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- 一种面向航空母舰甲板运动状态预估的鲁棒学习模型
- 作者： 王可 徐明亮 李亚飞 姜晓恒 鲁爱国 李鉴 来源： 自动化学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 航空母舰 鲁棒性 仿真验证 甲板运动预估
- 描述： 航母甲板在风、浪、流等因素影响下做六自由度不规则运动,影响舰载机着舰精度.航母甲板运动预估与补偿是自动着舰系统的重要功能之一,也是提高舰载机着舰安全性与成功率的关键技术之一.为此,提出一种面向甲板运动预估的鲁棒学习模型,通过基本构建单元自适应演化出复杂学习系统.构建单元的训练采用非梯度的伪逆学习策略,提高了训练效率,简化了学习控制超参数调优;构建单元的架构设计采用数据驱动的策略,简化了架构超参数调优;采用图拉普拉斯正则化方法提高了模型对噪声和意外扰动的鲁棒性.通过某型航母在中等海况条件下以典型航速巡航时的仿真实验,验证了所提方法在甲板纵摇、横摇以及垂荡运动预估问题中的有效性及鲁棒性.