【摘 要】
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针对在大攻角或外界条件恶劣的条件下,纵向运动攻角测量困难或实现高精度测量成本代价大的问题。本文模拟在攻角传感器故障情况下,借助纵向其他飞行参数如空速、俯仰角速度和
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针对在大攻角或外界条件恶劣的条件下,纵向运动攻角测量困难或实现高精度测量成本代价大的问题。本文模拟在攻角传感器故障情况下,借助纵向其他飞行参数如空速、俯仰角速度和俯仰角等信息,经BP神经网络训练并估算攻角值,从而避免对硬件传感器的依赖,提高飞翼无人机的可靠性。结果表明,攻角估计误差的标准差为0.191°,基本可用于攻角估计。此外,该数据融合方法同样可以用于故障诊断,为无人机的安全飞行提供保障。
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