目前被广泛应用且被确定能够得到很好的辨识结果的输入信号为扫频输入， 目前该方法已经用于超过 30 个飞机项目的系统辨识试验中。

扫频输入特别适合于频率响应辨识是因为：

1。 激励谱内容在期望的频率范围内具有均匀的分布(也称为功率谱密度)。在 感兴趣的频率范围内具有满意的谱密度可确保激励是持续激励，并在感兴 趣的频率范围内使频率响应相干值水平(精度)一致。这样，扫频输入即使 在动态模态的先验细节信息未知的情况下也可得到精确、可靠的模型参数。

2。 相应的时间历程数据大致是对称的。飞机试验时将起始于配平状态并终止 与配平状态，其中输入和输出一般对称于平衡状态。(起始和终止状态为 3s 平衡状态)

3。 激励的频率范围在试验时应该被严格控制。 扫频输入注意事项：

1。 扫频起始和结束要有 3s 的平衡状态；

2。 实验技术人员建议在机动起始执行时应先输入两个长度为最大感兴趣周期 的激励，然后增加频率；

3。 驾驶员对于以何种速度增加频率一定自主权；

4。 输入信号中掺杂的不规则信号是有用的，因为它能丰富激励的功率谱，从 而提高辨识精度；

5。 输入信号的幅值不必精确对称，也不必精确为常数。

 

 

2。3。2 SISO 系统频率响应辨识理论

 

SISO 系统即为单输入/单输出系统，对于频域上的系统辨识而言，主要是将 时域上的数据转换成频域谱，再利用谱分析对数据进行滤波、窗口划分、快速傅 里叶变换等，同时这些也都需要操作者自己选择处理参数。

谱分析是系统频率响应辨识理论中的主体内容，它是将信号或输入/输出作为 频率的函数进行分析(而不是时间的函数)的过程。以下为谱分析中的相关概念： 1。谱函数：傅里叶变换计算的结果是输入(激励)的傅里叶系数 X f 和输出 (响应)的傅里叶系数 Y f 。由这些系数，可根据以下表达式定义三个重要的谱函 数(其中粗略估计值用上标“~”表示)，输入自谱的粗略估计值可用傅里叶系数表

示为:这里仍针对单个飞行数据记录 T Trec 。输入自谱也称为输入功率谱密度(PSD）。 它表示输入信号的平方 x2 或者说激励信号的功率随频率 f 分布情况。

输出自谱或者称输出功率谱密度的粗略估计值表示为：文献综述

 

 

输出功率谱密度表示输出信号的平方 y2 或者说响应信号的功率随频率的分

布情况。互谱或者称为互谱密度(PSD)的粗略估计值由下式确定：

 

 

 

这里“*”表示复数的共轭值。互谱密度表示输入和输出的乘积 xy 或者输入 到输出的功率传递随频率的分布情况。

2。分窗法：层叠分窗法又称为周期图法，他是在实际谱分析中用于大幅减小 谱估计中随机噪声的关键技术。它通过对多段数据上得到的粗略谱估计求平均， 进而得到平滑的谱估计结果。

将原始时域数据(持续时间 Trec)分割为 nr 个互相重叠、小的数据段，每个数 据段段(窗口)的长度为 Twin，每个窗口(k=1,2，。。。，nr)包含 L 个数据点，如果最 后一个窗口的时域数据超出了飞行数据记录的时间范围,则用平衡飞行状态数据

 

 

(当数据经过去均值化后，用零填充)进行填充，使它充满窗口区域。 窗口形状在 CIFER 中采用了常用的汉宁窗(1-cos)的形式，输入自谱的平滑 基于CIFER平台的旋翼无人机系统辨识(6):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_92281.html