一種基于多核學(xué)習(xí)的直升機仿真模型的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于智能化建模領(lǐng)域，本發(fā)明涉及多核學(xué)習(xí)、動態(tài)辨識等方法。 二、
【背景技術(shù)】
[0002] 用傳統(tǒng)的機理建模方法建立直升機的仿真模型是可行的，但是這種方法需要大量 的空氣動力學(xué)知識。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力，因此可以用它來建立直升機的 仿真模型。在現(xiàn)實問題中，人們得到的樣本數(shù)量往往是有限的，有時還十分有限。這時的學(xué) 習(xí)結(jié)果往往是難以令人滿意的，如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中經(jīng)常會遇到過擬合等問題?？梢圆捎?多核學(xué)習(xí)方法進行動態(tài)辨識，建立直升機仿真模型。 三、 專利內(nèi)容：
[0003] 1、專利目的
[0004] 為避免復(fù)雜的空氣動力學(xué)知識，建立高精度的直升機仿真模型，發(fā)明一種基于 Bregman距離的非稀疏多核學(xué)習(xí)方法，這種方法既能提高多核學(xué)習(xí)的精度，又能提高多核學(xué) 習(xí)的速度。通過多核學(xué)習(xí)的辨識方法建立直升機的智能化的動態(tài)仿真模型。
[0005] 2、技術(shù)解決方案
[0006] 把直升機看做一個整體，則有四個控制變量，分別是橫向周期變距、縱向周期變 距、尾槳距、總距。則輸出變量可以選為九個輸出變量中的任意一個，即飛行速度在體軸系 中三個方向上的分量、直升機角速度的三分量、直升機的俯仰角、側(cè)傾角和偏航角九個變量 中的一個。利用這些輸入、輸出變量來建立直升機的動態(tài)仿真模型。
[0007] 3、技術(shù)效果及優(yōu)點
[0008] 這種基于多核學(xué)習(xí)的動態(tài)辨識方法，避免了機理建模所需的空氣動力學(xué)知識，大 大降低了仿真模型的復(fù)雜度。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，多核學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型具有結(jié)構(gòu)簡單、 運算速度快、泛化能力高等很多優(yōu)越的性能。 四、
【具體實施方式】
[0009] 完整的直升機飛行動力學(xué)模型主要包括：直升機的多體動力學(xué)、旋翼揮舞和擺振 運動、旋翼尾跡、氣動干擾效應(yīng)等環(huán)節(jié)。如果建立了每個組成部分的仿真模型，那么就可以 嘗試把這些仿真模型合成一個整體，來建立直升機完整的仿真模型?？紤]這種模型的復(fù)雜 程度和計算量，目前用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還難以建立完整的直升機仿真模型。針對建立直升機仿真 模型的目的，從美國軍方頒布的"軍用旋翼飛行器駕駛品質(zhì)要求"（ADS-33D標(biāo)準(zhǔn)）中，選取 一種在垂直平面內(nèi)做魚躍機動的飛行狀態(tài)建立直升機的仿真模型。
[0010] 多核學(xué)習(xí)（MKL)通?？梢赞D(zhuǎn)化為半定規(guī)劃問題來求解。對于一些規(guī)模較小的數(shù)據(jù) 集，MKL不會遇到太大的障礙。但對于一些大規(guī)模問題，由于涉及到多核矩陣的快速求解、高 維多核矩陣的分解等，半定規(guī)劃求解算法效率非常低。本發(fā)明采用MD方法進行多核學(xué)習(xí)。 Mirro-Descent (MD)方法類似于最速下降算法，但是關(guān)鍵之處是，在輔助優(yōu)化問題的每一步 迭代中，利用Bregman距離函數(shù)，取代歐幾里德（Euclidean)距離函數(shù)。Bregman距離函數(shù) 利用單純形的幾何性質(zhì)，導(dǎo)致MD方法在單純形直積（Product of Simplices)上進行優(yōu)化， 具有非常高的運算效率。利用MD方法的關(guān)鍵之處是構(gòu)造 Bregman距離函數(shù)?？紤]如下的 最優(yōu)化問題：
[0011] min f (X) X e X ⑴
[0012] 其中X e Rn是具有非空內(nèi)點的凸閉集，目標(biāo)函數(shù)f :X -R具有Lipschitz連續(xù) 性，即滿足3Z，|f (x)-f (y) I彡L| |x_y| I。f對于給定的任意x e X存在能夠計算f (X)和 Γ (X)的預(yù)報。這個優(yōu)化問題，經(jīng)典的次梯度投影算法（SPA)采用迭代的方式求解：
[0013] xt+1 = π x (xt+1-stf (x1)) (2)
[0014] 其中st是步長，心= W是x在X上的投影。這個迭代公式經(jīng) 過變形可以等價地表示為
[0015]
(3)
[0016] md方法的主要思想是，把歐幾里德距離范數(shù)用更一般的距離函數(shù) D(x，Xt)來代替。替代之后迭代公式變?yōu)?br>[0017]
(4)
[0018] -個D (X，Y)可能的構(gòu)造方法是，令映射Φ :X - R，對于任意參數(shù)〇 > 0滿足
[0019] (5)
[0020] (6)
[0021] 迭代公式變?yōu)?br>[0022]
(7)
[0023] 利用（7)求解MKL的優(yōu)化問題，需要滿足一定的使用條件。例如，對于用于回歸的 ε-不敏感損失函數(shù)
[0024]
(8)
[0025] 首先要把MKL優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為其對偶問題
[0026]
(9)
[0027] 即Mirro-Descent (MD)是在對偶問題中求解的。應(yīng)用該公式還必須滿足優(yōu)化函數(shù) 是凸函數(shù)，并且具有Lipschitz連續(xù)性。對彈性MKL的優(yōu)化問題，可以轉(zhuǎn)換成滿足這些條件 的等價公式。
[0028] 為了訓(xùn)練所建立的多核學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，需選取兩組飛行數(shù)據(jù)分別作為訓(xùn)練樣本、 測試樣本。樣本數(shù)據(jù)不可避免地含有高頻噪聲，而且在試飛過程中由于測試儀器不穩(wěn)定或 因外界干擾的影響，往往導(dǎo)致測量數(shù)據(jù)包含一些很不合理的跳點，即野值。另外，對含噪聲 的信號直接微分將導(dǎo)致更高的噪聲水平。因此需要對飛行數(shù)據(jù)進行野值剔除、高頻濾波和 微分平滑等預(yù)處理。訓(xùn)練完畢得到直升機魚躍運動的仿真模型。再把測試樣本輸入到已經(jīng) 訓(xùn)練好的兩種模型中，以檢驗這兩種模型的泛化能力。
【主權(quán)項】
1. 發(fā)明的一種基于多核學(xué)習(xí)的直升機仿真模型，采用基于多核學(xué)習(xí)的新算法，建立直 升機的仿真模型。2. 權(quán)利要求1所述的一種基于多核學(xué)習(xí)的直升機仿真模型，其特征在于：利用MD方法 來求解，這種方法既能提高多核學(xué)習(xí)的精度，又能提高多核學(xué)習(xí)的速度。
【專利摘要】發(fā)明的一種多核學(xué)習(xí)的系統(tǒng)辨識方法，把直升機看做一個整體，用多核學(xué)習(xí)方法來建立直升機的智能化動態(tài)仿真模型。多核學(xué)習(xí)采用MD算法進行求解，建立的仿真模型精度高，避免了復(fù)雜的空氣動力學(xué)知識。
【IPC分類】G06F19/00, G06N99/00
【公開號】CN105653836
【申請?zhí)枴?br>【發(fā)明人】王書舟
【申請人】天津工業(yè)大學(xué)
【公開日】2016年6月8日
【申請日】2014年12月5日