再入飞行器闭环姿态动力学不确定性辨识方法

本发明公开了再入飞行器闭环姿态动力学不确定性辨识方法，包括步骤：构建包含气动参数摄动的再入飞行器再入过程的闭环姿态动力学模型，对姿态控制任务进行等间隔采样得到状态量和控制量的时序数据，作为训练数据；搭建深度学习网络拟合未知摄动，构建数据驱动模型，在数据驱动模型的损失函数的基础上，增加控制方程残差项，形成物理驱动模块的损失函数；基于训练数据训练深度学习网络直至物理驱动模块的损失函数最小，获得气动参数摄动的辨识值。本发明提供通过构建飞行器气动参数摄动模型与物理信息神经辨识网络，进行仿真验证，可以实现闭环系统中未知时变参数目标，能够同时有效辨识出再入飞行器多个时变气动参数摄动。