TCN-iTransformer混合估计算法

飞行数据高精度参数估计

在倒置维度上应用自注意力与前馈网络，并利用频域增强通道注意力改进的TCN进行特征提取，使飞机气动参数估计的精度和效率均优于Transformer与LSTM。

Tongyue, Li · 司海青 · Qiu, Jingxuan · Jiayi, Li · Yiqian, Gong

Aerospace Science and Technology 2025

技术优势

估计更准

通过倒置维度的自注意力机制和频域增强通道注意力TCN，更有效地提取飞行数据中的气动特征。

效率更高

混合架构在保证精度的同时提高了计算效率，优于Transformer和LSTM。

抗噪更好

利用基于霜冰优化算法的变分模态分解结果作为补充输入，有效抑制飞行数据中的噪声。

应用场景

• 飞行器气动建模：为气动建模提供高精度、高效率的参数估计。
• 飞行控制系统设计：为飞行控制系统设计提供更准确的飞机模型参数。
• 飞行数据实时处理：实现在线估计气动参数，支持实时数据处理。