[发明专利]一种用于飞行器推力故障在线辨识的机器学习样本生成方法

摘要

本发明涉及一种用于飞行器推力故障在线辨识的机器学习样本生成方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息(如飞行位置、速度、加速度、姿态角、角速度等)进行数据融合生成，并按照本发明设计方法截取相应的数据作为机器学习训练与测试样本。本发明考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，通过在仿真模型中引入偏差组合循环生成数据，数据更加真实可信，有利于实际故障辨识精度的提高。本发明对故障模式进行了细化，生成了故障模式颗粒度较细的相关数据，有利于辨识精度的提高。