基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

论文摘要

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解(POD)方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。

论文目录

• 1 平流层风场预测模型
•   1.1 基于POD方法的风场降阶模型
•   1.2 基于Fourier级数的风场预测模型
•   1.3 基于BP神经网络的风场短期预测模型
• 2 风场预测误差分析
• 3 动力学建模
• 4 飞行仿真与分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李魁,邓小龙,杨希祥,侯中喜

关键词: 本征正交分解方法,级数,神经网络算法,风场预测,临近空间浮空器

来源: 北京航空航天大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 国防科技大学空天科学学院

基金: 湖南省自然科学基金(2018JJ3590,2018JJ3587)~~

分类号: V249.1

DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0538

页码: 1008-1018

总页数: 11

文件大小: 7013K

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