徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性非定常氣動(dòng)力建模中的應(yīng)用研究

史志偉，王崢華，李俊成

（南京航空航天大學(xué) 航空宇航學(xué)院，江蘇 南京210016）

0 引 言

傳統(tǒng)的氣動(dòng)力建模方法是根據(jù)物理機(jī)理分析、實(shí)驗(yàn)觀測(cè)等來(lái)建立氣動(dòng)力與飛行狀態(tài)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式，如代數(shù)模型、階躍響應(yīng)模型、狀態(tài)空間模型、微分方程模型等。這些方法對(duì)線性系統(tǒng)的描述已經(jīng)非常準(zhǔn)確有效，而對(duì)于非線性系統(tǒng)則有局限性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在非線性非定常氣動(dòng)建模中得到了一定應(yīng)用，它將氣動(dòng)力的建立過(guò)程看作“黑箱”或“灰箱”問(wèn)題，“黑箱”模型本身作為系統(tǒng)的一種模型，不需要建立有明確表達(dá)式的數(shù)學(xué)模型。這樣建立的模型具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)功能，能夠?qū)W習(xí)適應(yīng)不確定性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。由于所有定量或定性的信息都分布儲(chǔ)存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，所以有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性［1－3］。

本文依據(jù)南航NH－2風(fēng)洞中某飛機(jī)模型大迎角大振幅單自由度偏航、滾轉(zhuǎn)及偏航－滾轉(zhuǎn)耦合的諧波、階躍運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用其能夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性映射的能力，通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部連接權(quán)值和閥值，使網(wǎng)絡(luò)輸出逼近實(shí)際系統(tǒng)的輸出，以此來(lái)研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述非線性非定常氣動(dòng)力特性的能力。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，且具有逼近精度高、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小、泛化能力好學(xué)習(xí)速度快和不存在局部最小問(wèn)題等特點(diǎn)，已經(jīng)廣泛用于系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)?！?br>