基于神经网络的空速管静压源误差修正方法研究

飞机通过空速管测量的全压和静压来计算飞行高度和飞行速度等参数,因此空速管的测量数据对飞机非常重要。但是,由于飞行速度、迎角,安装位置等原因,空速管在测量过程中存在静压源误差,该误差造成飞机无法获得准确的飞行参数。文中以 Malab 为工具手段,通过 BP神经网络预测模型,来对静压源误差进行修正并通过试验证明,该方法可有效修正静压源误差。