基于自适应AR模型巡航飞行参数预测研究

来源：计算机应用与软件杂志2024年第4期北京时间：

作者：钱宇, 王立新, 张恒, 刘瑜

摘要：为更准确实现飞行参数趋势预测, 提出一种基于自适应自回归(AR)模型的稳定巡航飞行参数预测方法。根据稳定巡航参数筛选条件, 获取建模所需飞行参数。利用卡尔曼滤波原理估计AR模型参数, 并与飞行参数构建系统方程, 利用无迹卡尔曼滤波实时更新、修正AR模型参数估计值, 将自适应AR模型的预测值与曲线拟合模型和灰色模型的预测值进行对比。以波音B777-300ER飞机的快速存取记录器数据样本进行仿真验证, 结果表明:自适应AR模型在数据预测和收敛速率方面均更优, 可有效降低预报模型随步数增加导致的精度误差, 提高参数预测准确性。研究在飞机维修保障、状态监控与预测等方面具有重要作用。

关键词：无迹卡尔曼滤波, 自适应AR模型, 飞行参数预测, 曲线拟合模型, 灰色模型