CN109085748A - 基于故障自适应学习的无人机控制系统 - Google Patents

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CN109085748A CN201710442410.5A CN201710442410A CN109085748A CN 109085748 A CN109085748 A CN 109085748A CN 201710442410 A CN201710442410 A CN 201710442410A CN 109085748 A CN109085748 A CN 109085748A
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袁兵
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion

Abstract

本发明公开了一种基于故障自适应学习的无人机控制系统，所述系统包括：故障识别模块、与故障识别模块相连的控制模块、与控制模块相连的控制器、以及与控制模块相连的学习模块，所述故障识别模块用于识别无人机的故障，学习模块用于根据环境变化进行自适应学习，控制模块用于控制学习模块是否运行。本发明基于故障自适应学习的无人机控制系统可根据环境进行自适应学习，以实现故障的自学习控制，大大提高了故障检测的效率，减少了故障检测的错误率。

Description

基于故障自适应学习的无人机控制系统
技术领域
本发明属于无人机技术领域，特别是涉及一种基于故障自适应学习的无人机控制系统。
背景技术
无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)又简称无人机，与传统的有人驾驶飞行器不同，是一种利用无线电远程遥控及机载的程序控制器操纵的不载人飞机。其最早出现于20世纪20年代，当时仅被用于作为军事训练中的靶机,此后经过近百年的不断发展，逐渐转向于侦查、攻击等各种多用途领域。由于其相对于载人飞机来说具有成本低、生存能力强、无人员伤亡风险、使用方便等优点，所以不止能在军事上发挥重要作用，在民用领域也具有广阔的应用前景。
现有技术中的无人机在运行过程中，由于各种因素的影响，通常会使故障发生的规律有所不同，故障与征兆之间并非严格的一一对应关系，如此，现有的故障检测系统则往往无法有效诊断故障。
因此，针对上述问题，有必要提出一种基于故障自适应学习的无人机控制系统。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于故障自适应学习的无人机控制系统。
为了实现上述发明目的，本发明提供一种基于故障自适应学习的无人机控制系统，所述系统包括：故障识别模块、与故障识别模块相连的控制模块、与控制模块相连的控制器、以及与控制模块相连的学习模块，所述故障识别模块用于识别无人机的故障，学习模块用于根据环境变化进行自适应学习，控制模块用于控制学习模块是否运行。
作为本发明的进一步改进，所述控制器包括前馈控制器和反馈控制器，前馈控制器与无人机相连，反馈控制器用于将故障识别结果反馈至前馈控制器。
作为本发明的进一步改进，所述学习模块用于根据环境变化对模糊诊断矩阵进行自适应学习。
作为本发明的进一步改进，所述模糊诊断矩阵为：
其中，rij为第j个故障起因对第i个故障征兆的贡献值，kij为权系数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明基于故障自适应学习的无人机控制系统可根据环境进行自适应学习，以实现故障的自学习控制，大大提高了故障检测的效率，减少了故障检测的错误率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一具体实施方式中基于故障自适应学习的无人机控制系统的模块示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行详细的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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的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。
参图1所示，本发明一具体实施方式中基于故障自适应学习的无人机控制系统，该系统包括：故障识别模块10、与故障识别模块10相连的控制模块20、与控制模块20相连的控制器、以及与控制模块相连的学习模块40，故障识别模块10用于识别无人机的故障，学习模块40用于根据环境变化进行自适应学习，控制模块20用于控制学习模块是否运行。
本实施方式中的控制器包括前馈控制器31和反馈控制器32，前馈控制器31与无人机相连，反馈控制器32用于将故障识别结果反馈至前馈控制器31。
具体地，本发明中的学习模块用于根据环境变化对模糊诊断矩阵进行自适应学习。其中，模糊诊断矩阵为：
其中，rij为第j个故障起因对第i个故障征兆的贡献值，kij为权系数。
rij通常为一经验值，在不同的环境因素下难免有局限性，因此，本发明中根据环境条件自动修改权系数kij，使kij尽量与当前环境相符，保证了故障的容错性。
由以上技术方案可以看出，本发明基于故障自适应学习的无人机控制系统可根据环境进行自适应学习，以实现故障的自学习控制，大大提高了故障检测的效率，减少了故障检测的错误率。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (4)

1.一种基于故障自适应学习的无人机控制系统，其特征在于，所述系统包括：故障识别模块、与故障识别模块相连的控制模块、与控制模块相连的控制器、以及与控制模块相连的学习模块，所述故障识别模块用于识别无人机的故障，学习模块用于根据环境变化进行自适应学习，控制模块用于控制学习模块是否运行。
2.根据权利要求1所述的基于故障自适应学习的无人机控制系统，其特征在于，所述控制器包括前馈控制器和反馈控制器，前馈控制器与无人机相连，反馈控制器用于将故障识别结果反馈至前馈控制器。
3.根据权利要求1所述的基于故障自适应学习的无人机控制系统，其特征在于，所述学习模块用于根据环境变化对模糊诊断矩阵进行自适应学习。
4.根据权利要求3所述的基于故障自适应学习的无人机控制系统，其特征在于，所述模糊诊断矩阵为：
其中，rij为第j个故障起因对第i个故障征兆的贡献值，kij为权系数。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110262531A (zh) * 2019-06-20 2019-09-20 南京航空航天大学 一种基于FlexRay总线的在线模型自适应校正方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101063643A (zh) * 2007-02-02 2007-10-31 北京航空航天大学 飞机故障智能诊断方法及系统
CN102722471A (zh) * 2012-05-21 2012-10-10 北京航空航天大学 一种基于综合相关性矩阵的模糊关系矩阵生成方法
CN103499921A (zh) * 2013-09-11 2014-01-08 西安交通大学 变结构模糊系统传感器故障诊断方法及其在飞控系统的应用
CN106649727A (zh) * 2016-12-23 2017-05-10 南京航空航天大学 一种用于无人机飞行控制系统故障检测的数据库构建方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101063643A (zh) * 2007-02-02 2007-10-31 北京航空航天大学 飞机故障智能诊断方法及系统
CN102722471A (zh) * 2012-05-21 2012-10-10 北京航空航天大学 一种基于综合相关性矩阵的模糊关系矩阵生成方法
CN103499921A (zh) * 2013-09-11 2014-01-08 西安交通大学 变结构模糊系统传感器故障诊断方法及其在飞控系统的应用
CN106649727A (zh) * 2016-12-23 2017-05-10 南京航空航天大学 一种用于无人机飞行控制系统故障检测的数据库构建方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110262531A (zh) * 2019-06-20 2019-09-20 南京航空航天大学 一种基于FlexRay总线的在线模型自适应校正方法

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