基于小波神经网络的人机闭环系统数学模型与飞行品质预测
基于小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN),本文建立了一种预测飞行品质的飞行员-飞机闲环系统数学模型.借助于McRuer模型获得了小波神经网络的训练样本数据库,该数据库包含3125个飞行员的驾驶行为特性.用自己编制的程序和建立的数据库,通过反复迭代的方法来训练初始的小波神经网络模型.当小波神经网络的结构参数及层间权重矩阵收敛后,便可认为训练结束,此时小波神经网络的数学模型就建好了.本文还探讨了输入两种不同信号时,该数学模型中人机闭环系统的性能与飞行品质的预测.5个样本的预测结果表明该模型具有一定的可行性和良好的工程应用价值.
飞行员驾驶 人机闭环系统 飞行品质 小波神经网络
安二 王保国
北京理工大学宇航学院,北京,中国,100081
国内会议
北京
中文
345-348
2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）