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Experimental Analysis of Neural Approaches for Synthetic Angle-of-Attack EstimationAnálisis experimental de enfoques neuronales para la estimación del ángulo de ataque sintético

Resumen

Los sensores sintéticos permiten estimar los datos de vuelo sin necesidad de sensores físicos dedicados. Dentro de la aviónica digital moderna, los sensores sintéticos pueden implementarse y utilizarse para varios fines, como la redundancia analítica o las funciones de supervisión. El ángulo de ataque, medido a nivel del sistema de datos aéreos, puede estimarse utilizando sensores sintéticos que explotan varias soluciones, por ejemplo, observadores de estado basados en modelos, impulsados por datos y sin modelos. En la clase de observadores basados en datos, las redes neuronales de perceptrón multicapa se utilizan ampliamente para aproximar la función de ángulo de ataque del mapa de entrada-salida. Al tratar con datos de pruebas de vuelo experimentales, el perceptrón multicapa puede proporcionar una estimación fiable, aunque pueden surgir algunos problemas debido al dominio de entrenamiento ruidoso, escaso y desequilibrado. Se ofrece una alternativa mediante redes de regularización, como la función de base radial, para hacer frente al dominio de entrenamiento basado en datos de vuelo reales. El objetivo del presente trabajo es evaluar las prestaciones de una red de función de base radial generalizada feed-forward de una sola capa para la estimación de la AoA entrenada con un algoritmo secuencial. El análisis propuesto se realiza comparando los resultados obtenidos con una red perceptrón multicapa adoptando los mismos datos de entrenamiento y validación.

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