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基于卷积神经网络的战斗机机动识别研究与应用

基于卷积神经网络的战斗机机动识别研究与应用

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作者：王宏阁西安石油大学

学位级别：硕士

由于目前战机飞行员平时战训任务的数量增加,从而对飞行员在战训过程中的飞机安全性提出了更高的需求。怎样精确判断飞机平台与飞行员在机动过程中各系统的故障和作战使用的关联,是一项需要解决的重大研究问题。在各种作战环境中,为能... 详细信息

由于目前战机飞行员平时战训任务的数量增加,从而对飞行员在战训过程中的飞机安全性提出了更高的需求。怎样精确判断飞机平台与飞行员在机动过程中各系统的故障和作战使用的关联,是一项需要解决的重大研究问题。在各种作战环境中,为能在最少的时间里取得空间优势,飞行员们通常都会让飞行器的一些状态或参数处于临界状态。当飞机平台达到临界状态时,往往会产生各类未可预见的故障。这有助于更有效地对飞行员所驾驶航空器的状况实施监测,并对事后的动作行为做出分析,进而研究各种动作行为对航空平台所产生的影响及作用,是降低飞行风险、保证平台完好的重要环节。在现实空战斗争环境中,战斗机的机动动作通常是由一系列基本战术机动动作所组成的。假如把基本空战战术(BFM)比喻为高楼大厦,那么机动动作即是构筑高楼大厦的基本砖石。空军飞行员的训练大纲即是对这些机动动作进行拆解,从而以机动动作单元训练飞行员。本文以飞行机动动作的检测、跟踪及数据输出为目标,使用C3D神经网络手段,设计并实现了一个基于卷积神经网络的战斗机对抗机动动作识别系统,具体工作包括:(1)实现了基于改进C3D网络的飞机机动动作训练及识别系统。运用C3D网络训练典型的机动动作,再利用神经网络对后续一系列连续的机动动作进行识别,从而判断出机动时间区间与机动类型。通过对机动动作的分析与飞参数据关联得出特定机动动作与飞机状态的关系,对后续飞机的使用及维护提出合理建议。(2)测试了改进C3D神经网络模型对空战机动动作的检测性能。通过制作大量基于Tacview的空战筋斗机动动作视频,并利用连续的机动视频对检测识别的准确性进行了验证。结果表明,本文提出的改进C3D模型在一定程度上满足了视频检测的需求。(3)结合飞参数据与故障数据耦合进行了故障关联分析。使用本文改进的C3D神经网络模型对实际空战机动动作进行检测,并结合飞参数据与故障数据耦合进行故障关联分析,得出了在特定机动动作下对飞机某系统状态的影响,为后期故障分析诊断及飞行使用安全提供了决策建议与研究方向。

关键词：神经网络 C3D视频检测空战机动动作识别飞参判读与故障诊断

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