神经网络模型在TDNS准则中的应用研究

• 作者: 李伟 高正红
• 来源期刊: 航空工程进展
• 关键词: Neal-Smith时域准则 神经网络 驾驶员诱发振荡 仿真
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 专家特约稿
• 页码范围: 269-273
• 页数: 5页
• 分类号: V212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8190.2012.03.004

摘要

时域Neal-Smith（TDNS）准则源于频域Neal-Smith（FDNS）准则和阶跃目标跟踪准则，被广泛应用于纵向驾驶员诱发振荡（PIO）趋势的预测研究。在该准则采用的人机闭环系统中，广泛运用结构简单且能反映飞行员基本行为特征的拟线性驾驶员模型。但在实际情况中，驾驶员的行为通常具有高度的非线性，为了更精确地描述驾驶员的非线性特性，采用神经网络方法建立驾驶员模型。利用某机的试飞数据对神经网络进行了训练和测试，生成了神经网络模型。针对TDNS预测准则，建立了相应的仿真模型，通过仿真运算，得到了该飞机的P10预测结果。研究表明：相对于传统的驾驶员模型，神经网络模型能够更好与真实驾驶员相匹配；在TDNS评估准则中运用神经网络模型具有实际的意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高正红	西北工业大学航空学院	173	1329	19.0	25.0
2	李伟	西北工业大学航空学院	93	744	16.0	21.0