位；随机初始化个粒子的初始位置，则第个粒子的初始位置为：
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（4）；随机初始化个粒子的初始速度，则第个粒子的初始速度为：
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（5）。
35.s520，基于适应度函数，得到粒子群中每个粒子的初始适应度值；将每一个粒子的初始位置对应的第个舵面中的谐波分量的相位、激励周期、谐波分量数和第个舵面中的谐波分量的幅值代入正交多正弦激励信号的公式，得到每一个粒子对应的正交多正弦激励信号；正交多正弦激励信号的公式为：
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（3）其中，为第个舵面的正交多正弦激励信号，为第个舵面的谐波分量数，为激励周期，为第个舵面的第个谐波分量，为第个舵面的第个谐波分量的幅值，为第个舵面的第个谐波分量的相位，为时间；由公式（3）可以看出，为个频率分量的集合。
36.基于每一个粒子对应的正交多正弦激励信号和适应度函数，得到每个粒子的初始适应度值；适应度函数为：
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（6）其中，为适应度值，和分别为第个舵面的正交多正弦激励信号的最大幅值和最小幅值，为均方根。
37.中分式的上半部分用于控制激励信号的幅值差，防止多个谐波分量叠加后导致激励信号峰值太大，幅值差越小则越小；分式的下半部分为激励信号的均方根，代表着激励信号的离散程度，均方根越大则越小，激励信号中蕴含的信息越丰富。因此，
为了避免激励过程中飞行器朝某一方向偏离过度，同时还要激发出更多的运动数据，设计激励信号时应尽可能的降低。
38.s530，基于每个粒子的初始适应度值，得出初始个体极值和初始全局极值；初始个体极值为个粒子中每一个粒子的初始适应度值，初始全局极值为个粒子的初始适应度值中最小的值。
39.s540，基于初始个体极值、初始全局极值、粒子位置更新表达式和粒子速度更新表达式，迭代更新每个粒子的位置和速度；基于初始个体极值、初始全局极值、粒子位置更新表达式和粒子速度更新表达式，对粒子的位置和粒子的速度进行更新，每一次更新之后，个体极值为每一个粒子在当前位置的适应度值和上一个位置的适应度值之中较小的适应度值，全局极值为当前个粒子中的适应度值最小的值；粒子位置更新表达式为：
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（7）其中，表示第个粒子在第次迭代后的位置，表示第个粒子在第-1次迭代后的位置，表示第个粒子在第-1次迭代后的速度。
40.粒子的速度更新表达式为： （8）其中，表示第个粒子在第次迭代后的速度，和为加速度常数，为取值范围在的随机函数。
41.和用于调整速度更新的步长，表示粒子下一步更新向自身历史最佳位置逼近趋势的权重，表示向群体粒子历史最佳位置逼近趋势的权重，和两者需要合理选取，太小容易使粒子在极小值区域外徘徊无法收敛，太大又会导致粒子越过极小值区域。在本技术实施例中，两者的取值范围可以设置在内，例如，、和、和，可以根据实验要求进行适应性调整，本技术对此不作具体限制。可以为取值范围在的随机函数，用来增加速度迭代更新的随机性。
42.由于粒子速度更新的步长不易把控，因此在使用算法时，需要根据情况限制粒子的最大速度和最小速度，以防粒子越过极值点或无法收敛，若则，若则。
43.粒子的位置和粒子的速度的更新具体过程如下：每一个粒子在每次迭代时，都会进行位置和速度的更新，粒子相当于从第一位置运动到了第二位置，每一个位置对应一个适应度值，第一位置的对应第一适应度值，第二位置对应第二适应度值，比较第一适应度值和第二适应度值的大小，其中较小的适应度值为个体极值，粒子在每次迭代时将当前的适应度值与上次的适应度值进行比较，若当前的适
应度值更小，则更新个体极值。由于一个群体中有多个粒子，在每次迭代时，群体里所有粒子都对应一个适应度值，可以用排序算法、matlab里用min()函数等方式找到群体里最小的适应度值，该适应度值即为全局极值。
44.s550，判断是否满足退出条件，若满足退出条件则退出优化，若不满足则继续迭代更新粒子的速度和位置，直至满足退出条件；退出条件设定为：计算的适应度值小于或等于预设的适应度值或达到预设的迭代次数。
45.若退出条件为计算的适应度值小于或等于预设的适应度值，表示当群体里有粒子的适应度值小于或等于预设的适应度值时，则停止更新粒子的位置和速度，该触发退出条件适应度值即为全局极值。
46.若退出条件为达到预设的迭代次数，表示当达到迭代次数时，则停止更新粒子的位置和速度，由于每次迭代都会记录全局极值，迭代多次就有多个全局极值，当停止迭代后，多个全局极值中最小的值即为需要输出的全局极值。
47.s560，输出全局极值对应的粒子的位置，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位。
48.此时是输出满足退出调节之后的全局极值对应的粒子的位置，该位置对应的s维向量即为优化后的第个舵面中的谐波分量的相位。
49.s600，将激励周期、谐波分量数量、第个舵面中的谐波分量的幅值和优化后的第个舵面中的谐波分量的相位代入正交多正弦激励信号的公式，得到第个舵面中的正交多正弦激励信号；s700，每个舵面按照第个舵面的正交多正弦激励信号的计算方式执行，从而得到个舵面的正交多正弦激励信号。
50.验证例以固定翼飞行器为例，其固有频率范围一般在hz之间，由于区间很小因此不能太小，因此设定激励周期，通过式（1）计算得出m31；设定飞机有三组舵面，即副翼、升降舵和方向舵；给每个舵面分配7个谐波分量，分配方式采用交替分配，副翼的谐波分量为，升降舵的谐波分量为，方向舵的谐波分量为，即：，，。
51.本验证例将谐波分量设置为相同幅值，通过式（2），将最大幅值设置为2度，得出每个谐波分量的幅值为0.7559度；在每一个舵面上，设定7个谐波分量的相位的区间均为；使用pso算法分别对每一个谐波分量的相位进行优化。令种群规模，种群中每个粒子都是一个的向量，迭代次数为200次，、取值。得出各舵面上谐波分量的相位的优化结果如表1所示。
52.表1 正交多正弦激励相位优化结果
53.最终得到如图2所示的本发明实施例中的验证例的三组正交多正弦激励信号的示意图，由图可以看出各激励信号的最大幅值均在度附近。同时，得到如图3所示的本发明实施例中的验证例的三组正交多正弦激励信号频谱的示意图，通过该图可以看出，每个舵面上激励信号的频率分量都能够均匀覆盖设定的频率范围。且不同舵面上激励信号的频率分量之间没有发生重叠，验证了激励信号间的正交性，说明三个舵面上的激励信号能够同时施加，相互之间产生的信息不会发生干扰。
54.最后应说明的是：在不冲突的情况下，以上实施例及实施例中的特征可以相互组合。以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

技术特征：
1.一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，包括：设定激励周期、激励覆盖的频率范围和舵面数量；基于所述激励周期和所述频率范围，得到谐波分量的总数；基于所述谐波分量的总数，为个舵面分配等量的谐波分量数量，其中；设定第个舵面中的谐波分量的幅值，其中；使用pso算法对第个舵面中的谐波分量的相位进行优化，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位；将所述激励周期、所述谐波分量数量、第个舵面中的谐波分量的幅值和优化后的第个舵面中的谐波分量的相位代入正交多正弦激励信号的公式，得到第个舵面中的正交多正弦激励信号；每个舵面按照第个舵面的正交多正弦激励信号的计算方式执行，从而得到个舵面的正交多正弦激励信号。2.根据权利要求1所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，所述谐波分量的总数为：
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（1）其中，为向下取整，所述谐波分量的最小频率需要满足；和/或，所述幅值为：
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（2）其中，为预设的正交多正弦激励信号的最大幅值。3.根据权利要求1所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，所述正交多正弦激励信号的公式为：
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（3）其中，为第个舵面的正交多正弦激励信号，为第个舵面的谐波分量数，为激励周期，为第个舵面的第个谐波分量，为第个舵面的第个谐波分量的幅值，为第个舵面的第个谐波分量的相位，为时间。4.根据权利要求1所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，使用pso算法对第个舵面中的谐波分量的相位进行优化，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位，包括：基于第个舵面中的谐波分量数，初始化粒子群和参数设置，使每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位；基于适应度函数，得到粒子群中每个粒子的初始适应度值；基于每个粒子的初始适应度值，得出初始个体极值和初始全局极值；基于所述初始个体极值、所述初始全局极值、粒子位置更新表达式和粒子速度更新表达式，迭代更新每个粒子的位置和速度；
判断是否满足退出条件，若满足退出条件则退出优化，若不满足则继续迭代更新粒子的位置和速度，直至满足退出条件；输出全局极值对应的粒子的位置，得到优化后的第个舵面中的谐波分量的相位。5.根据权利要求4所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，所述基于第个舵面中的谐波分量数，初始化粒子群和参数设置，使每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位，包括：设定第个舵面中的谐波分量的相位的区间为；基于第个舵面中的谐波分量数建立维的搜索空间；在维的搜索空间中随机生成个粒子组成一个种群，每一个粒子的位置表示为一个维向量，代表第个舵面中的个谐波分量的相位；随机初始化个粒子的初始位置，则第个粒子的初始位置为：
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（4）；随机初始化个粒子的初始速度，则第个粒子的初始速度为：
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（5）。6.根据权利要求4所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，所述适应度函数为：
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（6），其中，为适应度值，和分别为第个舵面的正交多正弦激励信号的最大幅值和最小幅值，为均方根。7.根据权利要求4所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，基于适应度函数，得到粒子群中每个粒子的初始适应度值，包括：基于个粒子的初始位置，得到个相位；将个相位、激励周期、谐波分量数和幅值代入正交多正弦激励信号的公式，得到个粒子分别对应的正交多正弦激励信号；基于个粒子分别对应的正交多正弦激励信号和适应度函数，分别得到个粒子的初始适应度值。8.根据权利要求4所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，所述初始个体极值为个粒子中每一个粒子的初始适应度值，所述初始全局极值为个粒子的初始适应度值中最小的值。9.根据权利要求4所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，基于所述初始个体极值、所述初始全局极值、粒子位置更新表达式和粒子速度更新表达式，迭代更新每个粒子的位置和速度，包括：基于初始个体极值、初始全局极值、粒子速度更新表达式和粒子位置更新表达式，对粒子的位置和粒子的速度进行更新，每一次更新之后，个体极值为每一个粒子在当前位置的适应度值和上一个位置的适应度值之中较小的适应度值，全局极值为当前个粒子中的适应度值最小的值；
粒子位置更新表达式为：
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（7）其中，表示第个粒子在第次迭代后的位置，表示第个粒子在第-1次迭代后的位置，表示第个粒子在第-1次迭代后的速度；粒子的速度更新表达式为： （8）其中，表示第个粒子在第次迭代后的速度，和为加速度常数，为随机函数。10.根据权利要求4所述的一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，其特征在于，所述退出条件设定为：计算的适应度值小于或等于预设的适应度值或达到预设的迭代次数。

技术总结
本发明涉及风洞实验和飞行器激励设计领域，提供一种用于风洞飞行实验的正交多正弦激励信号设计方法，包括如下步骤：首先通过设定激励周期、激励覆盖的频率范围和舵面数量，得到谐波分量的总数；然后根据谐波分量的总数，为每个舵面分配等量的谐波分量数量并设定每个舵面中的谐波分量的幅值；其次使用PSO算法对每个舵面中的谐波分量的相位进行优化；最后得到每个舵面中的正交多正弦激励信号。本发明设计流程简洁高效，采用PSO算法优化相位，使得到的正交多正弦激励信号内的各频率分量相互正交，因此它可同时施加在多个操纵面上，使飞机在短时间内产生大量的运动信息，从而实现对多个轴的同时辨识，提高风洞飞行试验效率和安全性。全性。全性。


技术研发人员：岑飞 徐若洋 蒋永 杨宇 魏政磊 郭天豪 任忠才 朱任宇
受保护的技术使用者：中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
技术研发日：2023.07.12
技术公布日：2023/8/14