无人机故障元数据属性分类与识别技术

摘要：

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.

关键词：无人机、故障元数据、属性分类、数据识别、故障分类

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：148-152