[发明专利]一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法有效
| 申请号： | 201911396401.2 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111222549B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 姜梁;刘壮华;王富贵;王立鹏;王小刚 | 申请（专利权）人： | 航天时代飞鸿技术有限公司;中国航天电子技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/2321;G06F18/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 巴晓艳 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法，涉及无人机故障预警技术领域，能够针对无人机海量飞行数据实现无人机设备的故障预警；该方法包括：S1、提取无人机设备的历史运行数据，并进行预处理和聚类分析，得到训练数据集；S2、将训练数据集输入到深度神经网络模型中进行训练；S3、采集无人机设备的实时运行数据，并进行预处理；S4、将预处理后的实时运行数据输入到训练好的深度神经网络模型中，得到设备是否健康的结果；S5、利用健康度度量模型对S4得到的结果进行评分，判断其是否在阈值范围内，若在阈值范围内则没有输出，若不在则进行预警。本发明提供的技术方案适用于无人机设备故障预警的过程中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 无人机 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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