【摘 要】
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由于四旋翼无人机(quadrotor UAV)系统耦合性较高,难以建立准确的系统模型,致使故障诊断准确率较低,同时由于无人机工作环境复杂,易受外界和内部噪声影响,使得大多数方法存在
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61364011)资助
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由于四旋翼无人机(quadrotor UAV)系统耦合性较高,难以建立准确的系统模型,致使故障诊断准确率较低,同时由于无人机工作环境复杂,易受外界和内部噪声影响,使得大多数方法存在鲁棒性不足的问题。所以,论文提出栈式降噪自编码(Stacked Denoising Autoencoder,SDA)的故障诊断方法,不仅不过分依赖系统模型,而且增强其方法的鲁棒性,提升故障诊断的准确率。仿真结果表明,基于SDA的无人机故障诊断方法,能准确可靠地判断执行器的故障类型,并有效提升了四旋翼无人机的安全可靠性。
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