无人机PCA故障检测与诊断技术研究

• 作者: 刘慧霞 席庆彪 肖佳伟 邱宗江
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 262-266
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 2942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0400

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘慧霞		29	260	10.0	14.0
2	席庆彪	西北工业大学自动化学院	31	249	9.0	13.0
6	肖佳伟		3	28	3.0	3.0
7	邱宗江	西北工业大学自动化学院	1	10	1.0	1.0