【技术实现步骤摘要】
一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统及方法
本专利技术涉及无人机动力系统，尤其是涉及基于深度学习的一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统及方法。
技术介绍
无人机指的就是无人驾驶飞机，简称为“UAV”，其最大的特色是在不载有飞行驾驶人员的情况下可以通过智能自主飞行或遥控完成指定飞行。而多旋翼无人机特指旋翼数量大于等于三的一种无人直升飞机，其通过每个轴上的电动机互相配合完成整个无人机的快速灵活的运动。目前在农业植保、农林测绘、娱乐摄影等领域得到了极大的运用。多旋翼无人机得到很大发展的同时，有很多问题仍然待我们解决。比如无人机动力系统故障问题，整个多旋翼动力系统具体包括电调，电机和桨叶，这些都属于常见高发故障。为了解决这个问题，在早期研究过程中，已经有人尝试研究了通过建模仿真分析然后诊断故障。但是一方面多旋翼无人机是一个高维非线性系统，传统建模无法很好的吻合，而且还少了实际运用的功能性。另一方面，多旋翼无人机的特征众多，如何从这些特征里找到有用的特征成为了一个难题。作为机器学习的一个分支，利用深度神经网络进行智能故障诊断近些年来发展迅速，得到了广泛的关注和研究。...
【技术保护点】
1.一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统，其特征在于设有无人机模块、PC端神经网络训练模块和地面实时诊断模块；所述无人机模块设有存储单元和通信单元，所述存储单元用于快速大量收集无人机飞行数据，所述无人机飞行数据用于神经网络训练，所述通信单元用于无人机和地面诊断模块通信，并提供实时交互的媒介；所述PC端神经网络训练模块用于利用准备好的数据集构造能实时诊断多旋翼无人机动力系统故障的神经网络；所述地面实时诊断模块用于手动构造一个神经网络，所述神经网络的结构和参数为PC端训练好的神经网络架构，然后通过无线通信设备，实时接收无人机下送的数据，通过对数据的实时解析、选择处理、输入神...
【技术特征摘要】
1.一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统，其特征在于设有无人机模块、PC端神经网络训练模块和地面实时诊断模块；所述无人机模块设有存储单元和通信单元，所述存储单元用于快速大量收集无人机飞行数据，所述无人机飞行数据用于神经网络训练，所述通信单元用于无人机和地面诊断模块通信，并提供实时交互的媒介；所述PC端神经网络训练模块用于利用准备好的数据集构造能实时诊断多旋翼无人机动力系统故障的神经网络；所述地面实时诊断模块用于手动构造一个神经网络，所述神经网络的结构和参数为PC端训练好的神经网络架构，然后通过无线通信设备，实时接收无人机下送的数据，通过对数据的实时解析、选择处理、输入神经网络，最终得到对无人机动力系统的一个诊断结果。2.如权利要求1所述一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统，其特征在于所述无人机模块采用开源无人飞控系统pixhawk。3.如权利要求1所述一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统，其特征在于所述通信单元采用CUAV的433MHZ500mW的无线数传。4.如权利要求1所述一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统，其特征在于所述PC端神经网络训练模块的具体硬件配置选择i7-6700KCPU，内存为8GDDR4，显卡为NVIDAGTX1080，系统为Ubuntu14.04。5.如权利要求1所述一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统，其特征在于所述地面实时诊断模块的软件模块提供对无人机的一个数据显示和人工监控的平台。6.多旋翼无人机动力系统故障在线诊断方法，其特征在于包括以下步骤：1)构造训练数据集和测试数据集；2)数据选择和预处理；3)构建深度神经网络；4)实现地面故障诊断平台。7.如权利要求6所述多旋翼无人机动力系统故障在线诊断方法，其特征在于在步骤1)中，所述构造训练数据集和测试数据集获得完整有效数据集的方法为；(1)选取合适的故障注入方式，针对无人机动力系统故障，综合考虑软件模拟注入故障和硬件注入故障不同方案，选择破坏机翼的方法，在机翼故障注入方案中，选择双边对称破坏掉相同长度的桨叶；(2)在飞行稳定时加入额外遥控数据，给无人机一个持续激励信号，所述持续激励信号用于激发系统特性或模式，采用方波或正弦波，满足以下条件：其中，T是周期，E是下限值，u(t)是输入信号，通过在软件内部控制高度信号中加入模拟遥控信号达到持续激励；(3)在无人机飞行过程中，为了获取多样性数据，采用不同时间段，不同地点，每次获取一段数据样本后更换不同的电机模拟故障，保证无人机飞行稳定性的情况下多次飞行，将数据保存到内存卡上，然后将内存卡上保存的数据文件转换为包含无人机特征数据的csv文件，构造出多个数据集，并考虑每个数据集的多样性和数据量。8.如权利要求6所述多旋翼无人机动力系统故障在线诊断方法，其特征在于在步骤2)中，所述数据选择和...
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