公开(公告)号：CN116382071A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310081892.1

申请日：2023-02-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘凯 ,  臧剑文 ,  杨大鹏 ,  王小也 ,  段俊屹 ,  安帅斌 ,  闫明 ,  金泽宇 ,  刘浩 ,  赵亦卓 ,  王健权 ,  梁玉峰

IPC: G05B13/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于飞行器控制技术领域，涉及一种深度学习网络修正补偿的气动参数智能辨识方法。本发明首先考虑神经网络的智能参数辨识方法，根据地面试验数据离线训练深度学习网络。其次根据离线训练好的网络映射力/力矩系数并与系数的观测值作差，进行递推最小二乘增量辨识补偿。再根据真实飞行状态采集的数据离线修正深度学习网络，进而使得修正后的神经网络映射力/力矩系数更贴近真实值。在保证参数估计精度的同时，保障参数估计的快速性。最后，通过某型飞机模型开展了智能参数辨识及对比分析工作，结果表明离线训练/在线补偿/离线修正的辨识吻合较好，且与传统辨识方法相比计算效率高，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN118642351A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410904090.0

申请日：2024-07-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘凯 ,  段俊屹 ,  张友民 ,  杨大鹏 ,  王小也 ,  刘永臻 ,  赵晋伟 ,  安帅斌 ,  金泽宇 ,  董哲 ,  闫明 ,  王国庆

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开一种面向直接升力弱模型依赖固定翼飞机的下滑改进控制方法，属于固定翼飞机的下滑过程控制技术领域。本发明依据地面建立的固定翼飞机动力学模型，开展基于预设性能/动态逆的弱模型依赖改进直接力下滑控制设计，而后引入在线气动辨识技术降低对精确模型的依赖性。相比于传统控制方法，本发明考虑飞机下滑过程中所面临的复杂环境干扰以及移动平台降落所需较高精度要求等问题，采用预设性能控制对基准控制器进行优化设计，借助在线气动参数辨识结合动态逆控制提高对模型不确定性的适应性，为提高下滑轨迹控制能力提供一种解决方案，有效提高固定翼飞机下滑过程中的控制精度和鲁棒性，具有长远的应用前景。

公开(公告)号：CN116382071B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310081892.1

申请日：2023-02-08

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 刘凯 ,  臧剑文 ,  杨大鹏 ,  王小也 ,  段俊屹 ,  安帅斌 ,  闫明 ,  金泽宇 ,  刘浩 ,  赵亦卓 ,  王健权 ,  梁玉峰

IPC: G05B13/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于飞行器控制技术领域，涉及一种深度学习网络修正补偿的气动参数智能辨识方法。本发明首先考虑神经网络的智能参数辨识方法，根据地面试验数据离线训练深度学习网络。其次根据离线训练好的网络映射力/力矩系数并与系数的观测值作差，进行递推最小二乘增量辨识补偿。再根据真实飞行状态采集的数据离线修正深度学习网络，进而使得修正后的神经网络映射力/力矩系数更贴近真实值。在保证参数估计精度的同时，保障参数估计的快速性。最后，通过某型飞机模型开展了智能参数辨识及对比分析工作，结果表明离线训练/在线补偿/离线修正的辨识吻合较好，且与传统辨识方法相比计算效率高，具有广阔的应用前景。