固定翼无人机健康退化建模方法研究
固定翼无人机随使用时间累积,健康状态会逐步退化.研究其健康退化建模方法,可用于无人机剩余寿命预测,指导开展预先维修、智能维修,从而有效延长装备使用寿命和减少故障发生概率.针对固定翼无人机全寿命数据难以获取及故障数据稀缺导致建模困难的问题,提出了基于多任务批次健康飞行数据的建模方法.该方法以SVDD算法为基础,构建无人机健康超球体模型,以球心距偏移趋势刻画健康退化程度,在此基础上引入KDE算法构建飞机整体健康退化指标,进一步使用LSTM算法实现多批次退化趋势的拟合.该方法可应用于固定翼无人机维护与维修,减少维修成本.
固定翼无人机、健康退化建模、SVDD、KDE、LSTM
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TP181(自动化基础理论)
2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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