情報(bào)學(xué)視角下航空工業(yè)顛覆性技術(shù)識(shí)別研究

王曉琦　朱玉虎　馮莉　王文升

摘要：文章分析了航空工業(yè)顛覆性技術(shù)形態(tài)特征，在此基礎(chǔ)上提出航空工業(yè)顛覆性技術(shù)識(shí)別方法，以多旋翼無(wú)人機(jī)為研究對(duì)象，對(duì)該方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)SAO結(jié)構(gòu)分析、Doc2vec模型、K-means++算法等情報(bào)學(xué)方法，識(shí)別多旋翼無(wú)人機(jī)領(lǐng)域具有顛覆性潛力的技術(shù)主題。研究結(jié)果認(rèn)為，航空工業(yè)顛覆性技術(shù)具有技術(shù)發(fā)起者為在位企業(yè)、技術(shù)路線為自上而下、以應(yīng)用效果作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、較強(qiáng)的學(xué)科耦合性等特點(diǎn)。多旋翼無(wú)人機(jī)領(lǐng)域具有顛覆性潛力的技術(shù)主題有：目標(biāo)跟蹤、控制算法突破、故障診斷方法和容錯(cuò)控制技術(shù)。

關(guān)鍵詞：航空工業(yè)；顛覆性技術(shù)；多旋翼無(wú)人機(jī)；Doc2vec模型

中圖分類號(hào)：G35文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0引言航空工業(yè)是典型的資金、技術(shù)和智力密集型產(chǎn)業(yè)，是一國(guó)進(jìn)行大規(guī)模研發(fā)投入、技術(shù)創(chuàng)新和運(yùn)用的重要領(lǐng)域。顛覆性技術(shù)在該領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用能夠指數(shù)級(jí)提升武器裝備效能，并深刻改變未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)模式。

現(xiàn)階段學(xué)界已經(jīng)圍繞顛覆性技術(shù)的概念內(nèi)涵和識(shí)別方法等主題開(kāi)展了大量研究［1-5］。具體到航空工業(yè)，研究?jī)?nèi)容主要集中在顛覆性技術(shù)的變革作用和組織創(chuàng)新模式［6-9］。然而顛覆性技術(shù)這一概念在引入航空領(lǐng)域后呈現(xiàn)怎樣的特點(diǎn)，如何對(duì)該行業(yè)特定領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行識(shí)別，上述問(wèn)題較少有研究涉獵。本文分析航空工業(yè)顛覆性技術(shù)的內(nèi)涵演變和主要特征，并以多旋翼無(wú)人機(jī)為對(duì)象，對(duì)其具有顛覆性潛力的技術(shù)方向進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)上述研究，以期深入理解行業(yè)特點(diǎn)與顛覆性技術(shù)內(nèi)涵外延的關(guān)系，形成可工程化復(fù)用的顛覆性技術(shù)識(shí)別方法，加強(qiáng)工業(yè)部門和航空企業(yè)對(duì)相關(guān)技術(shù)的預(yù)見(jiàn)、研究和整體謀劃。

1航空工業(yè)顛覆性技術(shù)分析顛覆性技術(shù)概念的提出是為了解答當(dāng)技術(shù)和市場(chǎng)發(fā)生變化時(shí)，原本處于領(lǐng)先的企業(yè)無(wú)法保持原有地位的原因。該概念建立在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)上，當(dāng)這一概念被引入軍用航空工業(yè)領(lǐng)域時(shí)，其核心內(nèi)涵勢(shì)必隨行業(yè)的特殊性質(zhì)發(fā)生變化，并呈現(xiàn)出不同特征。

1.1行業(yè)特點(diǎn)分析1.1.1高度壟斷性對(duì)于航空工業(yè)企業(yè)而言，進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)的首要目的是保證武器裝備如期交付并投入使用，其次才是實(shí)現(xiàn)自身盈利。為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，無(wú)論是發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，都樹(shù)立了極高的行業(yè)壁壘，以保證具有雄厚資本和穩(wěn)定可信賴資質(zhì)的成員進(jìn)入，一般呈現(xiàn)出寡頭壟斷或寡頭競(jìng)爭(zhēng)的格局。在該行業(yè)中，政府和軍方是公民安全的唯一購(gòu)買委托人和唯一委托使用者。企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略必須與國(guó)家政治利益和國(guó)防安全戰(zhàn)略保持一致，研制任務(wù)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)均要受到政府和軍方的介入及干預(yù)，自主發(fā)揮的空間十分有限，這種關(guān)系呈現(xiàn)出很強(qiáng)的穩(wěn)定性。

1.1.2資本、技術(shù)和智力高度密集航空工業(yè)資金投入規(guī)模龐大、回報(bào)周期長(zhǎng)、研制風(fēng)險(xiǎn)高，一般民營(yíng)或私營(yíng)企業(yè)沒(méi)有能力也不愿在該領(lǐng)域進(jìn)行持續(xù)大量投資，因此國(guó)有資本始終占據(jù)了絕對(duì)主導(dǎo)地位。同時(shí)，武器裝備的設(shè)計(jì)必須滿足未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的需求［10］。為了保持技術(shù)優(yōu)勢(shì)，需要持續(xù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新、驗(yàn)證和應(yīng)用。一型武器裝備要經(jīng)歷論證、方案、工程研制、設(shè)計(jì)定型和生產(chǎn)定型等不同階段，需要飛行器設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度、導(dǎo)航、自動(dòng)控制、機(jī)械、材料和計(jì)算機(jī)等多個(gè)專業(yè)人員協(xié)作完成，對(duì)相關(guān)從業(yè)人員的技術(shù)素養(yǎng)和專業(yè)能力要求也相應(yīng)較高。

1.1.3技術(shù)試錯(cuò)成本高昂一型裝備的研制周期較長(zhǎng)，在項(xiàng)目開(kāi)展過(guò)程中必然會(huì)面臨以下不確定因素：一是外部威脅發(fā)生變化，裝備的參數(shù)指標(biāo)和效能水平與實(shí)際需求不符。如美軍F-15A戰(zhàn)斗機(jī)采用了大量先進(jìn)技術(shù)，但可靠性無(wú)法得到保證。二是無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)裝備將在何種情況下使用。如法國(guó)和德國(guó)聯(lián)合研制的虎式攻擊直升機(jī)雖然具備在沙漠環(huán)境中的作戰(zhàn)能力，但在馬里作戰(zhàn)時(shí)，由于當(dāng)?shù)厣迟|(zhì)過(guò)細(xì)，導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)因過(guò)濾問(wèn)題而產(chǎn)生磨損，難以適應(yīng)當(dāng)?shù)氐淖匀粭l件［11］。三是技術(shù)自身發(fā)展與裝備研制無(wú)法同頻共振，導(dǎo)致項(xiàng)目延遲或無(wú)法按質(zhì)交付。上述因素進(jìn)一步加劇了航空工業(yè)研制活動(dòng)的復(fù)雜性和不確定性，使其幾乎沒(méi)有容錯(cuò)空間。

1.1.4產(chǎn)業(yè)集群為輪軸式航空工業(yè)在發(fā)展過(guò)程中呈現(xiàn)出明顯的集群化特征，這有利于降低物流和勞動(dòng)力成本，促進(jìn)知識(shí)溢出，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈彈性，提高應(yīng)對(duì)外部需求變化的反應(yīng)能力。同時(shí)，集群內(nèi)部的各類主體存在一定的等級(jí)和層次關(guān)系，總體設(shè)計(jì)、核心部件制造、試飛鑒定等關(guān)鍵環(huán)節(jié)主要由大型軍工機(jī)構(gòu)承擔(dān)，它們是決定技術(shù)水平、研制進(jìn)展、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要因素，其他配套單位圍繞核心單位和企業(yè)，進(jìn)行零部件生產(chǎn)加工、特定技術(shù)和管理模式創(chuàng)新、生產(chǎn)配套、分包銷售、服務(wù)支撐等生產(chǎn)活動(dòng)，對(duì)核心單位和企業(yè)具有較強(qiáng)的依賴性［12］。

1.2航空工業(yè)顛覆性技術(shù)特點(diǎn)由于以上行業(yè)特點(diǎn)，航空工業(yè)顛覆性技術(shù)也呈現(xiàn)出不同于傳統(tǒng)核心定義的特點(diǎn)，集中體現(xiàn)在以下幾方面。

1.2.1技術(shù)發(fā)起者為在位企業(yè)在航空工業(yè)領(lǐng)域，顛覆性技術(shù)往往由大型軍工機(jī)構(gòu)和企業(yè)（即在位公司）發(fā)起。這些主體擁有雄厚的綜合技術(shù)實(shí)力和穩(wěn)定可信賴的資質(zhì)，能夠和軍方保持更為密切的聯(lián)系，這使其能夠快速獲取新的需求，從而及時(shí)進(jìn)行調(diào)整和變革。同時(shí)，由于上述主體處于產(chǎn)業(yè)集群的核心位置，相關(guān)資金、人力和技術(shù)等要素會(huì)向其匯集和傾斜，使其始終保有孕育顛覆性技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。

1.2.2技術(shù)路線自上而下切入在充分競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，應(yīng)用顛覆性技術(shù)的產(chǎn)品可以比主流產(chǎn)品更簡(jiǎn)單、方便和便宜。它們從低端或邊緣市場(chǎng)切入，進(jìn)而占領(lǐng)主流市場(chǎng)，演化路徑為自下而上。但航空工業(yè)顛覆性技術(shù)一般以高成本-高性能組合的方式切入，即需要通過(guò)資本、技術(shù)和人員的大規(guī)模持續(xù)投入，尋求技術(shù)的重大突破，達(dá)到大幅提升武器裝備效能的目的。新型裝備會(huì)率先在軍事強(qiáng)國(guó)進(jìn)行運(yùn)用，然后逐步推行至其他國(guó)家，以自上而下的方式占領(lǐng)市場(chǎng)。

1.2.3以技術(shù)應(yīng)用效果作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在一般行業(yè)中，可以從技術(shù)形態(tài)、特點(diǎn)和演化方式等多維度分析一項(xiàng)技術(shù)是不是顛覆性技術(shù)。但在航空工業(yè)領(lǐng)域中，由于其極低的技術(shù)容錯(cuò)空間，對(duì)顛覆性技術(shù)的判斷都是從技術(shù)應(yīng)用效果出發(fā)進(jìn)行衡量的，如：是否改變作戰(zhàn)模式和作戰(zhàn)規(guī)則；是否指數(shù)級(jí)提高了武器裝備效能；是否使原有的軍事力量結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)以及能力平衡發(fā)生根本性的變革等。

1.2.4多學(xué)科強(qiáng)耦合性近年來(lái)，隨著各類作戰(zhàn)概念的推陳出新，武器裝備在完成單一的作戰(zhàn)任務(wù)外，還需要與其他多兵種裝備進(jìn)行協(xié)同，實(shí)施高度一體化的聯(lián)合作戰(zhàn)。然而，傳統(tǒng)、單項(xiàng)技術(shù)難以帶來(lái)革命性的解決方案，想要取得跨越式的技術(shù)突破，需要依靠跨多學(xué)科、多領(lǐng)域的復(fù)雜內(nèi)在結(jié)構(gòu)技術(shù)群［13］。從早期的雷達(dá)、聲吶和加密通信，到近年來(lái)逐步應(yīng)用的人工智能、量子、定向能和增材制造等，都是在基礎(chǔ)科學(xué)進(jìn)步的基礎(chǔ)上，通過(guò)技術(shù)之間的重新組合、集成創(chuàng)新或跨領(lǐng)域應(yīng)用的體現(xiàn)。

2實(shí)證研究本節(jié)在前述研究基礎(chǔ)上，以多旋翼無(wú)人機(jī)為例進(jìn)行實(shí)證研究。

無(wú)人化是未來(lái)武器裝備的重要發(fā)展趨勢(shì)之一，其靈活的作戰(zhàn)模式不但能夠獨(dú)立完成作戰(zhàn)任務(wù)，還能夠與有人裝備協(xié)同作戰(zhàn)，通過(guò)創(chuàng)新作戰(zhàn)概念，增強(qiáng)裝備消費(fèi)比，最終實(shí)現(xiàn)軍事對(duì)抗環(huán)境下的非對(duì)稱優(yōu)勢(shì)［14］。微機(jī)電系統(tǒng)、自動(dòng)控制、自主飛行決策等技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用，使多旋翼無(wú)人機(jī)正逐步實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)化應(yīng)用。識(shí)別多旋翼無(wú)人機(jī)領(lǐng)域具有顛覆性潛力的技術(shù)方向，能夠?yàn)樵擃I(lǐng)域的未來(lái)技術(shù)發(fā)展提供一定的參考。

2.1方法框架本研究整體的方法框架如圖1所示。該框架以情報(bào)學(xué)相關(guān)方法為主［15-19］，在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，主要體現(xiàn)在：（1）利用CiteSpace提取多旋翼無(wú)人機(jī)領(lǐng)域核心文獻(xiàn)，保證樣本數(shù)據(jù)具有顛覆性潛力，提高后期識(shí)別準(zhǔn)確性。（2）基于核心文獻(xiàn)摘要SAO（主謂賓）結(jié)構(gòu)和Doc2vec詞向量模型構(gòu)建文章摘要向量。（3）利用K-means++算法進(jìn)行詞向量聚類，將核心文獻(xiàn)摘要按照語(yǔ)義信息進(jìn)行類別劃分，識(shí)別出核心文獻(xiàn)中蘊(yùn)含的主要技術(shù)方向。

2.2實(shí)證分析

2.2.1研究數(shù)據(jù)獲取研究數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science 索引數(shù)據(jù)庫(kù)。綜合多旋翼無(wú)人機(jī)的一般性表述和分類，關(guān)鍵詞上下位關(guān)系和已有文獻(xiàn)中相關(guān)檢索式的編輯邏輯，編輯檢索式并在Web of Science進(jìn)行3輪檢索和優(yōu)化，確認(rèn)檢索式為TI=（（（“multi rotor” OR “quadrotor” OR “quadcoter” OR “hexcopter” OR “six rotor” OR “eight rotor”）AND（（unmanned OR autom* OR remotely

piloted OR nonhuman ）AND （aircraft OR “aerial vehicle”O(jiān)R drone OR plane OR aerocraft* OR airplane）））OR（“UAV”）），檢索范圍為Web of Science核心集，數(shù)據(jù)類型為Article和Meeting，檢索時(shí)間跨度為2000—2021年，檢索時(shí)間為2021年10月9日，最終獲取文獻(xiàn)668篇。

2.2.2提取核心文獻(xiàn)運(yùn)用CiteSpace 5.2軟件，綜合運(yùn)用被引頻次（Top N）、中介中心性（Betweenness Centrality）和爆發(fā)性（Burst）等3個(gè)指標(biāo)，提取核心文獻(xiàn)。其中：被引頻次反映了領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)，為基礎(chǔ)文獻(xiàn)；中心度體現(xiàn)技術(shù)的連接度和交叉性，為熱門文獻(xiàn)；爆發(fā)性體現(xiàn)技術(shù)的前沿性，為前沿文獻(xiàn)。具體選擇標(biāo)準(zhǔn)為：時(shí)間跨度內(nèi)有被引記錄的排名前1%的文獻(xiàn)為基礎(chǔ)文獻(xiàn)，中介中心性大于0.1的文獻(xiàn)為熱門文獻(xiàn)，系統(tǒng)探測(cè)出爆發(fā)性數(shù)值的文獻(xiàn)為前沿文獻(xiàn)。取三者的并集作為核心文獻(xiàn)集，時(shí)間切片設(shè)定為2年，最終提取出68篇核心文獻(xiàn)，結(jié)果如表1所示。

2.2.3關(guān)鍵詞（SAO）提取提取68篇文獻(xiàn)摘要的主（S）謂（A）賓（O）結(jié)構(gòu)。一般認(rèn)為 AO 結(jié)構(gòu)表示對(duì)問(wèn)題的描述，而 S 表示解決問(wèn)題的方法，因此SAO 結(jié)構(gòu)能夠清晰地呈現(xiàn)出技術(shù)文本中各個(gè)組件之間的關(guān)系［20］。本文運(yùn)用StanfordParser文本挖掘軟件進(jìn)行句法分析，通過(guò)Java編程提取SAO結(jié)構(gòu)。在對(duì)結(jié)果進(jìn)行人工修正后，最終確認(rèn)203組有效的SAO結(jié)構(gòu)，形成的結(jié)果如表2所示。

2.2.4利用Doc2vec模型嵌入SAO結(jié)構(gòu)現(xiàn)有的 SAO 結(jié)構(gòu)提取過(guò)程容易忽略結(jié)構(gòu)所在句子的上下文信息［16］。因此，本文采用SAO結(jié)構(gòu)嵌入向量計(jì)算過(guò)程的方式融合SAO結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系和被忽略的SAO結(jié)構(gòu)上下文信息來(lái)進(jìn)行更為快速地分析。本文嵌入SAO結(jié)構(gòu)的基本方法是采用Doc2vec模型，由于Doc2vec模型對(duì)文檔中所有詞都賦予的權(quán)重一樣，獲得的向量具有一般性，因此本文通過(guò)增加幾個(gè)基于SAO結(jié)構(gòu)的更新過(guò)程，來(lái)獲得SAO結(jié)構(gòu)向量和摘要向量?；緟?shù)如表3所示，具體過(guò)程如下：

（1）嵌入并更新詞和句子向量。對(duì)核心文獻(xiàn)集摘要進(jìn)行劃句標(biāo)記處理構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù)，采用Doc2vec模型進(jìn)行訓(xùn)練（Doc2vec模型參數(shù)如表3所示）。獲得核心文獻(xiàn)集摘要中單詞和句子的詞向量表達(dá)形式。

（2）利用SAO結(jié)構(gòu)更新句子向量。進(jìn)一步利用2.2.3過(guò)程中提取的核心文獻(xiàn)集SAO結(jié)構(gòu)，更新句子向量，獲得文獻(xiàn)的詞向量、句子向量以及FE（Function Emphasis）向量。

（3）獲得SAO和摘要向量。通過(guò)識(shí)別相似的SAO結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)SAO結(jié)構(gòu)向量，并通過(guò)一致的方式獲得摘要向量。

2.2.5相似度計(jì)算與聚類作為基于劃分的聚類算法，K-means算法有算法簡(jiǎn)單、收斂速度快、能有效處理大數(shù)據(jù)集等方面的優(yōu)點(diǎn)［21］。但由于K-means算法的分類結(jié)果受到初始點(diǎn)的選取而有所不同，本文采用改進(jìn)的算法K-means++對(duì)文檔向量進(jìn)行聚類。結(jié)構(gòu)相似度矩陣的部分結(jié)果見(jiàn)表4。

采用肘部法確定最佳的聚類中心數(shù)量k值，定義如公式（1）所示：

SSE=∑^k_i=1∑_b∈CiC_t|b-m（i）|²（1）

式中：SSE為簇內(nèi)誤方差；Ci表示第i個(gè)簇，b為Ci的樣本點(diǎn)，m（i）是Ci的聚類中心。SSE隨k值的增加而降低，當(dāng)SSE下降幅度明顯趨于收斂時(shí)對(duì)應(yīng)的k值為最佳值。從圖2可以看出，當(dāng)k=5時(shí)，SSE出現(xiàn)拐點(diǎn)，故選定k值為5進(jìn)行模型訓(xùn)練。使用t-SNE（分布隨機(jī)領(lǐng)域嵌入）算法對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行降維并可視化，結(jié)果如圖3所示。

2.3結(jié)果分析圖3中的散點(diǎn)代表核心文獻(xiàn)，不同顏色的散點(diǎn)組成了不同的聚類，▲表示聚類內(nèi)部的中心，68篇核心文獻(xiàn)最終被劃分為5個(gè)聚類。對(duì)各聚類中文獻(xiàn)的SAO結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的語(yǔ)義解讀總結(jié)出3個(gè)多旋翼機(jī)領(lǐng)域未來(lái)具有顛覆性潛力的技術(shù)方向。

2.3.1無(wú)人機(jī)目標(biāo)跟蹤

多旋翼無(wú)人機(jī)的使用場(chǎng)景較為復(fù)雜，如野外山地、城市道路等。在執(zhí)行任務(wù)時(shí)無(wú)人機(jī)通過(guò)攝像頭將采集到的圖像傳輸?shù)教幚砥髦羞M(jìn)行圖像處理，輸出相應(yīng)的信息指令。聚類內(nèi)容主要涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)算法優(yōu)化、縮小跟蹤誤差等。對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)算法的改進(jìn)能夠優(yōu)化多旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)估計(jì)，提高目標(biāo)跟蹤的精確程度。該領(lǐng)域取得的技術(shù)突破能夠極大提升多旋翼無(wú)人機(jī)在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中的任務(wù)執(zhí)行能力和環(huán)境適應(yīng)范圍。具體而言：在軍事領(lǐng)域，能夠進(jìn)行戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境偵察，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控；在民用領(lǐng)域，可在災(zāi)害探測(cè)、交通管理調(diào)度等方面快速進(jìn)行目標(biāo)定位，縮短搜救時(shí)間，實(shí)現(xiàn)智能交通調(diào)度［20］。

2.3.2控制方法的突破

多旋翼無(wú)人機(jī)的控制方法是無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵和基礎(chǔ)性問(wèn)題，直接影響其姿態(tài)穩(wěn)定性和可操作性，在聚類中具體表現(xiàn)為：（1）通過(guò)單個(gè)算法的優(yōu)化或兩種方法的組合使用來(lái)提高無(wú)人機(jī)的穩(wěn)定性，涉及的方法主要有滑膜控制、自適應(yīng)控制和反步控制等。（2）通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊自適應(yīng)控制、遺傳算法等智能控制方法來(lái)穩(wěn)定多旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)懸停，提高系統(tǒng)的抗干擾性和魯棒性等，但目前部分文獻(xiàn)仍多停留在實(shí)驗(yàn)和仿真階段。

2.3.3故障診斷方法和容錯(cuò)控制技術(shù)

多旋翼無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)特性較為復(fù)雜，需要多個(gè)傳感器與執(zhí)行器之間相互配合工作，這種復(fù)雜的特性使得其相較于固定翼無(wú)人機(jī)更易發(fā)生故障。因此，多旋翼無(wú)人機(jī)的系統(tǒng)故障診斷和容錯(cuò)控制技術(shù)得到學(xué)界的高度關(guān)注。聚類中涉及的故障種類主要是傳感器故障和執(zhí)行器故障。其中，傳感器容錯(cuò)控制技術(shù)具有多學(xué)科交叉性，其能夠使飛行器在發(fā)生故障情況下保持穩(wěn)定運(yùn)行，尤其對(duì)于軍用無(wú)人機(jī)具有重大意義。通過(guò)分析，認(rèn)為探索飛控系統(tǒng)智能故障診斷方法，避免外界擾動(dòng)和噪聲等未知輸入對(duì)控制器的影響是具有顛覆性潛力的技術(shù)研究方向［22］。

3結(jié)論與展望本文探討了航空工業(yè)顛覆性技術(shù)的內(nèi)涵和主要特征，在此基礎(chǔ)上提出了航空顛覆性技術(shù)的識(shí)別框架，對(duì)已有的技術(shù)識(shí)別方法進(jìn)行了部分優(yōu)化，主要體現(xiàn)為：提取核心文獻(xiàn)以提高后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作的準(zhǔn)確性；借助Doc2vec模型嵌入SAO結(jié)構(gòu)的方式，使獲得的文檔向量有效反映了文檔中的技術(shù)要素及上下文信息。以多旋翼無(wú)人機(jī)領(lǐng)域?yàn)檠芯繉?duì)象，驗(yàn)證了該方法的有效性和可操作性，并以多旋翼無(wú)人機(jī)為例進(jìn)行了實(shí)證研究。

本研究也存在一定不足之處：沒(méi)有考慮軍民用航空不同行業(yè)的特點(diǎn)；樣本數(shù)據(jù)種類較為單一，只對(duì)專業(yè)論文進(jìn)行了分析，具有一定局限性和片面性；在識(shí)別過(guò)程中存在一定信息損失，可能對(duì)最后的結(jié)果產(chǎn)生影響。

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（編輯姚鑫編輯）

Research on the identification of disruptive technologies in aviation industry from the

perspective of information scienceWang? Xiaoqi， Zhu Yuhu， Feng? Li， Wang? Wensheng

（The First Institute of AVIC， Xian 710089， China）Abstract： Analyze the characteristics of disruptive technologies in aviation industry， propose a method for identifying disruptive technologies according to the previous research. Taking multi-rotor UAV as the research object， verify the effectiveness of this method. Through SAO structural analysis， Doc2vec model， K-means++algorithm， and other means， identify disruptive technical topics in the field. The results show that disruptive technologies in aviation industry are characterized by the incumbent enterprise as the technology initiator， the top-down technology roadmap， the application effect as the evaluation standard， and strong discipline coupling. The disruptive technical topics in the field of multi-rotor UAV include target tracking， breakthroughs in control algorithms， fault diagnosis methods and fault-tolerant control technology.

Key words： aviation industry; disruptive technology; multi-rotor UAV; Doc2vec mode