01
课程导论
六自由度模型概述 · 参数辨识定义与意义 · 验证方法重要性 · 课程目标与学习路径
导论基础
02
刚体运动学基础
坐标系定义 · 欧拉角与旋转矩阵 · 四元数基础 · 齐次变换矩阵
运动学数学
03
六自由度动力学方程
牛顿-欧拉方程 · 平移与旋转动力学 · 惯性张量 · 完整六自由度EOM
动力学核心
04
参数辨识问题建模
辨识数学描述 · 可辨识性分析 · 激励轨迹设计 · 参数化模型形式
建模辨识
05
最小二乘法基础
线性最小二乘 · 加权最小二乘 · 递推最小二乘 · 统计特性
算法估计
06
极大似然与贝叶斯估计
极大似然原理 · Fisher信息矩阵 · 贝叶斯框架 · 先验信息融合
统计估计
07
频域辨识方法
频率响应估计 · 频域最小二乘 · 相干函数 · 优缺点分析
频域辨识
08
时域辨识方法
预测误差法 · 子空间辨识 · N4SID算法 · 实用技巧
时域算法
09
非线性系统辨识
Volterra级数 · Hammerstein模型 · Wiener模型 · 神经网络辨识
非线性智能
10
惯性参数辨识
质量/质心辨识 · 惯性张量辨识 · 摆锤实验 · 多体动力学参数
惯性实验
11
气动参数辨识
风洞与飞行数据 · 气动导数估计 · 失速非线性 · 参数验证
气动飞行器
12
摩擦与阻尼参数辨识
库仑摩擦 · 粘性阻尼 · Stribeck效应 · LuGre模型辨识
摩擦阻尼
13
执行器与传感器模型辨识
电机参数 · 舵机模型 · IMU标定 · 执行器延迟辨识
传感器执行器
14
激励轨迹优化设计
傅里叶级数轨迹 · 多项式轨迹 · D-optimal/A-optimal · 轨迹验证
优化轨迹
15
数据预处理技术
滤波去噪 · 异常值检测 · 数据重采样 · 时间对齐同步
数据预处理
16
模型验证基础
验证数据集设计 · 残差分析 · RMSE/MAE/R² · 模型复杂度权衡
验证指标
17
交叉验证与泛化能力
K折交叉验证 · 留一法 · 时间序列交叉验证 · 过拟合预防
泛化验证
18
频域验证方法
频率响应对比 · 相干函数验证 · 谱分析 · 频域置信区间
频域验证
19
时域验证方法
开环预测验证 · 闭环仿真 · 多步预测 · 极端工况测试
时域仿真
20
参数不确定性量化
置信区间 · 蒙特卡洛模拟 · Bootstrap · 灵敏度分析
不确定性统计
21
模型结构选择与比较
AIC/BIC准则 · 似然比检验 · 模型降阶 · 物理一致性约束
模型选择比较
22
飞行器六自由度辨识案例
固定翼/旋翼建模 · 飞行试验设计 · 辨识结果分析
案例飞行器
23
机器人六自由度辨识案例
工业/协作机器人 · 重力补偿 · 摩擦辨识 · 负载辨识
案例机器人
24
无人车六自由度辨识案例
车辆动力学 · 轮胎参数 · 悬挂辨识 · 操纵稳定性验证
案例无人车
25
水下航行器六自由度辨识案例
水动力学参数 · 附加质量 · 推力器模型 · 水下试验验证
案例水下
26
辨识软件工具与平台
MATLAB工具箱 · Python开源库(PyDy/sympy) · ROS辨识工具 · 商业软件对比
工具软件
27
实验设计与数据采集
传感器选型布置 · 数据采集系统 · 实验流程标准化 · 数据质量评估
实验采集
28
实时辨识与自适应控制
在线参数估计 · 递归辨识 · 自适应控制基础 · 模型更新策略
实时控制
29
辨识结果的可视化与报告
参数可视化 · 模型对比图 · 不确定性可视化 · 技术报告规范
可视化报告
30
课程总结与前沿展望
深度学习辨识 · 数字孪生 · 物理信息神经网络(PINN) · 未来方向
前沿总结