基于MATLAB/Simulink的四旋翼飞行器系统辨识平台

资 源 简 介

本项目利用MATLAB和Simulink实现四旋翼飞行器系统辨识的全流程自动化，涵盖数据采集、参数估计及模型验证。支持从实验或仿真数据中高效辨识动力学模型参数，提升建模精度与效率。

详 情 说 明

基于MATLAB/Simulink的四旋翼飞行器系统辨识平台

项目介绍

本项目通过MATLAB和Simulink构建一个完整的四旋翼飞行器系统辨识流程，实现从数据采集、模型参数估计到模型验证的全自动化处理。系统能够根据飞行实验数据或仿真数据，辨识出四旋翼的动力学模型参数（如惯性、阻尼系数、推力/力矩系数等），并生成可用于控制器设计的线性或非线性模型。同时支持Simulink仿真验证，对比实际响应与辨识模型的匹配度。

功能特性

• 全自动化处理流程：实现从数据导入、预处理、参数辨识到模型验证的一站式解决方案
• 多数据源支持：兼容实际飞行实验数据（CSV/TXT格式）和Simulink仿真数据（MAT格式）
• 物理参数辨识：准确估计质量、惯性张量、旋翼推力/扭矩系数等关键动力学参数
• 多模型输出：生成状态空间模型、传递函数等多种形式的数学模型
• 可视化验证：提供时域/频域对比分析，包含拟合度指标量化评估
• 即插即用集成：输出可直接嵌入控制器测试环境的Simulink子系统

使用方法

1. 数据准备

- 准备飞行实验数据文件（包含PWM输入信号和状态测量值的时间序列） - 或使用现有的Simulink仿真数据集

1. 运行主程序

- 执行主程序文件启动辨识流程 - 根据提示选择数据源和配置辨识参数

1. 结果获取

- 查看自动生成的参数报告和模型文件 - 分析模型验证图表评估辨识精度 - 将生成的Simulink模型集成到控制器设计中

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Simulink基础模块库
• 系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox，用于数据预处理）

文件说明

主程序文件整合了系统辨识的核心处理流程，实现了数据加载与格式解析、信号预处理与异常值剔除、动力学模型结构定义、参数优化估计、线性化模型生成、辨识精度验证分析以及结果文件自动导出等功能模块的协调运行。