无人机机载发电机故障诊断技术研究
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京 100191

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中图分类号:

TP183TN06

基金项目:


Research on fault diagnosis technology for UAV airborne generator
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School of Automatic Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China

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    摘要:

    针对无人机的电源系统提出了建模仿真分析,并将BP神经网络应用于无人机的发电机故障诊断中。在分析机载电源系统结构和工作原理的基础上,结合实际的飞行数据和相关参数,根据机载电源系统的数学模型,建立Simulink模型进行仿真分析。根据对象的特性,采用主成分分析法建立机载电源系统的发电机的故障特征库,采用BP神经网络算法实现故障诊断。结果表明,该系统能有效地对无人机发电机系统进行快速准确地诊断,具有一定的实用性。

    Abstract:

    A method based on BP neural network is proposed for the diagnosis of UAV airborne power system in this paper. According to the mathematical model of onboard power system, the simulink model is set up on the basis of the structure and working principle of airborne power system combined with actual flight data and related parameters. According to the properties of the object, a failure feature database for generator of the onboard power system is established by using PCA (principal component analysis). And it realizes fault diagnosis by using BP neural network model. The results show that the system can diagnose UAV generator system effectively and has practicability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王文靖,梁旭,温菲菲.无人机机载发电机故障诊断技术研究[J].国外电子测量技术,2016,35(8):94-98

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  • 在线发布日期: 2016-10-09
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