期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0400

无人机PCA故障检测与诊断技术研究

引用
无人机(UAV)飞控系统传感器故障检测和诊断常采用基于解析模型的方法,但飞行控制系统(FCS)的精确数学模型往往获取困难.针对此问题,提出了一种UAV-PCA算法.该算法在传统主成分分析(PCA)方法的基础上结合方差敏感自适应阈值的故障检测方法和基于特征方向的故障诊断方法,实现UAV飞控系统传感器的故障检测和诊断.算法不需要系统的数学模型,解决了应用传统PCA方法进行FCS故障检测与诊断时易出现暂态过程虚警和误诊断的问题.仿真结果证明该算法可以快速准确地检测传感器故障,而且可以有效地降低暂态过程虚警和提高诊断结果准确度.

无人机、故障检测与诊断、主成分分析、方差敏感自适应阈值、故障特征方向法

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TP277(自动化技术及设备)

国家自然科学基金61074155

2013-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

262-266

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

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2013,49(4)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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