【摘 要】
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某型固定翼无人机(UAV)纵向控制回路存在典型的多工况特征。针对单一模型对飞机高度值进行预测会导致模型失配,准确度不高的问题,提出了“聚类分析-模式识别-回归预测”相结
【机 构】
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陆军工程大学军械士官学校,武汉大学电气与自动化学院
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某型固定翼无人机(UAV)纵向控制回路存在典型的多工况特征。针对单一模型对飞机高度值进行预测会导致模型失配,准确度不高的问题,提出了“聚类分析-模式识别-回归预测”相结合的多工况状态预测技术路线。该技术以俯仰角、升降舵偏角、缸温、发动机转速为预测变量,通过离线建模与在线预测两个阶段完成飞机高度预测。离线建模阶段,使用基于共享近邻相似性的密度聚类算法将UAV训练数据分为多个工况,之后使用核高斯过程回归(KGPR)算法建立各工况预测模型。在线预测阶段,使用人工神经网络算法完成测试数据工况辨识,并调用相应的KG
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