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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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飞行记录数据是判明飞行事件原因,监控飞行操纵品质、发动机性能的重要依据。文中介绍了基于关系数据库的专家数据库系统的实现方法,给出了在飞行记录数据分析中应用专家数据库系统的思路。 相似文献
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基于遗传算法和神经网络的调参控制律设计 总被引:1,自引:0,他引:1
飞控系统的设计一般采用调参控制器,针对目前广泛使用的调参控制律增益设计,提出了采用遗传算法计算,然后应用神经网络逼近调参曲线的方法,该方法可以克服传统方法中试凑和插值带来的缺点,对工程应用有一定的参考价值。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2013,(6):46-52
建立了飞/发一体化约束分析与任务分析模型,形成了由飞行器指标参数到发动机推力需求的概念设计方法。基于某超声速飞行器的设计指标,开展了飞/发一体化分析,确定了满足任务约束的飞行器总重和发动机推力需求,初步确定了发动机的技术方案,并基于飞/发一体化分析方法,对飞行器的任务轨迹、组合发动机模态转换马赫数和超级燃烧室尺寸进行了优化,可为后续组合发动机总体方案设计提供明确牵引。 相似文献
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