[發(fā)明專利]一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010413117.8
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111695195B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃煌;魏春嶺;李毛毛
• 申請（專利權(quán)）人: 北京控制工程研究所
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/09;G06F119/14
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 李晶堯

1.一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟一、建立第一全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第一全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)個數(shù)為預(yù)設(shè)的狀態(tài)量維數(shù)與預(yù)設(shè)的控制量維數(shù)之和，第一全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)個數(shù)為128；

步驟二、建立第二全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第二全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)個數(shù)為預(yù)設(shè)的控制量維數(shù)；第二全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)個數(shù)為128；

步驟三、建立第三全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第三全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)個數(shù)為128，第三全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)個數(shù)為預(yù)設(shè)的狀態(tài)量維數(shù)；

步驟四、建立第一長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)和第二長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)；其中，第一長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)用于編碼；第二長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)用于解碼；

步驟五、根據(jù)步驟一至步驟四建立初始動力學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)；

步驟六、獲取歷史飛行彈道的狀態(tài)量S_t和控制量C_t；根據(jù)狀態(tài)量S_t和控制量C_t對步驟五中的初始動力學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；

步驟七、重復(fù)步驟六，直至初始動力學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)收斂，獲得最終動力學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)修正；通過最終動力學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)根據(jù)當(dāng)前飛行器的狀態(tài)量和控制量對未來飛行器狀態(tài)量的預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：所述全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每個輸入節(jié)點(diǎn)與各輸出節(jié)點(diǎn)均有連接。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：所述步驟一中，狀態(tài)量包括飛行器的高度、緯度、速度標(biāo)量、攻角、側(cè)滑角、俯仰角、滾動角、偏航角、俯仰角速度、滾動角速度和偏航角速度；控制量包括俯仰控制力矩、滾動控制力矩和偏航控制力矩。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：所述第一全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)、第二全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)和第三全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)均為ReLU函數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：ReLU函數(shù)的表達(dá)式為：

y(x)＝max(0,x)+min(0,x)

式中，x為輸出節(jié)點(diǎn)的輸入；

y為輸出節(jié)點(diǎn)的輸出；

max(0,x)為取0和x中的較大值；

min(0,x)為取0和x中的較小值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：所述步驟四中，所述長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)為：

y(x)＝1/(1+e^-x)

式中，x為長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)的輸入；

y為長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)的輸出；

e為自然常數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的空間物理運(yùn)動體建模方法，其特征在于：所述步驟五中，動力學(xué)模型網(wǎng)絡(luò)的建立方法為：

將第一全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的128個輸出作為第一長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入；第一長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)對第一全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的128個輸出進(jìn)行編碼處理，得到編碼后的128個輸出，并將編碼后的128個輸出作為第二長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入；同時，第二全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的128個輸出也作為第二長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入；第二長短時間記憶網(wǎng)絡(luò)對編碼后的128個輸出和第二全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的128個輸出進(jìn)行解碼處理，得到解碼后的128個輸出；將解碼后的128個輸出作為第三全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；通過第三全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出預(yù)設(shè)的狀態(tài)量維數(shù)。