CN104238502B - 一种无人直升机智能监控的方法 - Google Patents

Abstract

一种无人直升机智能监控的方法，属于无人直升机测控领域。该智能方法采用分布式架构，将每个功能模块独立分开，形成独立个体，利用数据包传递将每个功能模块联系在一起。然后利用计算机强大的计算能力，采用独特适合无人直升机自身数据特点的网状分析法，实时分析接收到的飞行数据，将分析结果传递给显示部分，显示部分同时融合语音技术，动态调用发音引擎，将分析结果进行实时语音播报。达到智能监控的目的，提高了监控效率。

Description

一种无人直升机智能监控的方法

技术领域

本发明属于无人直升机测控领域，一种采用分布式结构，融合语音技术，同时应用网状分析算法，对无人直升机进行智能监控的方法。

背景技术

目前对无人直升机的监控大都采用人工判别的方式，也就是根据参数的具体数值实时人工判定信号是否正常，飞行状态是否平稳，任务载荷是否可行等。然而无人直升机的状态参数、控制参数、过程参数等都比固定翼无人机复杂很多，因此要求使用者必须是经验丰富的专家或相关领域的技术骨干。即使是专家和技术骨干在监测过程中，也难免会出现失误或异常信号未被及时察觉的情况。除此之外飞行控制所使用各种关键传感器信号如GPS信号，无高信号、陀螺信号等是否出现过瞬时跳变或在信号采集或传输过程中是否出现数据丢失的现象，这些都是很难利用人眼来判断的。基于此种情况，我们应时开发一套智能监控的方法，利用此种监控方法不仅可很容易的进行功能扩展，还大大降低使用者的压力，一名普通设计员就可以完成对无人直升机监控工作。

发明内容

本发明的目的：提出一种无人直升机智能监控的方法，提高监控的准确性和效率。

本发明的技术方案：

一种无人直升机智能监控的方法，其特征在于，

1.采用分布式结构

一套监控方法包括若干功能模块，每个功能模块间密切关联。为了降低功能模块间的相互影响，我们采用分布式结构的系统。每个功能模块单独分离出来作为一个独立的部分，每个独立的模块通过发送和接收固定格式的数据，完成功能模块间的交联。根据无人直升机数据特点，把整个监控功能分为三个模块，分别为数据中心模块，数据分析模块和综合显示模块，每个模块都是一个独立的进程。其中数据中心模块，负责数据的集散。数据分析模块实时分析接收飞行数据，并将结果发送给综合显示模块。综合显示模块接收数据中心模块和数据分析模块数据，进行综合处理与显示。模块可以运行在一台PC机内，也可以运行在不同的PC机内。模块间通过数据包的形式进行交联，形成统一的整体。采用分布式结构虽然降低的模块间的相互影响，但随之对通信能力有了更高的要求。

2.应用网状分析方法

无人直升机通常比固定翼无人机在结构上更为复杂，在控制率更为繁琐。因此需要监控的信息量比固定翼的多很多。单独靠人工判别很难满足客户化的需求，在此我们提出一种网状分析方法。每一个时刻无人直升机都对应着一个状态，在这种状态下都对应着一组参数，这组参数可以粗略分为两大类-控制输入参数和状态显示参数。在一定的控制输入的组合下，会有唯一的状态参数与之对应，我们调用数据分析模块，逐一对信号进行筛选甄别，分析他们之间的对应关系，判别这组参数是否正常，这样就完成了信号的“纵向分析”。

在监控过程中，除了想知道信号间对应关系是否正常外，还需要了解某些信号的品质。为此，我们还需要对信号进行“横向分析”，即在某个时间段内针对关心的参数进行品质分析，得出信号一些数学品质(如均值，方差等)、控制品质(如调解时间，超调量，稳定时间等)等。

这种对信号的横向和纵向分析就是所特有网状分析方法，利用这种网状分析方法，我们就很容易的完成对无人直升机的监控。

3.融合语音技术

在大量信息量、长时间进行监控过程中，如果仅仅靠视觉的话，很容易产生视觉疲劳，为了近一步提高人机交互性能，在综合显示模块部分引入智能语音提示技术，时时播报无人直升机的状态信息，参数的品质信息，告警信息等。这样即使监控人员在视觉疲劳时，有语音提示的协助，使监控变得更加轻松自如。

本发明的优点是：采用分布式结构增强了系统的容错能力，同时也方便系统的功能扩展，利用网状分析法实现了监控信号的自动分析甄别，同时借助发音引擎，及时提醒监控人员，大大提高了监控效率。

附图说明

图1：分布式拓扑结构图；

图2：分布式数据通信流程图；

图3：网状分析拓扑结构图；

图4：网状分析流程图；

图5：语音播报流程图；

具体实施方式

下面对本发明做进一步详细说明。

1.采用分布式结构

发明所采用分布式结构，降低模块间耦合，某个模块的出现异常时，不会造成整个系统的奔溃。无人直升机的智能监控的三个部分(数据中心模块、数据分析模块、综合显示模块)通过固定格式的数据进行通信，完成交联。其中数据中心模块，从上位机(通信链路数据终端)获取飞行参数，然后分发给数据分析模块和综合显示模块。数据分析模块实时接收数据中心模块传递的飞行数据，然后进行实时分析，并将结果发送给综合显示模块。综合显示模块同时接收数据中心模块和数据分析模块数据发送的数据，进行综合显示。同时该模块融合语音技术，将无人机的状态信息，控制信息和信号的品质信息播报给用户。

模块间的数据通信成为整个分布式结构的核心之一，大多数使用管道通信机制、内存映射机制这两种机制，而本方法采用SOCKET连接方式，SOCKET连接最常用的两种方式为TCP和UDP。管道通信机制和内存映射机制虽然可以完成独立模块(进程)间通信，但此方法受PC机限制，即独立模块必须运行在同一个PC机内，而SOCKET通信则不受限制，不同模块可以运行在同一PC内，也可运行在不同的PC内，使用更加灵活，更方便扩展。分布式结构和数据交联图如图1所示，图2则展示SOCKET数据通信通信机制。

2.应用网状分析方法

网状分析法就是将接收到的监控信息数据包，进行纵向和横向分析，纵向分析侧重分析不同信号之间的状态是否对应，横向分析侧重每个信号在一段时间内其品质特性。横向分析和纵向分析同时进行，从而形成一个网状的分析结构。

在纵向分析中，每一时刻都对应无人直升机的一个状态，在这种状态下逐一对信号进行纵向的分析甄别，判别每个信号在该种状态是否正常。根据工程实际经验和数据传递特点，无人直升机的缉拿空数据每隔80ms进行一次数据更新，每次更新之后对信号进行一次纵向分析。同时为了加强分析效率，充分利用计算机多核处理器的硬件资源，采用并行技术，将所要监控所有遥测信号分为4大类，开辟2路线程分别分析这4类参数。

横向分析主要侧重信号的品质特性，即在某一时间段内分析信号的一些数学品质(如均值，方差等)、控制品质(如调解时间，超调量，稳定时间等)。在众多的信号中，我们筛选出15种遥测信号进行品质分析，同时根据信号的特性采用的时间段为10秒作为一个基本的时间段进行分析，横向分析之初需要收集某个参数信息，然后放入缓冲区，当收集10S数据后进行分析。每隔1秒进行一次横向分析。比如在系统运行100秒时，横向分析90～100秒之间的数据，在101秒时，横向分析91～101秒之间的数据。然后依次类推。同样横向分析中也运用并行处理技术，也开辟了2路线程分别分析这15种参数。网状分析拓扑结构如图3所示，网状分析算法的流程如图4所示。c

3.融合语音技术

为加强监控系统的人性化，引入了语音技术，时时播报无人直升机的状态信息，参数的品质信息，告警信息等。在语音技术上，我们采用微软的SpeechSDK语音系统和相应得中文语言包。微软的SpeechSDK语音系统中提供大量API函数，调用CoCreateInstance()，SetRate(参数)，SetVolume，SetVoice(参数)等，完成对语音的初始化，根据需要调用其API函数Speak(参数1……参数N)就可实现语音播报。语音播报的算法流程如图5所示。

Claims (3)

1.一种无人直升机智能监控的方法，采用分布式结构的系统，所述系统分为三个模块，分为数据中心模块，数据分析模块和综合显示模块，其特征在于，其中数据中心模块，负责数据的集散；数据分析模块实时分析接收飞行数据，并将结果发送给综合显示模块；综合显示模块接收数据中心模块和数据分析模块数据，进行综合处理与显示；模块间通过数据包的形式进行交联，形成统一的整体；

应用网状分析方法对信号进行“纵向分析”和“横向分析”：

对信号进行“纵向分析”，在一定的控制输入的组合下，调用数据分析模块，逐一对信号进行筛选甄别，分析对应关系，判别参数是否正常，完成信号的“纵向分析”；

对信号进行“横向分析”，即在某个时间段内针对参数进行品质分析，得出信号数学品质和控制品质。

2.根据权利要求1所述的无人直升机智能监控的方法，其特征在于，所述信号数学品质包括均值和方差。

3.根据权利要求1所述的无人直升机智能监控的方法，其特征在于，所述信号控制品质包括调解时间，超调量和稳定时间。