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题名改进鸽群优化的随机森林无人机传感器故障预测技术
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作者
刘媛媛
袁荣
邵书义
陈谋
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机构
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2025年第5期215-226,共12页
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基金
国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U2013201)。
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文摘
无人机传感器故障预测对于提高系统可靠性和安全性具有重要意义,然而,当前预测方法存在准确性不足和计算复杂度高等问题。针对无人机传感器故障预测问题,研究了一种基于改进鸽群算法(pigeon-inspired optimization,PIO)的随机森林故障预测算法。利用小波包变换(wavelet packet transform,WPT)对故障特征进行提取。利用莱维飞行机制形成变异机制以提高种群的多样性,进而改善PIO易陷入局部最优的问题,并提高算法收敛速度和全局寻优能力。将改进的PIO用于随机森林算法中使其进行自主超参数优化,从而实现传感器故障的早期预测。仿真结果表明,经过改进PIO调优后的随机森林算法收敛速度更快,相较于传统算法在准确率上提升了20%以上,表明了提出的算法在无人机传感器故障预测中的有效性和优越性。
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关键词
小波包变换
改进鸽群算法
随机森林
莱维飞行
无人机传感器故障
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Keywords
wavelet packet transform(WPT)
improved pigeon-inspired optimization(PIO)
random forest
Levy flight
drone sensor fault
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名无人机传感器故障诊断系统的数据预处理措施
被引量：1
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作者
叶嘉铮
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机构
嘉兴职业技术学院
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出处
《科学技术创新》
2024年第13期73-76,共4页
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文摘
无人机飞行安全与传感器提供的信息支持有直接关系,为保证信息真实有效,对传感器数据进行预处理具有重要意义,可以有效提高故障诊断率。基于此,文章围绕无人机传感器故障诊断系统的数据预处理措施进行了探讨。首先,介绍无人机传感器构成。之后,通过中值滤波和改进阈值函数的小波滤波相结合方式消除信号噪音干扰。最后,借助仿真实验验证该方法的效果。结果表明,该方法可有效避免信号失真现象发生。希望本次论述可以起到借鉴作用,为从业人员提供参考。
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关键词
无人机
传感器
故障诊断系统
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Keywords
drones
sensors
fault diagnosis system
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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