一种基于核极限学习机的滑翔导弹再入轨迹实时重构方法
公开
摘要
本发明公开一种基于核极限学习机的滑翔再入轨迹实时重构方法，是一个高超声速助推滑翔飞行器在其再入过程中发生故障之后的在线轨迹重构方案。首先，建立了飞行器滑翔再入段气动面受损的故障模型并进行故障特征提取；然后，设计了基于核极限学习机算法的故障诊断方法，最后，基于故障诊断结果设计了飞行器在滑翔段发生故障情况下的容错制导和轨迹重构的方案。本发明提出的故障诊断方法可以克服对飞行器模型的依赖，以数据驱的方式对故障实现快速准确的诊断；提出的容错制导和轨迹重构策略能够根据故障诊断结果自适应调整控制指令和任务目标，实现在线故障主动容错。
基本信息
专利标题 ：
一种基于核极限学习机的滑翔导弹再入轨迹实时重构方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611377A
申请号 ：
CN202210088426.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李昭莹石若凌
申请人 ：
北京航空航天大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京永创新实专利事务所
代理人 ：
周长琪
优先权 ：
CN202210088426.1
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/15 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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