基于Transformer的飞机状态预测

在非定常气动力下,为防止飞机进入危险状态,通过建模进行状态预测,是保障飞行安全的重要手段,传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强。为更好解决大迎角下飞行状态预测,使用基于深度学习的时序序列预测方法,推测飞机的飞行状态,达到最大限度发掘飞机性能、保障飞行安全的目的。提出一种多任务Transformer模型,同时完成飞行状态参数回归和飞行状态分类。实验结果表明,相比于同类模型,该模型的预测性能有大幅提升。