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嵌入式大气数据系统人工智能算法及故障诊断
文献摘要：
嵌入式大气数据传感(FADS)系统由于其诸多优势成为现在战斗机设计中的关键技术之一.开发了基于BP(反向传播)人工神经网络的FADS算法和基于随机森林算法的故障识别与处理算法.该嵌入式大气数据系统算法以迎角和马赫数为分段依据,分别计算大气数据.故障识别则采用随机森林算法自动识别出故障测压点,在将故障测压点剔除后,采用不含故障点压强的组合预测各大气数据.采用飞行数据测试开发FADS系统算法,结果表明:该算法计算大气参数较为准确,迎角误差小于0.2°,侧滑角误差小于0.3°,马赫数误差小于0.0105,静压误差小于300 Pa.采用单个测压点故障的压强组合测试了故障识别与容错算法的性能,测试结果显示该算法能够准确识别出故障测压点压强,采用的飞行曲线测试中准确度达到100％,且各大气数据计算精度可达上述无故障压强时的精度,有效降低了故障压强对FADS系统算法计算精度的影响.
文献关键词：
FADS算法;Kriging建模;BP神经网络;故障诊断与容错
中图分类号：
作者姓名：
张黎黎;王逸斌;赵宁;刘学强
作者机构：
南京航空航天大学非定常空气动力学与流动控制工业和信息化部重点实验室,江苏南京 210016
文献出处：
引用格式：
[1]张黎黎;王逸斌;赵宁;刘学强-.嵌入式大气数据系统人工智能算法及故障诊断)[J].测控技术,2022(09):23-30
A类：
B类：
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AB值：
0.299427
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