【摘 要】
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传统方法在对无人机故障进行识别时,未对无人机故障进行有效分类,使得无人机故障识别结果差,应用性不高.为此,本文引入诊断分类树状模型对无人机故障元数据进行分类,解决传统
【机 构】
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河南省统计局,郑州,450018;华北水利水电大学,郑州,450018
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传统方法在对无人机故障进行识别时,未对无人机故障进行有效分类,使得无人机故障识别结果差,应用性不高.为此,本文引入诊断分类树状模型对无人机故障元数据进行分类,解决传统方法中存在的问题.分析无人机故障元数据特点,在此基础上完成诊断层分类,获得对象层、故障层、征兆层、测试层、现象层及原因层6种不同的元数据属性类型;建立诊断分类树状模型对上述的元数据属性类型分类,获得统一格式为CML类型数据;依据雷达天线信息采集相关无人机故障元数据,根据左右识别及判断脉冲点方法完成元数据属性瞬时识别过程;获取最终的数据单元,实现无人机故障元数据属性的精确识别.实验结果表明,研究的技术能够精准地识别到故障元数据属性,并对其分类,分类处理所需时间短,该技术具有很高的发展空间,对于保障无人机安全运行有重要意义.
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