基于双BP神经网络的扑翼飞行器气动参数辨识

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【摘要】

：

针对扑翼飞行器面向控制建模时无法直接测量气动参数并精确建立气动模型的问题,传统BP网络辨识法依据扑翼飞行器试飞数据,使用BP网络计算当前气动参数,再结合扑翼飞行器动力学模型计算其飞行状态,与试飞数据比较后,将误差经扑翼飞行器动力学模型反向传播至BP网络来更新网络参数。实验表明传统方法计算精度较低,且动力学模型复杂度高,存在梯度消失问题,为此提出一种基于双BP神经网络的气动参数辨识方法。该方法首先采

【作者】

：

韩建福杜昌平叶志贤宋广华郑耀

【机构】

：

浙江大学航空航天学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2019年S2期

【关键词】

：

扑翼飞行器神经网络气动参数系统辨识梯度消失 Flapping-wing Micro Aerial Vehicle(FMAV)neural network

【基金项目】

：

装备预研教育部联合基金(重点)项目(6141A02011803)

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