本文選題：無人機(jī)　切入點(diǎn)：模糊認(rèn)知圖　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2015年12期

【摘要】：無人機(jī)安全問題已經(jīng)成為航空領(lǐng)域一個(gè)亟待解決的難題,墜機(jī)事故不但會(huì)造成裝備和財(cái)產(chǎn)損失,而且也會(huì)給高技術(shù)安全帶來巨大風(fēng)險(xiǎn).在分析相關(guān)墜機(jī)事故統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上,提出了一種影響無人機(jī)安全的事故因素劃分原則和方法,建立了無人機(jī)事故成因預(yù)測(cè)的FCM模型.利用FCM的知識(shí)表示和推理可以預(yù)測(cè)出系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)各因素的狀態(tài)值,通過關(guān)聯(lián)度計(jì)算對(duì)事故的影響因素進(jìn)行排序,得到誘發(fā)無人機(jī)事故的主要因素.實(shí)例驗(yàn)證和分析證明該方法對(duì)于無人機(jī)事故成因的預(yù)測(cè)是可行的.
[Abstract]:UAV safety has become an urgent problem in the aviation field. The crash will not only cause loss of equipment and property, but also bring huge risks to high-tech safety. In this paper, the principle and method of classifying accident factors affecting UAV safety are put forward, and the FCM model of UAV accident cause prediction is established. Using the knowledge representation and reasoning of FCM, the state value of every factor when the system reaches the stable state can be predicted. The main factors inducing UAV accidents are obtained by ranking the influencing factors of the accidents through the calculation of correlation degree, and the practical examples show that the proposed method is feasible for predicting the causes of UAV accidents.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)無人機(jī)運(yùn)用工程系;中國(guó)人民解放軍69220部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61105012) 航空科學(xué)基金(20135896027) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2013M542540)
【分類號(hào)】：V279;V328

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本文編號(hào)：1682438