Fault-Tolerant Neural Network Algorithm for Flush Air Data Sensing

Thomas J. Rohloff

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Fault-Tolerant Neural Network Algorithm for Flush Air Data Sensing

机译：容错神经网络的空中数据传感算法

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A fault-tolerant neural network algorithm was successfully developed for use with flush air data sensing systems. This algorithm is composed of a combination of aerodynamic and neural network models used to translate a discrete Pressure distribution from the nose of an aircraft into a set of air data parameters, including static pressure, dynamic Pressure, Mach number, angle of attack, and angle of sideslip. Techniques were developed to detect and eliminate The effect of a lost signal from the measured pressure distribution. This system was evaluated with archived data, And its performance was compared with a signal processing system based completely on aerodynamic models.

机译：容错神经网络算法已成功开发，可用于冲洗空气数据传感系统。该算法由空气动力学和神经网络模型的组合组成，用于将飞机机头的离散压力分布转换为一组空气数据参数，包括静态压力，动态压力，马赫数，攻角和角度的侧滑。开发了从检测到的压力分布中检测并消除信号丢失影响的技术。该系统通过存档数据进行了评估，并将其性能与完全基于空气动力学模型的信号处理系统进行了比较。

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来源
《Journal of Aircraft》 |1999年第3期|p.541-549|共9页
作者
Thomas J. Rohloff;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类航空;
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