计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2015年
6期
1912-1914,1918
,共4页
小型无人机%执行器%故障诊断%关联挖掘
小型無人機%執行器%故障診斷%關聯挖掘
소형무인궤%집행기%고장진단%관련알굴
small unmanned aerial vehicles%actuators%fault diagnosis%associated mining
由于目前在小型无人机执行器故障诊断中存在着智能化程度较低,容易受到人为因素干扰,从而出现故障漏检等问题,难以满足小型无人机对飞行安全的要求;为此,提出一种基于多维数据关联规则挖掘(multidimensional data association rules mining,MDARM)和VxWorks操作系统的小型无人机执行器故障诊断方法,通过建立执行器内部传感器测量的温度、压力、流速、力矩等相关变量的历史数据库,并对这些数据进行预处理,以避免带来噪声污染,并利用可测量参数与不可测量参数之间的关联性,建立故障诊断知识库,避免了诊断过程中的人为因素干扰,实现小型无人机执行器故障的精准测量;实验结果证明,这种方法能够有效地提高故障准确率64.7％,对小型无人机执行器的智能诊提供有效指导,应用前景广阔.
由于目前在小型無人機執行器故障診斷中存在著智能化程度較低,容易受到人為因素榦擾,從而齣現故障漏檢等問題,難以滿足小型無人機對飛行安全的要求;為此,提齣一種基于多維數據關聯規則挖掘(multidimensional data association rules mining,MDARM)和VxWorks操作繫統的小型無人機執行器故障診斷方法,通過建立執行器內部傳感器測量的溫度、壓力、流速、力矩等相關變量的歷史數據庫,併對這些數據進行預處理,以避免帶來譟聲汙染,併利用可測量參數與不可測量參數之間的關聯性,建立故障診斷知識庫,避免瞭診斷過程中的人為因素榦擾,實現小型無人機執行器故障的精準測量;實驗結果證明,這種方法能夠有效地提高故障準確率64.7％,對小型無人機執行器的智能診提供有效指導,應用前景廣闊.
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