[發明專利]基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法

在審

• 申請號: 202110346058.1
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113093568A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 許斌;夏大昀;楊瑞嘉
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 劉新瓊

1.一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：對飛行數據進行預處理分別得到兩個數據集；

步驟2：將兩個數據集分別作為兩個長短時記憶網絡的輸入，構建以θ_m為模型參數的飛行模式預測網絡，以θ_a為模型參數的飛行動作預測網絡；

步驟3：將飛行模式預測網絡、飛行操作量預測網絡進行訓練，優化模型參數θ_m和θ_a；

步驟4：將完成訓練的以θ_m為參數的飛行模式預測網絡、以θ_a為參數的飛行操作量預測網絡進行保存，以進行后續的測試實驗或實地應用。

2.根據權利要求1所述的一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于步驟1具體如下：

步驟1-1：對常規飛行階段進行步驟劃分，并完成數據歸一化處理，形成駕駛行為模式學習網絡模型訓練的數據集D₁；

步驟1-2：進行飛行動作數據劃分，并完成數據歸一化處理，形成駕駛行為操作量學習網絡模型訓練的數據集D₂。

3.根據權利要求2所述的一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于步驟2中構建飛行模式預測網絡具體為：以步驟1中數據集D₁包含的飛行航線導航信息作為網絡訓練輸入，表示t時刻飛機的導航信息；將飛行階段分別編號記作起飛滑跑Y₁、起飛爬升Y₂、入航爬升Y₃、直線巡航Y₄、入航下降Y₅、著陸下降Y₆、落地滑跑Y₇作為網絡訓練輸出；設計以θ_m為模型參數的飛行模式預測網絡輸出預測結果P(y＝Y_i|X_t)，并進一步計算交叉熵損失函數作為分類損失：其中y_t對應X_t的模型預測輸出，Y_i為X_t對應的真實飛行模式標簽值。

4.根據權利要求3所述的一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于表示t時刻飛機的導航信息，包括當前飛機航向O_t O_t、當前導航點與飛機航向夾角ΔO_t、當前飛機高度ALT_t、當前計劃航線高度RVSM_t，即

5.根據權利要求2所述的一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于步驟2中構建飛行操作量預測網絡具體為：以步驟1中數據集D₂包含的飛行狀態信息作為網絡訓練輸入，表示t時刻飛機的飛行狀態；網絡輸出包括t時刻飛行狀態下飛行員的俯仰搖桿W_e、滾轉搖桿W_a、偏航腳蹬W_r、油門桿δ_T操作量；設計以θ_a為模型參數的飛行動作預測網絡輸出預測結果y_t＝[W_e,W_a,W_r,δ_T]并進一步計算預測損失函數。

6.根據權利要求5所述的一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于表示t時刻飛機的飛行狀態，包括當前飛機飛行模式Y_i、飛行高度ALT_t、飛行速度V_t、航向O_t、俯仰角θ_t、偏航角ψ_t、滾轉角φ_t、迎角α_t、側滑角β_t，即

7.根據權利要求5所述的一種基于長短時記憶網絡的飛機自動駕駛操作模擬方法，其特征在于損失函數，具體采用均方誤差公式，即其中為t時刻狀態下飛行員采取的真實操作動作。