基于SVM的小型无人直升机飞行稳定性研究

• 作者: 吕恬生 张亚欧 杜建福
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 飞行稳定性 无人直升机
• 年，卷（期）: 2005,（24）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 212-214
• 页数: 3页
• 分类号: TP181|V249.1
• 字数: 3420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.24.067

摘要

针对无人直升机控制中的滞后问题,文章提出了一种解决方法:先提取控制信号的特征值,然后利用特征值对无人机的进行判断,控制系统可以根据判断结果提前纠正系统的控制偏差.由于直升机飞行失败的样本极少,在稳定判断中引入了一个新的模式识别方法-支持向量机.支持向量机基于结构风险最小化原则,解决了小样本数据分类和泛化问题.文中在对支持向量分类机的原理进行了简单的介绍后,利用支持向量机和神经网络对直升机的飞行数据进行了分类,试验结果表明支持向量机具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕恬生	上海交通大学机械与动力工程学院	133	1568	20.0	32.0
2	张亚欧	上海交通大学机械与动力工程学院	14	73	5.0	7.0
3	杜建福	上海交通大学机械与动力工程学院	10	56	4.0	7.0