【摘 要】
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随着无人机在生活中的广泛应用,无人机的安全性问题越来越重要,其核心内容是如何对无人机的陀螺仪传感器故障进行分类。目前采用超限学习机算法经过数据有监督学习后输入信号识别故障类型是较好的方法。但大多数情况下,时域数据并不能充分表征数据故障特征,导致分类器识别效果不佳。并且超限学习机的输入权值及隐藏层阈值均完全随机初始化,随机初始化的参数对分类器的精度影响较大。而且在工程应用中有需要实时学习的数据,对这
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随着无人机在生活中的广泛应用,无人机的安全性问题越来越重要,其核心内容是如何对无人机的陀螺仪传感器故障进行分类。目前采用超限学习机算法经过数据有监督学习后输入信号识别故障类型是较好的方法。但大多数情况下,时域数据并不能充分表征数据故障特征,导致分类器识别效果不佳。并且超限学习机的输入权值及隐藏层阈值均完全随机初始化,随机初始化的参数对分类器的精度影响较大。而且在工程应用中有需要实时学习的数据,对这些需要经常更新数据的分类器使用离线学习机训练会耗费更多的时间。为解决上述问题,本文通过小波包算法提取数据特征、优化超限学习机的完全随机初始化参数、实现超限学习机分类器在线学习三个方面实现对无人机陀螺仪进行故障诊断。本文提出了在线约束超限学习机结合小波包的方法实现无人机陀螺仪故障诊断。首先,使用小波包算法提取时域数据的能量特征,能更好的区分出故障,提高分类器训练的效果。其次,约束超限学习机使用从输出类别的差分向量集合中随机初始化参数的方法来取代超限学习机中的参数完全随机初始化选择方案,在保证快速性能的同时,提高分类器的泛化能力。再次,为提高约束超限学习机的在线训练速度,本文提出了在线约束超限学习机。在线约束超限学习机保证分类器泛化性能的同时减少在线训练时间。最后,使用在线约束超限学习机实现无人机陀螺仪故障诊断仿真,验证在线约束超限学习机实现的无人机故障诊断器的有效性。仿真结果表明,相比于经典的超限学习机算法,约束超限学习机能在保证快速性能的同时,提高4%的故障诊断准确率。相比于约束超限学习机,使用在线约束超限学习机能在保证故障准确度的同时,大幅度减少故障诊断器在线训练所耗时间。表明了在线约束超限学习机的优异性能。
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