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EnglishThe paper is concerned with an innovative air-data sensor calibration procedure, carried out through neuro-fuzzy techniques based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and co-active neuro-fuzzy inference system (CANFIS) models. In particular, attention is focused on a beta sideslip angle virtual sensor, and data used for the calibration are obtained through a series of simulations performed by means of the nonlinear dynamic model in 6 degrees of freedom of a high-performance combat aircraft. Several ANFIS and CANFIS architectures have been developed, tested, and compared with each other. Results of numerical simulations show the remarkable effectiveness of neuro-fuzzy techniques in the sensor calibration.
Neuro-Fuzzy Techniques for the Air-Data Sensor Calibration / M. LANDO; BATTIPEDE M.; P. GILI. - In: JOURNAL OF AIRCRAFT. - ISSN 0021-8669. - STAMPA. - 44:2(2007), pp. 945-953. [10.2514/1.26030]
| Titolo: | Neuro-Fuzzy Techniques for the Air-Data Sensor Calibration | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2007 | |
| Rivista: | ||
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.2514/1.26030 | |
| Appare nelle tipologie: | 1.1 Articolo in rivista |
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| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| JOA2007.pdf | 2. Post-print / Author's Accepted Manuscript | Non Pubblico - Accesso privato/ristretto | Administrator Richiedi una copia |
http://hdl.handle.net/11583/1605205
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