[发明专利]一种基于LSTM神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法有效
| 申请号： | 202010076009.6 | 申请日： | 2020-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN111258302B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 郜诗佳;柳嘉润;骆无意;马昊磊;黄旭;张惠平;禹春梅;马卫华 | 申请（专利权）人： | 北京航天自动控制研究所 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 胡健男 |
| 地址： | 100854 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于LSTM神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统推力故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息进行数据融合生成，并训练LSTM神经网络，采用训练好的LSTM神经网络对主发动机故障进行辨识，能够有效实现对故障类型的实时准确建模判别。考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，建立更加真实可信仿真模型，生成可信的数据样本，对LSTM神经网络进行训练，本发明可对飞行器推力故障进行实时在线辨识，可准确辨识出哪台发动机故障，以及故障程度。本发明搭建轻量级的神经网络，运算简单，辨识速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 飞行器 推力 故障 在线 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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