摘要
本发明公开了一种面向旋转弹的气动参数智能辨识方法,属于飞行器气动参数辨识技术领域。首先对旋转弹气动参数辨识问题进行建模,对旋转弹的结构布局进行分析,建立旋转弹7自由度非线性运动方程和气动参数模型。然后,以GRU神经网络为基础,设计气动参数辨识网络,同时设计数据生成仿真环境,通过仿真产生大量训练样本数据,并利用该训练样本数据对气动参数辨识网络进行训练,使气动参数辨识网络的损失函数达到收敛。最后将训练好的气动参数辨识网络用于旋转弹飞行过程的气动参数辨识。本发明考虑了环境因素的复杂性,增强了气动参数辨识网络的抗干扰能力,提高了气动参数辨识网络的实时性。