「 机器人 」扑翼飞行器数据驱动建模浅谈
引言
数据驱动建模是一种通过实验或在线数据，构建和更新复杂系统模型以及优化控制策略的方法。对于高度非线性、强气动耦合的扑翼飞行器，传统的解析建模通常难以准确捕捉其实际飞行过程中瞬态和非定常的动态行为。数据驱动方法可在此基础上有效弥补解析模型的不足，利用实测数据实时修正模型参数，从而显著提高控制的精度与鲁棒性。
1. 数据驱动建模的优势
1.1 应对复杂性
• 扑翼飞行器存在气动流动与动力学耦合等复杂特性，难以通过简单的理论方程精确描述。数据驱动模型能够从实验数据中自动提取非线性和时变特征，提升对系统真实动力学的刻画能力。
1.2 模型校正
• 解析模型在特定飞行状态下的预测精度往往有所不足。借助实验数据对模型进行修正，可获得更贴近真实飞行情境的动力学描述，减少理论计算与实际测试之间的偏差。
1.3 实时适应性
• 数据驱动模型具备在线更新的潜力，可以利用实时飞行数据动态调整模型和控制策略，从而使飞行器在不同环境与任务需求下始终保持较好的鲁棒性和自适应能力。
2. 研究目标
2.1 动力学建模
• 扑翼飞