ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA >
A real⁃time in⁃flight wind estimation and prediction method based on deep learning
Received date: 2022-07-28
Revised date: 2022-09-28
Accepted date: 2022-10-25
Online published: 2022-11-04
The in-flight wind of launch vehicles is difficult to measure during flight， and the prediction error is great occasionally. In this paper， a real-time in-flight wind estimation and prediction method is proposed based on deep learning. By computing the spatial and temporal distribution of actual measurement data of in-flight wind in past 15 years， we acquire the rule that the wind velocity is higher and the wind direction is concentrated at 270° in winter， which is taken as the basis of sample set generation and wind prediction. Response of flight state to in-flight wind is obtained. Based on the obtained result， a deep neural network is designed to estimate the in-flight wind via the launch vehicle’s flight state. Next， a wind prediction method is proposed based on spatial and temporal distribution of in-flight wind. The rationality of wind prediction via deep learning is also given. We carry out a flight experiment on launch vehicle to verify the accuracy and real-timeliness of the proposed method. The proposed method is feasible for engineering implementation.
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