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基于EKF的实时循环神经网络在非定常气动力建模中的应用

作者: 付军泉 史志伟 陈坤 朱佳晨 陈杰 董益章 来源:空气动力学学报 日期: 2024-11-13 人气:70
基于EKF的实时循环神经网络在非定常气动力建模中的应用
结合EKF算法(扩展卡尔曼滤波)和RTRL算法(实时递归学习算法)的特点,提出一种基于EKF的实时递归学习算法(EKF-RTRL),运用到循环神经网络中(RNN)。应用该神经网络对某飞机大迎角大振幅单自由度偏航、滚转以及偏航滚转耦合运动的非定常气动力进行建模。结果表明,基于EKF的实时循环神经网络计算精度高,收敛快,辨识结果与实验结果符合较好,验证了本算法的有效性。
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