无人机传感器故障诊断算法研究开题报告

全文总字数：5246字

1. 研究目的与意义（文献综述）

无人驾驶飞机，简称无人机(unmanned aerial vehicle, uav)是一种自带动力的、无线电遥控或自主飞行的、能执行多种任务并能多次使用的无人驾驶飞行器。

无人机要完成任务，除需要飞机及其携带的任务设备外，还需要有地面控制设备、数据通信设备、维护设备，以及指挥控制和必要的操作、维护人员等。

起初无人机主要应用于各种军事活动，可广泛用于侦察、巡逻等任务。

2. 研究的基本内容与方案

文章主要采用基于人工智能的故障诊断技术，故障对象是无人机飞行控制系统中测量某些参数的传感器。

首先使用信号处理技术收集并提取无人机传感器输出数据，综合比较傅里叶变换、小波变化、小波包等技术，有效提取故障特征信息；然后构建基于神经网络和智能算法相结合的故障诊断系统，将故障特征信息输入到故障诊断系统中进行分类识别与诊断处理；最后比较多组与不同智能算法相结合的故障诊断系统，以时间及空间复杂度、准确性能等综合评判，确定最为合适的自适应故障诊断方法。

1.关于无人机传感器及其故障分析无人机是一个具有高自由度、非线性的复杂控制系统。

3. 研究计划与安排

2020年3月15日前上传开题报告及外文文献翻译2020年3月20日前搭建系统仿真模型2020年4月05日前上传第一篇阶段性报告2020年4月20日前完善修正实验参数2020年4月30日前准备中期检查2020年5月01日前上传第二篇阶段性报告2020年5月15日前整合全系统，查缺补漏2020年5月20日前上传第三篇阶段性报告2020年5月25日前上传毕业论文终稿2020年6月08日前准备毕业论文答辩

4. 参考文献（不低于12篇）

[1]黄一鸣,雷航,李晓瑜.量子机器学习算法综述[j].计算机学报,2018,041(001):145-163.

[2]杨思锋,刘鲁,王祁.一种基于知识推送的故障诊断系统[j].航空动力学报,2010,025(001):203-207.

[3]叶慧,罗秋凤,李勇.小波和多核svm方法在uva传感器故障诊断的应用[j].电子测量技术,2014,037(001):112-116.