[发明专利]一种基于深度学习的飞机姿态控制方法有效
| 申请号： | 201810846804.1 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN108983800B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 李波;梁诗阳;李曦彤;高晓光;高佩忻 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G05D1/08 | 分类号： | G05D1/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 俞晓明 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，包括步骤：S1.实时采集飞机的47个状态数据，并对数据进行归一化处理；S2.将归一化处理后的数据输入飞机姿态控制网络，得到2个飞机姿态控制量，即攻角变化率 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 飞机 姿态 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.实时采集飞机的47个状态数据，并对数据进行归一化处理；S2.将归一化处理后的数据输入飞机姿态控制网络，得到2个飞机姿态控制量，即攻角变化率![]()
和倾斜角变化率![]()
其中，a表示攻角，θ表示倾斜角，![]()
表示攻角变化率，![]()
表示倾斜角变化率，t表示当前时刻，t+Δt表示经过一个步长后的时刻；S3.得到飞机姿态控制量后，据(式1)‑(式2)进行积分，便可得到飞机所需的姿态参数，所述姿态参数为攻角at+Δt与倾斜角θt+Δt；![]()
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