Sparse identification of nonlinear dynamics for aerodynamic parameter identification of hypersonic vehicles

LI Chunna; MA Chengjun; JI Wen; FANG Yishen

Chinese

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Sparse identification of nonlinear dynamics for aerodynamic parameter identification of hypersonic vehicles

更新时间：2026-07-20

- Sparse identification of nonlinear dynamics for aerodynamic parameter identification of hypersonic vehicles
- Advances in Aeronautical Science and Engineering Pages: 1-14(2026)
- 作者机构：
  
  1.西北工业大学航天学院，西安 710072
  2.陕西省空天飞行器设计重点实验室，西安 710072
  3.空天飞行技术全国重点实验室，雄安 071700
  4.北京空天技术研究所，北京 100074
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： V211.3
- Received：08 April 2026，
  
  Revised：2026-06-16，
  
  Online First：20 July 2026，
- 稿件说明：
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李春娜,马承骏,季稳,等. 基于非线性动力学稀疏识别的高速飞行器气动参数辨识方法[J]. 航空工程进展.

LI Chunna,MA Chengjun,JI Wen, et al. Sparse identification of nonlinear dynamics for aerodynamic parameter identification of hypersonic vehicles[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese)
李春娜,马承骏,季稳,等. 基于非线性动力学稀疏识别的高速飞行器气动参数辨识方法[J]. 航空工程进展. DOI：

LI Chunna,MA Chengjun,JI Wen, et al. Sparse identification of nonlinear dynamics for aerodynamic parameter identification of hypersonic vehicles[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese) DOI：

摘要

高速飞行器呈现气动特性高度非线性、飞行数据稀缺的特征，导致传统参数辨识方法精度不足。提出一种基于非线性动力学稀疏识别的气动参数辨识方法，通过构建包含飞行状态量多项式的候选基函数库，利用松弛Lasso算法进行稀疏回归，从短时间窗口的飞行数据中提取气动系统的关键动力学项，辨识得到简洁、可解释的纵向气动力与力矩系数模型。基于高速滑翔飞行器的飞行仿真数据，在开环激励阶段开展方法验证，并与最小二乘法、极大似然法、反向传播神经网络及逐步回归法进行对比。结果表明：非线性动力学稀疏识别方法在小样本条件下仍能实现气动系数的高精度辨识，归一化均方根误差较传统方法降低1～3个数量级，且对训练集数据规模具有良好的鲁棒性，同时辨识的气动力模型具有较好的弹道重构能力与抗噪性能。

Abstract

To address the accuracy insufficiency of traditional parameter identification due to highly nonlinear aerodynamics and scarce flight data for hypersonic vehicles， this paper presents a SINDy-based approach. Using a candidate library of polynomial state terms and relaxed Lasso regression， the method extracts key dynamic terms from short-time flight data to identify concise longitudinal force and moment coefficient models. Validated on simulation data of a hypersonic glide vehicle under open-loop excitation， and compared with least squares， maximum likelihood， BP neural network， and stepwise regression， results show that the proposed method achieves high accuracy even with small samples， reducing normalized RMSE by 1~3 orders over traditional methods. It also shows strong robustness to training set size， and the identified model offers good trajectory reconstruction and noise resistance.

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刘磊，曹立佳，郭川东，等 . 基于物理信息神经网络的高超声速飞行器闭环参数辨识［J］. 兵器装备工程学报， 2025 ， 46 （ 8 ）： 250 - 258 .

Liu Lei ， Cao Lijia ， Guo Chuandong ， et al . The closed-loop parameter identification of hypersonic vehicles based on physics-informed neural networks ［J］. Journal of Ordnance Equipment Engineering ， 2025 ， 46 （ 8 ）： 250 - 258 . （in Chinese）

唐志共，袁先旭，钱炜祺，等 . 高速空气动力学三大手段数据融合研究进展［J］. 空气动力学学报， 2023 （ 8 ）： 44 - 58 .

Tang Zhigong ， Yuan Xianxu ， Qian Weiqi ， et al . Research progress on the fusion of data obtained by high-speed wind tunnels， CFD and model flight ［J］. Acta Aerodynamica Sinica ， 2023 （ 8 ）： 44 - 58 . （in Chinese）

Fang Z ， Li Z ， Jia Z Y ， et al . Dynamic modeling and observer-based fixed-time backstepping control for a hypersonic morphing waverider ［J］. Applied Sciences ， 2024 ， 14 （ 13 ）： 5924 .

康其庄，王康健，易文俊，等 . 有控弹箭气动参数辨识技术［J］. 兵器装备工程学报， 2024 ， 45 （ 5 ）： 209 - 214 .

Kang Qizhuang ， Wang Kangjian ， Yi Wenjun ， et al . Research on aerodynamic parameter identification technology of controlled projectile ［J］. Journal of Ordnance Equipment Engineering ， 2024 ， 45 （ 5 ）： 209 - 214 . （in Chinese）

浦甲伦，韩业鹏，张亮 . 飞行器气动参数智能在线辨识技术研究［J］. 宇航总体技术， 2018 ， 2 （ 6 ）： 1 - 9 .

Pu Jialun ， Han Yepeng ， Zhang Liang . Research on intelligent online identification technology for aerodynamic parameters of aircraft ［J］. Astronautical Systems Engineering Technology ， 2018 ， 2 （ 6 ）： 1 - 9 . （in Chinese）

Greenberg H . A survey of methods for determining stability parameters of an airplane from dynamic flight measurements： NACA-TN-2340 ［R］. NACA ， 1951 .

Bai W Y ， Jia R Z ， Yu P ， et al . On extended state Kalman filter-based identification algorithm for aerodynamic parameters ［J］. Control Theory and Technology ， 2024 ， 22 （ 2 ）： 235 - 243 .

耿宏，段振亚 . 基于改进SPBO优化算法的飞机气动参数辨识［J］. 兵器装备工程学报， 2021 ， 42 （ 10 ）： 176 - 181 .

Geng Hong ， Duan Zhenya . Aerodynamic parameter identification of aircraft based on improved SPBO ［J］. Journal of Ordnance Equipment Engineering ， 2021 ， 42 （ 10 ）： 176 - 181 . （in Chinese）

侯现钦，王良明，傅健 . 差分进化智能算法在高旋弹气动辨识中的应用［J］. 弹箭与制导学报， 2020 ， 40 （ 3 ）： 103 - 107 .

Hou Xianqin ， Wang Liangming ， Fu Jian . Application of differential evolution intelligent algorithm in high-vibration aerodynamic identification ［J］. Journal of Projectiles， Rockets， Missiles and Guidance ， 2020 ， 40 （ 3 ）： 103 - 107 . （in Chinese）

Yang B L ， Wang L M ， Fu J . Adaptive PSO-SO algorithm with Sobol sequence for aerodynamic physical parameter identification of projectiles ［J］. AIP Advances ， 2024 ， 14 （ 10 ）： 105120 .

何开锋，汪清，钱炜祺，等 . 高超声速飞行器气动力/热参数辨识研究综述［J］. 实验流体力学， 2011 ， 25 （ 5 ）： 99 - 104 .

He Kaifeng ， Wang Qing ， Qian Weiqi ， et al . Review of aerodynamic and aero-thermodynamic parameter estimation research for hypersonic aircraft ［J］. Journal of Experiments in Fluid Mechanics ， 2011 ， 25 （ 5 ）： 99 - 104 . （in Chinese）

Wei C Z ， Lv J X ， Li Y L ， et al . SVR-ND method for online aerodynamic parameter estimation ［J］. IEEE Access ， 2020 ， 8 ： 207204 - 207215 .

Verma H O ， Peyada N K . Aircraft parameter estimation using ELM network ［J］. Aircraft Engineering and Aerospace Technology ， 2020 ， 92 （ 6 ）： 895 - 907 .

付军泉，钟伯文，钟运琴，等 . 基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法［J］. 空气动力学学报， 2023 ， 41 （ 9 ）： 30 - 37 .

Fu Junquan ， Zhong Bowen ， Zhong Yunqin ， et al . A physics informed neural network based method for aircraft aerodynamic parameter identification ［J］. Acta Aerodynamica Sinica ， 2023 ， 41 （ 9 ）： 30 - 37 . （in Chinese）

胡碧宸，胡亮亮，刘玉玺，等 . 离线学习与在线修正的运载火箭气动参数辨识［J］. 航空学报， 2025 ， 46 （增刊1 ）： 207 - 217 .

Hu Bichen ， Hu Liangliang ， Liu Yuxi ， et al . Aerodynamic parameter identification of launch vehicle based on offline learning and online correction ［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica ， 2025 ， 46 （ S1 ）： 207 - 217 . （in Chinese）

唐志共，朱林阳，向星皓，等 . 智能空气动力学若干研究进展及展望［J］. 空气动力学学报， 2023 ， 41 （ 7 ）： 1 - 35 .

Tang Zhigong ， Zhu Linyang ， Xiang Xinghao ， et al . Some research progress and prospect of Intelligent Aerodynamics ［J］. Acta Aerodynamica Sinica ， 2023 ， 41 （ 7 ）： 1 - 35 . （in Chinese）

Brunton S L ， Proctor J L ， Kutz J N . Discovering governing equations from data by sparse identification of nonlinear dynamical systems ［J］. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America ， 2016 ， 113 （ 15 ）： 3932 - 3937 .

Lee H S ， Lee D W ， Bang H C . Aerodynamic model identification of a vtol tailsitter UAV using sparse identification of nonlinear dynamics ［C］// ICAS proceedings . US ： ICAS ， 2024 ： 1 - 10 .

童金阳，寇家庆，张伟伟，等．飞行器非定常气动力的稀疏识别建模方法研究［J］. 航空学报， 2026 ， 47 （ 13 ）： 132764 .

Tong Jinyang ， Kou Jiaqing ， Zhang Weiwei ， et al . Sparse identification modeling method for unsteady aerodynamics of aircraft ［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica ， 2026 ， 47 （ 13 ）： 132764 . （in Chinese）

王建华，刘鲁华，王鹏，等 . 高超声速飞行器纵向平面滑翔飞行制导控制方法［J］. 国防科技大学学报， 2017 ， 39 （ 1 ）： 58 - 66 .

Wang Jianhua ， Liu Luhua ， Wang Peng ， et al . Longitudinal integrated guidance and control scheme for hypersonic vehicle in glide phase ［J］. Journal of National University of Defense Technology ， 2017 ， 39 （ 1 ）： 58 - 66 . （in Chinese）

李惠峰，肖进，林平 . 基于参数化外形的通用大气飞行器建模与分析［J］. 宇航学报， 2011 ， 32 （ 11 ）： 2305 - 2311 .

Li Huifeng ， Xiao Jin ， Lin Ping . Modeling and analyzing of common aero vehicle with parametric configuration ［J］. Journal of Astronautics ， 2011 ， 32 （ 11 ）： 2305 - 2311 . （in Chinese）

徐慧，蔡光斌，张胜修 . 高超声速滑翔飞行器再入气动系数改进拟合模型［J］. 宇航学报， 2021 ， 42 （ 9 ）： 1139 - 1149 .

Xu Hui ， Cai Guangbin ， Zhang Shengxiu . Modified aerodynamic coefficient fitting models of hypersonic gliding vehicle in reentry phase ［J］. Journal of Astronautics ， 2021 ， 42 （ 9 ）： 1139 - 1149 . （in Chinese）

刘建伟，崔立鹏，刘泽宇，等 . 正则化稀疏模型［J］. 计算机学报， 2015 ， 38 （ 7 ）： 1307 - 1325 .

Liu Jianwei ， Cui Lipeng ， Liu Zeyu ， et al . Survey on the regularized sparse models ［J］. Chinese Journal of Computers ， 2015 ， 38 （ 7 ）： 1307 - 1325 . （in Chinese）

Meinshausen N . Relaxed Lasso ［J］. Computational Statistics & Data Analysis ， 2007 ， 52 （ 1 ）： 374 - 393 .

Friedman J ， Hastie T ， Höfling H ， et al . Pathwise coordinate optimization ［J］. The Annals of Applied Statistics ， 2007 ， 1 （ 2 ）： 302 - 332 .

尚盼，孔令臣 . 正则化回归模型的最优调节参数选择［J］. 数值计算与计算机应用， 2024 ， 45 （ 2 ）： 154 - 173 .

Shang Pan ， Kong Lingchen . The optimal tuning parameter selection for regularized regression models ［J］. Journal on Numerical Methods and Computer Applications ， 2024 ， 45 （ 2 ）： 154 - 173 . （in Chinese）

Morelli E A . Global nonlinear aerodynamic modeling using multivariate orthogonal functions ［J］. Journal of Aircraft ， 1995 ， 32 （ 2 ）： 270 - 277 .

杨闯，张弫 . 用于战术导弹气动参数辨识的输入设计研究［J］. 现代防御技术， 2017 ， 45 （ 5 ）： 35 - 41， 71 .

Yang Chuang ， Zhang Zhen . Input design for the aerodynamic parameters identification of tactical missile ［J］. Modern Defence Technology ， 2017 ， 45 （ 5 ）： 35 - 41， 71 . （in Chinese）

曹爽，叶正寅，李恒 . 高超声速飞行器非线性纵向运动稳定性研究［J］. 飞行力学， 2021 ， 39 （ 1 ）： 12 - 17 .

Cao Shuang ， Ye Zhengyin ， Li Heng . Research on nonlinear longitudinal motion stability of hypersonic vehicle ［J］. Flight Dynamics ， 2021 ， 39 （ 1 ）： 12 - 17 . （in Chinese）

王超，王贵东，白鹏 . 飞行仿真气动力数据机器学习建模方法［J］. 空气动力学学报， 2019 ， 37 （ 3 ）： 488 - 497 .

Wang Chao ， Wang Guidong ， Bai Peng . Machine learning method for aerodynamic modeling based on flight simulation data ［J］. Acta Aerodynamica Sinica ， 2019 ， 37 （ 3 ）： 488 - 497 . （in Chinese）

Gao Y ， Cai G B ， Yang X G ， et al . Improved tentacle-based guidance for reentry gliding hypersonic vehicle with No-fly zone constraint ［J］. IEEE Access ， 2019 ， 7 ： 119246 - 119258 .

孙勇，段广仁，张卯瑞，等 . 高超声速飞行器再入过程改进气动系数模型［J］. 系统工程与电子技术， 2011 ， 33 （ 1 ）： 134 - 137 .

Sun Yong ， Duan Guangren ， Zhang Maorui ， et al . Modified aerodynamic coefficient models of hypersonic vehicle in reentry phase ［J］. Systems Engineering and Electronics ， 2011 ， 33 （ 1 ）： 134 - 137 . （in Chinese）

白斌，徐敏，祝小平，等 . 正交多项式在非定常气动建模上的运用［J］. 飞行力学， 2013 ， 31 （ 5 ）： 398 - 401 .

Bai Bin ， Xu Min ， Zhu Xiaoping ， et al . Nonlinear aerodynamic modeling using on orthogonal polynomials ［J］. Flight Dynamics ， 2013 ， 31 （ 5 ）： 398 - 401 . （in Chinese）

Klein V ， Batterson J G ， Murphy P C . Determination of airplane model structure from flight data by using modified stepwise regression： NASA TP-1916 ［R］. Hampton， VA， USA ： NASA Langley Research Center ， 1981 .

Tischler M B ， Remple R K . Aircraft and rotorcraft system identification： Engineering methods with flight-test examples ［M］. Reston ： American Institute of Aeronautics and Astronautics ， 2006 .

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