cif®
基于频率响应的综合识别
图：从频率响应综合识别
系统识别是从测试数据中提取车辆或部件动态行为的数学描述的过程。系统识别可以看作是模拟的逆过程。模拟需要采用（先验的）工程假设，以允许模型方程的表述。这些仿真模型然后用于预测飞机或子系统的运动。相比之下，系统识别从测量到的飞机运动开始，并对响应进行“反转”，以快速提取准确反映测量到的飞机运动的模型，而无需进行先验假设或耗时的建模工作。系统辨识结果的应用包括：(1)风洞特性与飞行特性的比较；(2)仿真模型的验证与更新；（三）搬运质量分析和规范符合性；(4)自动飞行控制系统的优化；(5)振动和气动弹性分析。
美国陆军作战能力发展司令部（DEVCOM）航空与导弹中心（AvMC）和BET9九州体育会员登录州立大学研究基金会（九州体育RF）联合发布了一种集成设备，用于基于综合频率响应方法的系统识别，该方法独特地适用于与飞行测试数据分析相关的难题。CIFER®方法的基础是高质量地提取完整的多输入/多输出（MIMO）非参数输入输出频率响应集。这些响应充分表征了系统的耦合特性，无需先验假设。先进的Chirp-Z变换和复合最佳窗口技术在超过10年的飞行项目应用中得到了发展和实践，相对于标准的快速傅里叶变换（fft），频率响应质量得到了显著改善。采用复杂的非线性搜索算法提取与完整输入/输出频率响应数据集匹配的状态空间模型。
CIFER®方法的主要特点是：
- 基于多个飞行项目的高度训练和调整的识别算法
- 高度灵活和交互的识别模型结构定义
- 基于频率响应精度的全自动加权函数选择
- 可靠的参数精度指标
- 集成程序的识别和模型结构的确定
- 模型的时域验证，包括偏移和偏差的识别
CIFER®中的应用模块允许：
- 传递函数模型的快速识别
- 频谱信号分析
- 操纵品质与经典伺服环分析
- 识别与仿真模型预测的时域和频域比较
额外的信息
销售和其他查询联系BET9九州体育会员登录州立大学研究基金会flight-control-sta@sjsu.edu
