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[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

專利信息
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
地址: 710000 陜西省西安市高*** 國省代碼: 陜西;61
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 概率 密度 分布 無人機 智能 監(jiān)測 閾值 確定 方法
【權(quán)利要求書】:

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),ξj為松弛變量,

引入拉格朗日系數(shù)αi≥0,γi≥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,Xj、Xk表示不相同的任意訓練樣本,(Xj,XK)表示Xj和Xk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KXj,Xk=φ(Xj)·φ(Xk)代替(Xj·Xk),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:

HIalarm={min(HIm)|Pdfm>=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HIalarm,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。

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