基于集成学习算法的故障下飞行器纵向可用过载预测方法

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基于集成学习算法的故障下飞行器纵向可用过载预测方法
申请号:CN202410942151
申请日期:2024-07-15
公开号:CN118821607B
公开日期:2025-01-10
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于集成学习算法的故障下飞行器纵向可用过载预测方法,涉及航空飞行器领域,该方法首先构建航空飞行器的纵向可用过载理论模型,然后对航空飞行器在不同飞行状态下的每组运动仿真数据进行特征筛选,利用理论模型根据筛选出的特征参数的时间序列数据计算得到每种飞行状态下的纵向可用过载与无故障状态下的纵向可用过载之间的差值作为纵向可用过载变化量,继而基于集成学习算法利用仿真数据训练得到纵向可用过载变化量预测模型。该方法将集成学习算法得到的纵向可用过载变化量预测模型与理论分析得到的纵向可用过载理论模型结合,可以在航空飞行器出现舵面故障时准确可靠的得到纵向可用过载预测结果。
技术关键词
航空飞行器 集成学习算法 舵面故障 飞行状态参数 斯皮尔曼相关系数 偏角 仿真数据 运动 LightGBM模型 理论 升力 无故障 表达式 梯度提升决策树 力矩 序列 随机森林