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J-GLOBAL ID：201702267564569179   整理番号：17A0528362

航空機着氷のオンライン同定法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on online identification methods for aircraft icing

著者 (4件)： Ding Di (Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center) ,  Che Jing (Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center) ,  Wang Qing (Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center) ,  Qian Weiqi (Computational Aerodynamics Institute of China Aerodynamics Research and Development Center)
資料名： Kongqi Donglixue Xuebao  (Kongqi Donglixue Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 704-708,737  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2062A  ISSN： 0258-1825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空機着氷の空力特性のオンライン同定を研究することは,航空機の空力特性に及ぼす着氷の影響を解析するだけでなく,航空機着氷のオンライン同定にとっても重要である。近年,KALMANフィルタとH_∞アルゴリズムは航空機着氷のオンライン同定に広く使用されているが,両方とも信頼性が高く,信頼性が高く,雑音環境におけるアルゴリズムの信頼性と精度評価には本論文では,航空機着氷のオンライン同定の必要条件を満たすために,拡張KALMANフィルタとH_∞アルゴリズムを,着氷オンライン同定アルゴリズムの応用として考察した。まず第一に,拡張KALMANフィルタとH_∞アルゴリズムを使用して,航空機の着氷の後の縦揺れ方向の導関数を同定し,突風擾乱と測定雑音を考慮したシミュレーションデータを用いて,航空機のピッチ同定結果と参照値の比較により,2つのアルゴリズムが2秒以内に基準値近くに急速に収束し,フィルタの状態がシミュレーションデータとよく一致することを示し,それはアルゴリズムの信頼性が高く,これらの結果に基づき,2つのアルゴリズムの同定精度に及ぼす測定ノイズの影響を,異なる測定ノイズの統計的特性のシミュレーションデータを用いて評価し,そして,測定ノイズの標準偏差が増加するとき,拡張KALMANフィルタの精度は雑音の事前情報の正確性に依存するが,H_∞アルゴリズムは雑音の事前情報に依存せず,データの品質が悪いとしても,H_∞アルゴリズムは精度に相当するData from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *着氷 ,  雑音 ,  突風 ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  必要条件 ,  縦揺れ ,  空力特性 ,  *航空機 ,  標準偏差 ,  導関数 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 正確性 ,  事前知識 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： aircraft icing online identification ,  extended Kalman filter ,  H_∞ algorithm ,  stability and control derivatives ,  identification accuracy ,  measurement noise ,  noise statistics

分類 (4件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  航空機の空気力学  (QK02010T) ,  雲と降水の微物理  (DC05110M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 航空機 ,  着氷 ,  オンライン ,  同定法 ,  研究