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

李春娜; 马承骏; 季稳; 方宜申

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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

更新时间：2026-07-20

- 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
- Sparse identification of nonlinear dynamics for aerodynamic parameter identification of hypersonic vehicles
- 航空工程进展 2026年页码：1-14
- 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：
  
  李春娜(1982-), 女, 博士, 副教授。 E-mail: chunnali@nwpu.edu.cn
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： V211.3
- 收稿：2026-04-08，
  
  修回：2026-06-16，
  
  网络首发：2026-07-20，
- 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.

关键词

Keywords

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