基于FFT的概率神经网络故障诊断模型

• 作者: 付江梦 余臻 刘利军
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 六旋翼无人机 傅里叶变换 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 909-914
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2020.05.013

摘要

无人机的执行器和传感器系统受到材料与环境等诸多因素的影响,容易发生各类故障,严重时甚至会造成坠机,因此实现无人机早期故障的有效诊断对预防飞行事故具有重要意义.本文以六旋翼无人机Simulink模型作为研究对象,针对飞行器电机和角速度传感器的早期故障,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的概率神经网络故障诊断模型.首先,在Simulink平台上对六旋翼无人机进行飞控模型的建立;然后采用FFT对数据进行有效的时频分析;最后基于MATLAB设计并建立概率神经网络模型,利用FFT数据进行故障分类,实现无人机的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余臻		28	382	11.0	19.0
2	刘利军		4	14	2.0	3.0
3	付江梦		1	0	0.0	0.0