[發(fā)明專利]一種基于概率密度分布的無人機智能監(jiān)測閾值確定方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910510052.6
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110781572B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 申中杰;李盼;宮云杰
• 申請（專利權(quán)）人: 西安英特邁思信息科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 北京前審知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11760
• 代理人: 張波濤;尹秀峰

1.一種基于概率密度分布的無人機智能監(jiān)測閾值確定方法，其特征在于：其包括，

第一步驟，采集無人機振動加速度信號，計算統(tǒng)計特征作為無人機狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的CI指標，統(tǒng)計特征包括均方根值、峰值、偏斜度、峭度、波形因子、脈沖因子、峰值因子、偏斜度指標、峭度指標、重心頻率和/或均方根頻率對每個CI指標進行歸一化處理,CI指標按照下式進行歸一化處理，即獲得歸一化CI指標：

其中，i＝1,2,...,11，表示CI指標的編號，j＝1,2,...,n表示CI指標的時間序列，CIⁱ表示第i個CI指標，表示第i個CI指標的第j個數(shù)值，GCI表示歸一化后的CI指標；

第二步驟，利用超球體支持向量機將歸一化CI指標融合為HI指標，計算HI的概率密度分布函數(shù)PDF，并以此確定監(jiān)測閾值的計算公式,其中，利用下式構(gòu)建超球體支持向量機模型

其中X為訓練樣本，由GCI構(gòu)成；c為超球體球心，r為超球體半徑，F(xiàn)為正則化系數(shù)，ξ_j為松弛變量，

引入拉格朗日系數(shù)α_i≥0,γ_i≥0，將上式求最小值問題轉(zhuǎn)化為對偶二次規(guī)劃問題：

其中，X_j、X_k表示不相同的任意訓練樣本，(X_j,X_K)表示X_j和X_k的內(nèi)積，引入核函數(shù)φ(X)將原始數(shù)據(jù)映射X到高維空間，為此，用KX_j,X_k＝φ(X_j)·φ(X_k)代替(X_j·X_k)，并求解方程(3)，得到以下結(jié)果：

樣本Z到球心的距離為：

HI指標為：

隨后將HI指標進行M等分，其概率密度函數(shù)：

其中為HI指標的等間隔增量，num[m·ΔHI,(m+1)·ΔHI]為區(qū)間[m·ΔHI,(m+1)·ΔHI之間的HI指標數(shù)量，num[min(HI),max(HI)]為HI指標的總數(shù)，

對應(yīng)的概率分布函數(shù)PDF為：

最后當Pdf達到0.999時對應(yīng)的HI最小值即為報警閾值為:

HI_alarm＝{min(HI_m)|Pdf_m＞＝0.999}?????????????(10)；

第三步驟，以無人機設(shè)計壽命的5％時間以內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù)為樣本輸入，實現(xiàn)監(jiān)測閾值的智能更新。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于概率密度分布的無人機智能監(jiān)測閾值確定方法，其特征在于，第三步驟中，

首先，在無人機投入使用的前5個小時，在航空規(guī)定和操作規(guī)范的允許下完成盡可能多的姿態(tài)，形成最初的輸入樣本，構(gòu)建報警閾值的初始值；

隨后第6小時開始，至無人機設(shè)計壽命的5％時間內(nèi)，以每1小時為單位，形成一組輸入樣本，計算出一組報警閾值HI_alarm，當后面計算的閾值大于前面閾值時，自動更新；

最后，當時間達到無人機設(shè)計壽命的5％時間，最后一次形成的報警閾值即為無人機監(jiān)測數(shù)據(jù)的最終閾值，后續(xù)時間監(jiān)測數(shù)據(jù)以此閾值為標準，進行報警識別。