基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测

发布时间：2018-09-04 15:26

【摘要】：针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。
[Abstract]:According to the nonlinear and dynamic characteristics of aircraft flight performance model, the key factors affecting flight performance are analyzed. A data modeling method based on neural network is proposed for pilot control. Based on the BP neural network structure, the external input delay and the output feedback connection are added, and the prediction model of the NARX neural network is established. The model uses flight data training network collected by flight simulator, and verifies and evaluates the trained network. The experimental results show that compared with the BP neural network and the improved BP neural network with momentum factor and adaptive learning rate, the convergence speed and prediction results of the model are better than that of the modified BP neural network, which can accurately predict the flight performance model for a long time.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;齐齐哈尔工程学院建筑工程系;空军装备部;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(715001184) 航空科学基金资助项目(20155196022)
【分类号】：V323;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2222580