本文關鍵詞：基于小波與多核支持向量機的無人機傳感器故障診斷系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京航空航天大學》 2014年

基于小波與多核支持向量機的無人機傳感器故障診斷系統(tǒng)研究

葉慧  

【摘要】：無人機中各種傳感器是測量飛機姿態(tài)信息的重要部件，其工作狀態(tài)直接影響到飛機運行的安全。借助于故障診斷技術，可以實現(xiàn)對故障的早期發(fā)現(xiàn)，有利于避免惡性事故的發(fā)生，提高飛行器的運行安全可靠性。但是無人機傳感器的故障診斷是一個典型的小樣本學習問題，傳感器發(fā)生故障具有一定的突然性，一般難以復現(xiàn)，因此可用的故障樣本量往往有限，所以本論文對小樣本的故障診斷系統(tǒng)進行了研究。針對小樣本問題，研究了一種基于小波與多核支持向量機的傳感器故障診斷系統(tǒng)。本文的主要工作如下： 首先，對無人機速率陀螺常出現(xiàn)的故障，進行了詳細的了解、分類，總結出了常見的故障類型。同時，對目前常用的故障診斷的方法進行了研究，得出傳統(tǒng)故障診斷方法在解決有限樣本時會出現(xiàn)過學習、局部最優(yōu)解等缺陷。 其次，分析信號的能量分布，利用小波包技術提取信號的能量特征。當傳感器發(fā)生故障時，不同頻段內信號的能量分布發(fā)生很大變化，，采用小波包分解技術能有效地提取信號在不同頻率段內的能量特征，以此訓練支持向量機分類器，進行故障診斷并識別故障類型。 再次，故障診斷系統(tǒng)的設計包括單核支持向量機和多核支持向量機。首先在支持向量機訓練過程中，參數(shù)決定了最優(yōu)分類面的位置，不合理的參數(shù)會造成診斷過程出現(xiàn)較大的誤差，精度較低。本文采用交叉驗證法對支持向量機中的參數(shù)進行優(yōu)化，尋找最佳參數(shù)，得到合理的支持向量機模型。其次本文根據(jù)單核支持向量機對復雜樣本數(shù)據(jù)的解釋性不足的缺點提出了多核學習方法(MKL)，將多個單核線性組合代替單一的核。在多核函數(shù)的設計中，為了使多核函數(shù)能夠適應實際樣本數(shù)據(jù)，采用基于實數(shù)編碼的遺傳算法尋優(yōu)線性組合的權重系數(shù)。 最后，在Matlab/Simulink仿真環(huán)境中，對某型無人機速率陀螺的卡死、沖擊、偏差、乘性4種故障進行故障診斷研究，以驗證設計方案的合理性與正確性。 仿真結果表明：本文設計基于小波包與多核支持向量機故障診斷系統(tǒng)能有效地提取出信號的能量特征并識別出故障，與單核支持向量機相比診斷精度提高了10%左右，體現(xiàn)了多核支持向量機的優(yōu)越性。同時證明了支持向量機能夠有效地解決小樣本問題。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：V279;TP277
【目錄】：

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本文編號：217049