CN107992029A - 基于状态监测的无人机性能检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于状态监测的无人机性能检测装置，包括：无人机机载采集模块、数传模块和地面站；其中，无人机机载采集模块设置于待检测无人机中，无人机机载采集模块与待检测无人机的主控系统连接，且通过数传模块与地面站进行通信连接；无人机机载采集模块用于采集待检测无人机的运行状态参数，并将运行状态参数通过数传模块发送至地面站；地面站用于采用无人机性能分析方法对运行状态参数进行分析，根据分析结果判定待检测无人机的性能。上述的基于状态监测的无人机性能检测装置，上述的基于状态监测的无人机性能检测装置，能实时采集无人机飞行时的运行状态参数，并对这些参数进行分析计算，从而来确定无人机的性能，以大数据为基础进行分析，得到的分析结果更加准确。

Description

基于状态监测的无人机性能检测装置

技术领域

本发明涉及无人机性能检测技术领域，特别是涉及一种基于状态监测的无人机性能检测装置。

背景技术

无人驾驶飞机，简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操作的不载人飞机。无人机因其体积小、可控性高以及战场生存能力强等特点，已被广泛地用于地质勘探、影视航拍以及抢险救灾等。随着技术的不断发展，近年无人机技术也日渐成熟，其性能也大大提高，但在实际的应用中，因环境的复杂性以及多变性，无人机的性能可能会发生变化，从而造成故障，甚至发生安全事故，因此，对无人机性能检测就显得尤为重要。目前，主要是通过无人机自带主控系统采集的控制参数来判定无人机性能，但自带主控系统易受到外界干扰，导致测定的数据不准确，从而导致无人机性能评定结果不准确。

发明内容

基于此，有必要针对无人机性能评定不准确的问题，提供一种基于状态监测的无人机性能检测装置。

一种基于状态监测的无人机性能检测装置，包括：无人机机载采集模块、数传模块和地面站；其中，所述无人机机载采集模块设置于待检测无人机中，所述无人机机载采集模块与所述待检测无人机的主控系统连接，且通过所述数传模块与所述地面站进行通信连接；

所述无人机机载采集模块用于采集所述待检测无人机的运行状态参数，并将所述运行状态参数通过所述数传模块发送至所述地面站；

所述地面站用于采用无人机性能分析方法对所述运行状态参数进行分析，根据分析结果判定所述待检测无人机的性能。

上述的基于状态监测的无人机性能检测装置包括无人机机载采集模块、数传模块和地面站；其中，无人机机载采集模块设置于待检测无人机中，与待检测无人机的主控系统连接，且可以通过数传模块与地面站进行通信连接，无人机机载采集模块可以实时采集待检测无人机的运行状态参数，并将运行状态参数发送至地面站，地面站对运行状态参数进行分析，根据分析结果判定待检测无人机的性能。上述的基于状态监测的无人机性能检测装置，能实时采集无人机飞行时的运行状态参数，并对这些参数进行分析计算，从而来确定无人机的性能，以大数据为基础进行分析，得到的分析结果更加准确。

附图说明

图1为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置在其中一个实施例中的结构示意图；

图2为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置在其中一个实施例中的结构示意图；

图3为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置在其中一个实施例中的结构示意图；

图4为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置在其中一个实施例中的结构示意图；

图5为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置中的飞控参数测定模块采集的数据结构表；

图6为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置中的异常参数采集模块采集的数据结构表；

图7为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置中的电压电流参数采集模块采集的数据结构表；

图8为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置中的飞行参数采集模块采集的数据结构表。

具体实施方式

下面将结合较佳实施例及附图对本发明的内容作进一步详细描述。显然，下文所描述的实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。应当说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

图1为本发明的基于状态监测的无人机性能检测装置在一个实施例中的结构示意图，如图1所示，本发明实施例中的基于状态监测的无人机性能检测装置，包括：无人机机载采集模块10、数传模块20和地面站30；其中，无人机机载采集模块10设置于无人机中，无人机机载采集模块10与待检测无人机的主控系统连接，且通过数传模块20与地面站30进行通信连接；无人机机载采集模块10用于采集待检测无人机的运行状态参数，并将运行状态参数通过数传模块20发送至地面站30；地面站30用于采用无人机性能分析方法对运行状态参数进行分析，根据分析结果判定待检测无人机的性能。

无人机包括机体、动力系统、控制系统以及通信系统，这些系统之间互相配合完成无人机探测、货物运输等。其中，无人机的机体主要包括机身、机臂以及机架等，而动力系统主要包括电池、电机、电调和浆叶；而控制系统中主要包括主控制器、内置传感器以及GPS导航等；而通信系统只要包括数据传输装置，用于与外部设备(如遥控器等)进行数据通信等。目前，机体、动力系统、控制系统以及通信系统这几大系统之间配合可以完成基本的对无人机的飞行控制，但是实际的操作中，情况复杂多变(周围环境实时变化，例如气候等变化)，对无人机的性能可能会产生一些影响，而现在无法实时检测无人机性能，在性能出现故障时，对其进行及时维修，从而减少一些安全事故。

为了解决这一问题，在本实施例中，采用基于状态监测的无人机性能检测装置，包括无人机机载采集模块10、数传模块20和地面站30，其中无人机机载采集模块设置于无人机中，可以设置于无人机机体的任意位置，可以通过串口与待检测无人机的主控系统连接，但为了减少无人机运行中因产生振动等干扰，可以将无人机机载采集模块设置于无人机机身中。另外，无人机机载采集模块10用于实时采集无人机运输过程中的一些相关参数(例如无人机飞行速度、机身温度、机身振动等)；无人机机载采集模块10还通过数传模块20与地面站 30进行通信连接，在无人机机载采集模块10采集到无人机运输过程中的相关参数后，将这些相关参数通过数传模块20传输至地面站30。其中，无人机机载采集模块10用于采集无人机的运行状态参数，并将运行状态参数通过数传模块20 发送至地面站30；地面站30采用无人机性能分析方法对运行状态参数进行分析，根据分析结果判定待检测无人机的性能。

所述运行状态参数是指在无人机运输时由无人机本身产生或相关的一些参数，例如无人机飞行时控制信号参数、动力系统的参数、机体参数以及环境参数，其中环境参数是指无人机飞行时周围环境的相关参数，例如环境温度、湿度、气压、风力以及GPS等。

具体地，当无人机机载采集模块采集到无人机的运行状态参数，将运行状态参数发送至地面站30，地面站30会对运行状态参数进行分析，根据分析结果判定待检测无人机的性能。

所述无人机性能分析方法主要用于对无人机的性能进行分析。常用的方法包括最大、最小平飞速度计算法、最快爬升速度计算法、最陡上升速度计算法、实用升限和绝对升限计算法等，在具体分析过程中，可以根据需求选择相应的方法。

上述的基于状态监测的无人机性能检测装置包括无人机机载采集模块、数传模块和地面站；其中，无人机机载采集模块设置于待检测无人机中，与待检测无人机的主控系统连接，且可以通过数传模块与地面站进行通信连接，无人机机载采集模块可以实时采集待检测无人机的运行状态参数，并将运行状态参数发送至地面站，地面站对运行状态参数进行分析，根据分析结果判定待检测无人机的性能。上述的基于状态监测的无人机性能检测装置，能实时采集无人机飞行时的运行状态参数，并对这些参数进行分析计算，从而来确定无人机的性能，以大数据为基础进行分析，得到的分析结果更加准确。

在其中一个实施例中，所述运行状态参数包括待检测无人机的主控系统输出的飞行控制参数、动力系统的温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，以及输出端电压和电流、以及实际飞行参数；

无人机机载采集模块包括控制器11、飞控参数测定模块12、异常状态参数采集模块13、电压电流参数采集模块14和飞行参数采集模块15，控制器11分别与飞控参数测定模块12、异常状态参数采集模块13、电压电流参数采集模块 14和飞行参数采集模块15连接，且控制器11通过数传模块20与地面站30进行通信连接；

飞控参数测定模块12与待检测无人机的主控系统连接，用于检测待检测无人机的主控系统输出的飞行控制参数；异常参数采集模块13用于采集动力系统的温度参数、机体振动参数以及环境参数；电压电流参数采集模块14用于采集待检测无人机的动力系统输入端电压和电流，以及输出端电压和电流；飞行参数采集模块15用于采集实际飞行参数。

具体地，飞控参数即为飞行控制参数，主要是无人机中的飞行控制系统控制无人机运行产生的一些参数(即无人机控制系统的理论的控制参数)。其中飞行控制参数包括三轴姿态、三轴角速度、三轴速度、三轴加速度、电调控制信号以及遥控器控制信号等(如图5所示)。异常参数采集模块主要是采集待检测无人机动力系统的温度参数，机体振动参数和环境参数。其中，无人机动力系统的温度参数包括电池、电调和电机温度；无人机机身振动参数包括机身振动信号。周围环境参数包括无人机飞行位置高度、气压高度、环境温度、环境湿度以及风力速度等(如图6所示)。另外，无人机的动力系统输入端电压和电流，以及输出端电压和电流包括电池输入端的电压或电流、电池输出端的电压或电流，电调输入端的电压或电流、电调输出端的电压或电流、电机输入端的电压或电流以及电机输出端的电压或电流(如图7所示)。待检测无人机的实际飞行参数是指待检测无人机在飞行过程中产生的实际的参数，主要包括三轴姿态、三轴角速度、三轴速度、三轴加速度、电调控制信号以及遥控器控制信号等(如图8所示)。

另外，飞控参数测定模块、异常状态参数采集模块、电压电流参数采集模块和飞行参数采集模块与控制器之间通常通过串口连接，各采集模块可以通过SPI、PWM或IIC协议方式来采集各参数。此外，各参数采集频率以及带宽可以根据实际需求进行调整。

串口主要有232和485两种总线类型，485支持多机通信，传输距离远；232 不支持多机通信，传输距离短。当近距离测试时可以选择232的串口；当远距离测试时可以选择485的串口。另外，SPI传输速率比IIC高，但SPI多机通信支持不好，线缆多；IIC则相反。因此，可以根据实际需要选择对应的协议方式。在本实施例中，电压电流参数采集模块和异常状态参数采集模块样频率不高，可采用IIC；而飞控参数测定模块和飞行参数采集模块需要可以采用SPI。

应当理解，图5至图8中的各个参数仅仅只是给出了一个具体的实施例，其数据采集的方式、采集频率、带宽的方式不唯一，本领域技术人员可以选择其他的采集方式。

将无人机机载采集模块分成4个不同的数据采集模块，用于来采集相应的参数，一方面减少了数据采集时不同数据之间的互相干扰，另一方面利用多个采集模块同时采集数据，加快了采集速度。

无人机在不同的环境中飞行，性能可能要会发生巨大变化，因此需要在多变的环境中对无人机进行性能测试。在本实施例中利用各模块采集无人机中运行时各参数，然后对各参数进行分析，从而确定无人机的性能，一方面便于在维修人员对无人机进行相应维修；另一方面在无人机出现安全事故时给予警告预警，便于对无人机采取紧急的安全措施，减少安全事故的发生。

在其中一个实施例中，飞行参数采集模块用于采集待检测无人机的初始飞行参数，并对待检测无人机的初始飞行参数进行滤波处理，得到实际飞行参数。

具体地，由于要对待检测非人机进行性能测试，因此不能以无人机本身参数测定系统中测定的各参数作为无人机性能检测的依据。因此，在本实施例中的飞行参数采集模块来采集待检测无人机的实际飞行参数，然而，实际飞行参数的采集过程中采集需要通过计量校验过的高精度传感器进行，并用滤波进行计算获取。因此，飞行参数采集模块首先采集待检测无人机的初始飞行参数，在对参数初始飞行参数进行滤波处理，从而得到待检测无人机的实际飞行参数。

可选地，可以采用KALMAN滤波方式来对初始飞行参数进行滤波处理。其中，KALMAN滤波(即卡尔曼滤波)是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，数据处理速度快，抗干扰能力强。

可以理解，对初始飞行参数进行滤波不仅可以采用KALMAN滤波，本领域技术人员也可以选择其他滤波方式，例如算数平均滤波法。

在其中一个实施例中，所述无人机性能分析方法包括数据处理算法；地面站用于采用数据处理算法对飞行控制参数、温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，输出端电压和电流以及实际飞行参数进行分析，得到待检测无人机的性能指标。

具体地，数据处理算法是一种消除误差的算法，包括频谱估计、相关性分析以及复杂滤波等。在本实施例中，采用数据处理算法对飞行控制参数、温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，输出端电压和电流以及实际飞行参数进行分析，得到无人机的性能指标。其中无人机性能指标通过无人机相关性能参数确定，无人机相关性能参数主要包括续航时间、飞行高度、最大/最小飞行速度、巡航速度、爬升率、遥测距离以及活动半径等。采用上述的方式，可以快速地对各参数进行分析，从而确定那个待检测无人机的性能。

在其中一个实施例中，所述无人机性能分析方法包括数据可视化算法；地面站用于利用数据可视化算法对述飞行控制参数、温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，输出端电压和电流以及实际飞行参数进行分析进行实时视化展示。

数据可视化技术，是一种关于数据视觉表现形式，其中，这种数据的视觉表现形式是一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

在本实施例中，采用数据可视化技术对上述各参数进行分析，得到检测无人机的相关参数，主要分为三部分，分别为：飞控的稳定性参数、无人机故障参数以及无人机的性能参数，并将这些参数以可视化形式展示，便于测试者快速查看相关的数据，也有利于无人机维修者根据无人机的性能参数来对其进行维修，不断提高无人机的性能，减少安全事故的发生。

另外，飞控稳定性参数包括无人机姿态、航向、气压高度、无线电、空速等的保持精度、以及导航精度和转速控制；无人机故障参数是指在待检测无人机在飞行测试过程中出现故障时，根据采集的相关参数进行故障分析；无人机的性能参数主要包括续航时间、飞行高度、最大/最小飞行速度、巡航速度、爬升率、遥测距离以及活动半径等。

所述无人机性能分析方法包括安全预警算法；

在其中一个实施例中，地面站用于采用安全预警算法对飞行控制参数、温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，输出端电压和电流进行异常判断，在任意一运行状态参数异常时，发送安全预警至待检测无人机。

具体地，安全预警算法是一种采用安全预警模型对大量数据进行处理，在数据发生异常时，进行相应的预警。在本实施例中，采用安全预警模型对飞行控制参数、温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，输出端电压和电流进行分析，当其中任意一种参数发生异常时，发送安全预警至待检测无人机，中止当前检测试验。另外，所述安全预警模型可以是静态统计模型也可以是动态统计模型，其中静态统计模型可以是线性判别模型、主成分预测模型以及概率模型等；动态统计模型包括神经网络模型等。采用上述的方式，在待检测无人机的参数出现异常时，发送安全预警至待检测无人机，中止当前性能检测试验，启动相应安全机制，确保待检测无人机的安全性。

在其中一个实施例中，无人机性能分析方法包括数据挖掘算法；

地面站用于采用数据挖掘算法对飞行控制参数、温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，输出端电压和电流进行基线挖掘，基线为任意两个或多个运行状态参数之间的关联关系。

数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。即算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息，其中算法分类包括决策树算法(例如C4.5、CART等)、KNN算法、朴素贝叶斯NB、支持向量机以及k-means 算法等。在本实施例中，根据上述采集的各参数，采用神经网络模型，构建机体振动信号与飞控参数、环境参数之间的非线性关联关系(即基线模型)，基线模型可作为飞机故障诊断和性能改进提升的重要依据。

在其中一个实施例中，控制器将运行状态参数进行编码，生成数据报文，并将数据报文传输至数传模块，数传模块对数据报文进行封装，将封装后的数据报文转换成通信信号，并将通信信号传输至地面端；地面站对通信信号进行报文提取和数据解析，得到运行状态参数。

具体地，无人机机载采集模块需要采集待检测无人机的运行状态参数，由于运行状态参数的种类非常多元化，对于不同的参数采集数据方式、采集方式以及采集频率等都有不同，从而导致采集的数据形式(例如格式)都不相同，无法直接传输。另外，主控制器要将采集到的运行状态参数通过数传模块发送至地面站，直接对数据进行传输效率也非常低。因此，控制器30要对运行状态参数进行处理，首先对运行状态参数进行编码，生成数据报文，然后将数据报文传输到数传模块，数传模块对数据报文进行封装，然后将封装后的数据报文转化成通信信号，然后将通信信号传输至地面站。地面站在接收到通信信号后，对通信信号进行报文提取和数据解释，得到运行状态参数和周围环境参数。上述采用数据编码封装的方式对报文数据进行封装，并将封装后的数据报文转化成通信信号，能提高数据的传输率。

在一种可选的实施方式中，主控制器30在对数据报文进行数据封装时，可以采用TCP协议方式将数据报文封装成TCP报文，TCP(Transmission Control Protocol传输控制协议)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。采用TCP协议将数据报文封装成TCP报文，可以提高了数据输出率。

在其中一个实施例中，还包括功率放大模块；数传模块用于将通信信号传输至功率放大模块，功率放大模块用于对通信信号进行功率放大，并将功率放大后的通信信号传输至地面站。

具体地，数传模块在将封装后的数据报文转化成通信信号后，通信信号的信号强度可能比较低，一方面不利于信号传输，另一方面，容易造成信号丢失，造成地面站解析得到运行状态参数和周围环境参数不准确。在本实施例中，采用功率放大模块对通信信号进行功率放大，从而保证运行状态参数和周围环境参数的准确性。

在其中一个实施例中，如图3至图4所示，数传模块为无线数传模块。

无线数传模块，是数传电台的模块化产品，是指借助DSP技术和无线电技术实现的高性能专业数据传输电台。无线数传电台是采用数字信号处理、数字调制解调、具有前向纠错、均衡软判决等功能的无线数据传输电台。在本实施例中，采用无线数传模块来将无人机机载采集模块采集的运行状态参数和周围环境参数传输至地面站，传输参数速率高，抗干扰能力强。其中，无线数传模块可以为基于移动通信的无线数传模块、Wi-Fi无线数传模块以及ZigBee无线数传等。基于移动通信的无线数传模块包括GPRS、2G、3G或4G无线数传模块。

在其中一个实施例中，无线数传模块为Wi-Fi数传模块。

Wi-Fi是一种能够将个人电脑、手持设备(如Pad、手机)等终端以无线方式互相连接的技术。Wi-Fi是一个基于IEEE802.11标准的无线网络技术，能改善产品之间的互通性。可选地，在本实施例中，采用2.4GHz Wi-Fi数传模块(如 RAK421Wi-Fi模块)，主控制通过发送指令实现Wi-Fi模块的配置和数据传输，即将无人机机载采集模块采集的运行状态参数和周围环境参数发送至2.4GHz Wi-Fi数传模块，为了增加Wi-Fi模块的工作范围，增加一个2.4GHz信号的功率放大模块，对2.4GHz Wi-Fi数传模块的通信信号进行功率放大，并将放大后的通信信号发送至地面站。具体工作过程为(如图4所示)：无人机机载采集模块采集各参数后传输至主控制器，主控制器对各参数进行编码，形成数据报文发送至无线数传模块，无线数传模块将数据报文封装成TCP报文，再将TCP报文转换成Wi-Fi信号，并将Wi-Fi信号发送至地面站，地面站接收到Wi-Fi信号后，从TCP报文中提取数据报文，再按照定义好的格式进行解码，得到各参数。选择具有高速传输通信的Wi-Fi模块，可以提高参数传输效率。

在其中一个实施例中，还包括：电池模块，电池模块连接主控制器。

在其中一个实施例中，无人机机载采集模块还包括三轴加速度计、气压高度计、三轴磁力计、三轴陀螺仪等飞控常用传感器，用于确定无人机的位置等参数。

具体地，基于状态监测的无人机性能检测装置还包括电池模块，电池模块连接主控制器，用于为主控制器和无人机机载采集模块进行供电。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，包括：无人机机载采集模块、数传模块和地面站；其中，所述无人机机载采集模块设置于待检测无人机中，所述无人机机载采集模块与所述待检测无人机的主控系统连接，且通过所述数传模块与所述地面站进行通信连接；

所述无人机机载采集模块用于采集所述待检测无人机的运行状态参数，并将所述运行状态参数通过所述数传模块发送至所述地面站；

所述地面站用于采用无人机性能分析方法对所述运行状态参数进行分析，根据分析结果判定所述待检测无人机的性能。

2.根据权利要求1所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，所述运行状态参数包括待检测无人机的主控系统输出的飞行控制参数、动力系统的温度参数、机体振动参数、环境参数、动力系统输入端电压和电流，以及输出端电压和电流、以及实际飞行参数；

所述无人机机载采集模块包括控制器、飞控参数测定模块、异常状态参数采集模块、电压电流参数采集模块和飞行参数采集模块，所述控制器分别与所述飞控参数测定模块、所述异常状态参数采集模块、所述电压电流参数采集模块和所述飞行参数采集模块连接，且所述控制器通过所述数传模块与所述地面站进行通信连接；

所述飞控参数测定模块与所述待检测无人机的主控系统连接，用于检测所述待检测无人机的主控系统输出的飞行控制参数；

所述异常参数采集模块用于采集所述动力系统的温度参数、所述机体振动参数以及所述环境参数；

所述电压电流参数采集模块用于采集所述动力系统输入端电压和电流，以及所述输出端电压和电流；

所述飞行参数采集模块用于采集所述实际飞行参数。

3.根据权利要求2所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，所述飞行参数采集模块用于采集所述待检测无人机的初始飞行参数，并对所述待检测无人机的初始飞行参数进行滤波处理，得到所述实际飞行参数。

4.根据权利要求2或3所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，所述无人机性能分析方法包括数据处理算法；

所述地面站用于采用数据处理算法对所述飞行控制参数、所述温度参数、所述机体振动参数、所述环境参数、所述动力系统输入端电压和电流，所述输出端电压和电流以及所述实际飞行参数进行分析，得到所述待检测无人机的性能指标。

5.根据权利要求2或3所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，所述无人机性能分析方法包括数据可视化算法；

所述地面站用于采用数据可视化算法对所述飞行控制参数、所述温度参数、所述机体振动参数、所述环境参数、所述动力系统输入端电压和电流，所述输出端电压和电流以及所述实际飞行参数进行实时可视化展示。

6.根据权利要求2或3所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，所述无人机性能分析方法包括安全预警算法；

所述地面站用于采用安全预警算法对所述飞行控制参数、所述温度参数、所述机体振动参数、所述环境参数、所述动力系统输入端电压和电流，所述输出端电压和电流进行异常判断，在任意一所述运行状态参数异常时，发送安全预警至所述待检测无人机。

7.根据权利要求2或3所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，所述无人机性能分析方法包括数据挖掘算法；

所述地面站用于采用数据挖掘算法对所述飞行控制参数、所述温度参数、所述机体振动参数、所述环境参数、所述动力系统输入端电压和电流，所述输出端电压和电流进行基线挖掘，所述基线为任意两个或多个所述运行状态参数之间的关联关系。

8.根据权利要求2所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，

所述控制器用于将所述运行状态参数进行编码，生成数据报文，并将所述数据报文传输至所述数传模块；

所述数传模块用于对所述数据报文进行封装，将封装后的所述数据报文转换成通信信号，并将所述通信信号传输至所述地面端；

所述地面站用于对所述通信信号进行报文提取和数据解析，得到所述运行状态参数。

9.根据权利要求8所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，还包括功率放大模块；

所述数传模块用于将所述通信信号传输至所述功率放大模块，所述功率放大模块用于对所述通信信号进行功率放大，并将功率放大后的所述通信信号传输至所述地面站。

10.根据权利要求8或9所述的基于状态监测的无人机性能检测装置，其特征在于，还包括：电池模块，所述电池模块连接所述控制器。