多元数据融合在无人机结构健康监测中的应用

• 作者: 何绪飞 宋智桃 艾剑良
• 来源期刊: 应用数学和力学
• 学科: 物理学
• 关键词: 健康监测 数据融合 概率神经网络 粗糙集约简 损伤识别
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 计算力学专题
• 页码范围: 395-402
• 页数: 8页
• 分类号: V24|O327
• 语种: 中文
• DOI: 10.21656/1000-0887.380225

摘要

结构健康监测是保证航空器持续安全运行的重要方式,正成为无人机平台研发和适航认证的一项关键技术.针对无人机结构动态监测中的多种不同传感器测量信息,实时提取结构加速度、应变响应信号和模态特征参数,构造归一化的小波包能量变化率指标、应变能变化率指标、模态频率变化率指标与混合损伤评价指标,用于指示结构健康状态.利用多层次数据融合技术进行数据级融合、特征融合以及基于Bayes概率神经网络的决策融合,建立结构损伤程度、位置信息与健康评价指标之间的对应关系,通过粗糙集约简显著降低了特征属性的空间维度,获得关于结构健康状况的一致性决策.通过某型号无人机的健康监测实例验证了上述数据融合技术在识别多种类型传感器输入、多位置损伤识别中的精度,表明多元数据融合在无人飞行器结构损伤识别中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾剑良	复旦大学航空航天系	52	214	8.0	11.0
2	何绪飞	复旦大学航空航天系	3	11	3.0	3.0
4	宋智桃		3	11	3.0	3.0