摘要：氣動參數(shù)辨識對于大氣層內(nèi)飛行器來說至關(guān)重要,通過在線氣動參數(shù)辨識可規(guī)劃更準(zhǔn)確的飛行軌跡,并對控制參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。傳統(tǒng)辨識方法的模型較為復(fù)雜,運(yùn)算量大,無法滿足飛行器在線辨識的要求。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能參數(shù)辨識方法,不僅可以離線對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并利用歷史飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行模型修正,也可在線時直接利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對參數(shù)進(jìn)行快速調(diào)整,在保證參數(shù)估計精度的同時,保障參數(shù)估計的快速性。提出了一種基于支撐向量機(jī)(SVM)的樣本擴(kuò)充和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)在線快速修正方法。通過仿真和統(tǒng)計,證明了基于SVM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對飛行器氣動參數(shù)進(jìn)行在線快速智能辨識的可行性。