航空航天科学与工程论文_嵌入式大气数据系统人-脑与神经疾病杂志

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航空航天科学与工程论文_嵌入式大气数据系统人

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文章目录

1 算法流程概述

2 基于BP神经网络的分段FADS系统算法

3 基于神经网络的FADS系统算法测试

3.1 分段神经网络仿真测试

3.2 单个测压点压强偏置各大气数据预测情况

4 故障诊断与容错算法

4.1 随机森林分类器

4.2 容错神经网络

4.3 故障检测仿真测试

5 结束语

文章摘要:嵌入式大气数据传感（Flush Air Data Sensing,FADS）系统由于其诸多优势成为现在战斗机设计中的关键技术之一。开发了基于BP（反向传播）人工神经网络的FADS算法和基于随机森林算法的故障识别与处理算法。该嵌入式大气数据系统算法以迎角和马赫数为分段依据，分别计算大气数据。故障识别则采用随机森林算法自动识别出故障测压点，在将故障测压点剔除后，采用不含故障点压强的组合预测各大气数据。采用飞行数据测试开发的FADS系统算法，结果表明:该算法计算大气参数较为准确，迎角误差小于0.2°，侧滑角误差小于0.3°，马赫数误差小于0.0105，静压误差小于300 Pa。采用单个测压点故障的压强组合测试了故障识别与容错算法的性能，测试结果显示该算法能够准确识别出故障测压点压强，采用的飞行曲线测试中准确度达到100%，且各大气数据计算精度可达上述无故障压强时的精度，有效降低了故障压强对FADS系统算法计算精度的影响。

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项目基金:《脑与神经疾病杂志》网址: http://www.nysjjb.cn/qikandaodu/2022/0128/601.html