關鍵詞：無人機 遙測數據 故障診斷 粒子濾波 mlp 

摘要：無人機系統工作處于外回路,從故障發生到判定需要一定的時間做出反饋與控制,若未及時處理,將影響無人機系統運行的穩定性;無人機作為一個大的遲滯延遲復雜系統,只能通過遙測遙控數據掌握飛行器狀態;而無人飛行器故障預測與健康管理技術(PHM),是利用先進的傳感器的集成,實時下傳無人機遙測數據,并借助各種算法和智能模型來預測、監控和管理無人機的狀態;以遙測數據作為基礎,結合無人機的實際工程應用需求,分析無人機發動機典型故障模式,建立無人機發動機典型故障的粒子濾波、K-Means聚類、多層感知器等3種診斷模型;并在最后利用試驗數據對診斷結果進行了比較和分析,對3種方法的適用性展開了闡述和說明;實驗結果表明,提出的診斷方法能夠有效地用于無人機發動機故障診斷中,針對11種典型故障的平均診斷準確率在90%以上,在工程應用方面具有較高的實用價值。

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