公开(公告)号：CN119623260A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411670019.7

申请日：2024-11-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陈俊谷 ,  刘俊辉 ,  单家元 ,  王佳楠 ,  王彦恺

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种基于改进物理信息神经网络的气动参数辨识方法，包括：获取飞行器飞行过程中的目标飞行状态量；将目标飞行状态量输入改进的物理信息神经网络中，得到气动参数摄动量，气动参数摄动量为标称气动参数与实际飞行中的气动参数之间的差异量化值，改进的物理信息神经网络的损失函数为积分损失函数，该积分损失函数将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系；根据气动参数摄动量以及对应的标称气动参数，确定实际气动参数。通过实施本发明，以积分的方式将包含估计值的动力学模型与真实动力学特性建立联系，确保神经网络在训练过程中能够学习到正确的动力学信息，提高气动参数的准确度，降低训练难度。