UKF-WNN及其在准定常失速气动力建模中的应用

• 作者: 刘晓东 赵亮 雷静
• 来源期刊: 空气动力学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波 神经网络 卡尔曼滤波 气动力
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 353-357
• 分类号: TP183
• 字数: 3473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-1825.2010.03.021

摘要

提出一种利用无轨迹卡尔曼滤波估计小波网络参数的算法,该算法可克服算法存在的收敛速度慢、计算量大、局部极小等缺点.以飞机的准定常失速现象的气动力建模为应用背景,分别运用BP算法,扩展卡尔曼滤波算法和无轨迹卡尔曼滤波算法训练小波网络.仿真结果表明,无轨迹卡尔曼滤波算法较之BP算法和扩展卡尔曼滤波算法具有更快的训练速度和更高的预测精度,可以胜任复杂的非线性气动现象的建模任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓东	空军工程大学工程学院	82	445	12.0	16.0
2	赵亮	空军工程大学工程学院	5	4	1.0	1.0