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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。 相似文献
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TCAS即空中交通防撞系统于80年代发展成熟并被广泛应用,它独立于地面的空中交通管制系统而工作,因此在空中交通管制部门因特殊情况(如通信故障等)不能正常提供飞行间隔服务或管制服务而出现人为工作差错时能有效地降低航空器相撞的 相似文献
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空中交通管制的任务是确保航空器的安全飞行,为了保证飞行安全,需要进行空中交通管制系统运行安全评估及预警的研究.借鉴大数据理论建立空中交通管制大数据概念,从影响空中交通管制系统运行的主要风险因素出发,建立空中交通管制安全运行的状态向量空间,利用主成分分析法去除基础向量线性相关性,再利用聚类分析过程建立空中交通管制运行安全预警知识库,实现空中交通管制运行安全评估和及时预警.结果表明:所用的预警分类分析方法能够很好地实现预警分类和安全评估,为管制部门的相关决策提供理论依据. 相似文献
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俄罗斯民用航空部空中交通管制总局是俄民用航空最高管理机构.空中交通管制局行使的职能是:在全俄范围内对飞行器交通进行组织和管理,并确保其安全.俄空中交通管制的组织结构主要包括:机场区域空中交通管制组织处,地方航线空中交通管制组织处,航线空中交通管制及飞行状态组织处,统一空中交通管制系统研制和组织处,交通服务人员技能提高及培训处,空中交通管制无线电技术设备应用及管制员培训处以及飞行气象保障处.为了更有效地同跨 相似文献
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终端区进场交通流特性参数研究对于解决复杂空域结构下航空器拥堵、航班延误具有重要的实际意义。基于元胞传输模型将进场航线划分元胞,并且在数理推导的基础上,基于Netlogo仿真建模平台搭建进场交通流元胞传输模型仿真环境,对进场交通流的宏观涌现行为进行仿真模拟,得到交通流基本参数速度、流量、密度之间演变趋势。研究结果表明,终端区进场交通流三大基本参数之间存在明显的数量关系,关系曲线相对应分为自由流、拥挤流和阻塞流三种状态,并且受到管制间隔、飞行程序、管制策略的影响。利用相关研究成果,可通过改变管制策略、调整管制间隔、优化飞行程序的方法使得交通流特性向着可预知的方向演变,因此对终端区交通态势的判断具有应用价值。 相似文献
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针对执行较长飞行任务的飞行器在飞行任务期间难以实时准确预测机动能力的问题,开展了基于长短期记忆(LSTM)的飞行器纵向可用过载预测方法研究。首先,对飞行器纵向过载相关参量进行了分析。然后,以纵向可用过载为性能指标,建立了基于LSTM网络的BP神经网络预测模型。预测模型的输入是一段飞行时间内可测量的飞行状态数据序列,输出是未来时刻的纵向可用过载。最后,基于某型飞行器建立数字仿真模型并开展了仿真验证及结果分析。研究结果表明,所提出的预测模型准确有效,可以帮助实现飞行器飞行性能的实时评估和预测。 相似文献
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杨波 《西安航空技术高等专科学校学报》2013,(3):17-19
4D航迹预测是空管自动化系统中的一项核心技术,能够提高空域的利用率和安全性。为了在航路上快速准确的预测航空器的飞行轨迹,提出一种预测航路4D航迹的方法。首先利用Supermap制作航路网络,然后根据航空器的性能参数,推测各时间点的航空器位置,从而得到航路上航空器的飞行航迹,并通过实例进行了说明,为航迹预测提供一定参考。 相似文献
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监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献
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空中交通相依网络的脆弱性研究 总被引:1,自引:3,他引:1
机场、航路和管制扇区构成空中交通相依网络,节点在受到扰动时,网络运输性能下降,引发网络脆弱性。提出一种空中交通相依网络脆弱性的度量方法,首先构建机场网络、航路网络和管制扇区网络3个层网络,基于空中交通管理规则与层网络间的逻辑连接关系,建立空中交通相依网络模型。在随机扰动和蓄意扰动节点两种不同失效模式下,采用最大连通度和结构熵两个指标,并给出了相应算法,分析相依网络的结构脆弱性;创建流量熵和交通流损失比指标,设计了相应算法,研究相依网络的功能脆弱性。研究结果表明,随机扰动对空中交通相依网络影响更大;网络的结构脆弱源与功能脆弱源是机场网络;网络的脆弱性与层网络间的连接方式和层网络的交通量不匹配有关。 相似文献
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无人直升机具有悬停、小速度全向机动、大速度前飞等飞行能力,其飞行包线范围大,对飞行控制律设计的要求很高。无人直升机在进行自动航线飞行时,不仅涉及的飞行模态多,而且需要满足复杂的飞行航线需求。根据无人直升机复杂的航线飞行特点,对其航线飞行过程进行区域划分,针对不同划分区域,采用工程上常用的PID控制方法和衰减软化技术,设计了高度控制器、纵向位置控制器、横向位置控制器、协调转弯控制器和控制器问的切换算法,并进行典型航线飞行的数字仿真。仿真结果显示,无人直升机飞行航迹与设定航线的重合性较好,模态切换稳定平滑,从而验证了无人直升机自动航线飞行控制律设计的正确性,为后续工程应用奠定基础。 相似文献
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提出了一种基于神经元网络的飞行控制系统设计方法 ,该方法设计的神经元飞行控制器具有良好的鲁棒性 ,使飞行器在整个飞行包络内都能保持某种最优的操纵品质。给出的计算机仿真结果显示出神经元网络作为飞行控制器在处理飞行器参数大范围变化的非线性特性方面具有潜在的优良品质 相似文献
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针对飞机自动着陆飞行提出了基于神经网络的鲁棒自适应非线性动态逆控制器设计方案。首先采用非线性动态逆方法设计着陆飞行的基本控制律,再利用多层感知器神经网络设计适当的权值调整规则使其能够自适应地逼近和补偿逆误差。仿真结果表明,所设计的飞行控制系统是有效的,系统能够克服动态逆误差对着陆飞行控制带来的不利影响。 相似文献
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根据反馈神经网络控制方法在发动机控制系统中的应用研究,建立了基于反馈网络的发动机控制系统。采用反馈神经网络辨识发动机模型参数,用动态自适应算法对神经网络权值进行了调整,并在飞行包线内各工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的发动机控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。 相似文献
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飞行/推进系统自适应神经网络综合控制仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于发动机喘振裕度自适应的飞行 /推进系统综合控制。在发动机喘振裕度较大的某些飞行条件或飞行包线内,通过调整喷口面积,使发动机喘振裕度保持在一个较小值,既保证发动机稳定工作,又增加发动机推力,从而改善飞机的性能。采用分散控制方案,综合控制系统由 5个控制子系统组成。各控制子系统的设计采用自适应控制和神经网络相结合的方法,所提出的参数和权重的自适应调整律保证系统的稳定性。全包线范围内飞机平飞加速和爬升数字仿真结果表明,该综合控制方法可缩短飞机的平飞加速时间和爬升时间。 相似文献