一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

• 作者: 宋笔锋 曹善成 殷之平 谢伟 马凯超
• 来源期刊: 飞行力学
• 学科: 航空航天
• 关键词: 神经网络 Kalman滤波 遗传算法 载荷识别
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 试验与应用
• 页码范围: 363-366,371
• 分类号: V215.2
• 语种: 中文

摘要

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋笔锋	西北工业大学航空学院	309	3053	24.0	38.0
2	谢伟	西北工业大学航空学院	37	127	7.0	8.0
3	殷之平	西北工业大学航空学院	53	369	11.0	16.0
4	马凯超	西北工业大学航空学院	5	15	2.0	3.0
5	曹善成	西北工业大学航空学院	4	31	4.0	4.0