CN111222549A - 一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法 - Google Patents

一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法，涉及无人机故障预警技术领域，能够针对无人机海量飞行数据实现无人机设备的故障预警；该方法包括：S1、提取无人机设备的历史运行数据，并进行预处理和聚类分析，得到训练数据集；S2、将训练数据集输入到深度神经网络模型中进行训练；S3、采集无人机设备的实时运行数据，并进行预处理；S4、将预处理后的实时运行数据输入到训练好的深度神经网络模型中，得到设备是否健康的结果；S5、利用健康度度量模型对S4得到的结果进行评分，判断其是否在阈值范围内，若在阈值范围内则没有输出，若不在则进行预警。本发明提供的技术方案适用于无人机设备故障预警的过程中。

Description

一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法
【技术领域】
本发明涉及无人机故障预警技术领域，尤其涉及一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法。
【背景技术】
无人机作为高技术武器系统，其故障预测与维修保障越来越受到人们的重视。无人机维修保障技术一直在不断演进，原来由事件主宰的维修或时间相关的维修被基于状态的维修所取代。
故障预测对于无人机维修保障具有重要意义，故障预测的准备度使得无人机在飞行中及飞行前能及时发现故障隐患，避免计划外故障带来的损失和重大事件。其中的关键在于高维多元数据的拟合/回归分析。数据拟合/回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
传统的数据拟合/回归分析主要采用线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、Elastic Net回归等方法。在统计学里面，一般采用最大似然和最小二乘法直接导出解析解。其解析解里面有一个矩阵的逆。求逆和伪逆运算有一些快速算法可以利用。所以对于数据量小的回归问题，直接用解析解就可以快速的得到模型的参数。而对于大数据分析，海量数据导致内存的开销巨大，这时候直接求解析解是不现实的。无人机飞行数据所监测的数据点数较多，是一个典型的海量高维非线性分布数据，传统的方法在处理这一类问题面临挑战。
因此，有必要研究一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法来应对现有技术的不足，以解决或减轻上述一个或多个问题。
【发明内容】
有鉴于此，本发明提供了一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法，能够针对无人机海量飞行数据实现无人机设备的故障预警。
一方面，本发明提供一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，步骤包括：
S1、提取无人机设备的历史运行数据，并进行预处理和聚类分析，得到训练数据集；
S2、将训练数据集输入到深度神经网络模型中进行训练；
S3、采集无人机设备的实时运行数据，并进行预处理；
S4、将预处理后的实时运行数据输入到训练好的深度神经网络模型中，得到设备是否健康的结果；
S5、利用健康度度量模型对S4得到的结果进行评分，判断其是否在阈值范围内，若在阈值范围内则没有输出，若不在则进行预警。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，S1中和S3中的预处理均包括：对提取的历史运行数据按时间进行统计，得到时间同步数据，再对时间同步数据进行特征提取。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，S1中聚类分析采用均值聚类进行类别划分并剔除异常数据。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述均值聚类具体为寻找一个阈值K，将数据的向量分为{1、2、...、K}和{K+1、K+2、...、256}两部分，将特征提取的均值按阈值K划分的两部分进行分类。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，确定阈值K的原则是：在可操作的范围内，选择使背景与目标之间的类间方差最大的K值。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S2中对深度神经网络模型进行训练时，将温度、湿度、震动、位移和工况作为输入参数，故障或健康作为输出参数，从而对深度神经网络模型进行训练。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对深度神经网络模型进行训练时，先初始化权重和偏置，再进行前向传输，最后进行逆向反馈，从而完成一次深度神经网络的训练过程；通过不断地使用足够多的数据进行训练，从而得到健康模型或故障模型。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S4中将实时运行数据中的温度、湿度、震动、位移和工况作为输入参数输入到训练好的深度神经网络模型中，输出健康或者故障。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S5的具体内容为：采用S4中深度神经网络模型的输出结果作为健康度度量模型的输入，由健康度度量模型计算出健康度评分，再判断健康度评分是否在阈值范围内，若不在，则进行预警。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述健康度度量模型具体为：
Figure BDA0002346432090000041
其中，P1-PM为M维空间的向量的每一维测试数据向量取值；C1-CN为N维空间的向量的每一维训练数据向量取值；P为测试集矩阵；C为训练集矩阵；T代表矩阵转置。
与现有技术相比，本发明可以获得包括以下技术效果：能够针对无人机海量飞行数据实现无人机设备的故障预警，且训练效率高，实时预测精度高，可靠性强。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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它的附图。
图1是本发明一个实施例提供的基于深度神经网络的无人机故障预测方法的流程图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的″一种″、″所述″和″该″也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
一种基于神经网络的无人机关键设备多参数预警方法，对特定设备多个参数间的相关特征进行分析，基于深度神经网络模型结构及其学习算法，通过对设备参数历史数据的训练，构建能够精确拟合设备正常运行状况数据的神经网络模型。当设备故障或劣化时，通过该模型与设备实际数据的比对和偏差判断，实现各参数的实时预警。具体的发明内容包括：一种适合高维数据拟合的神经网络模型，包括模型的神经元个数、层次和训练方法；针对不同属性之间的关联分析，降低维度，提高训练效率。
基于深度神经网络的无人机故障预测方法，过程包括：离线学习训练过程和在线实时预测过程。
离线学习训练过程包括数据采集、数据预处理、聚类分析和深度神经网络模型训练；
1)数据采集：用于从数据库中采集历史运行数据，包括震动数据、电流数据、电压数据、温度、湿度、气压、工况等；
2)数据预处理：用于将采集到的历史运行数据按时间进行统计，得到时间同步数据；此外还需要对时间同步数据进行关联分析和规范化处理，即对时间同步数据进行特征提取，提取数据波形的均值、方差、极值、波段、功率谱、过零点等统计特征来代表原有的时序数据作为特征矢量；因为故障是跟时间相关的，采集的数据都是时序数据，所以需要基于时序数据做特征提取；
3)聚类分析：对历史运行数据进行聚类分析，自动进行工况划分和剔除异常数据，形成训练数据集；
运用均值聚类方法，首先要确定聚类数目；采用基于模板匹配的方法，先进行目标区域的提取，通过自适应阈值的调整和背景更新进行优化，从而在实时性和计算代价等方面可以大大提高聚类算法的效率；
均值聚类具体为：寻找一个阈值K，将数据的向量分为1、2、...、K和K+1、...、256两部分；算法分类的原理是让背景和目标之间的类间方差最大，因为背景和目标之间的类间方差越大，说明构成数据的2部分的差别越大，错分的可能性越小；
通过聚类算法得到几个类别；远离聚类的向量即是异常数据，将异常数据剔除，剩余的数据为训练数据集，数据集已经通过聚类算法分成了两类；一类是故障状态下的数据集合，一类是正常状态下的数据集合；
4)深度神经网络模型训练：结合数据分布情况，自动选择合适的深度神经网络模型，设置神经元和隐层的个数，对选定的数据进行模型训练与调优；在对神经网络模型进行训练时，把传感器的数据例如温度、湿度、震动、位移和工况等作为参数输入，输出为故障或是健康；
数据分布的越分散，需要更深的神经网络模型进行计算，本方法采用7个神经元，2个隐层训练网络；在训练网络之前，需要随机初始化权重和偏置，对每一个权重取的一个随机实数，每一个偏置取的一个随机实数，之后就开始进行前向传输；神经网络的训练是由多趟迭代完成的，每一趟迭代都使用训练集的所有记录，而每一次训练网络只使用一条记录；对隐藏层和输出层的每一个结点都按照图1中的方式计算输出值，就完成前向传播的过程，紧接着是进行逆向反馈；完成一次神经网络的训练过程，通过不断的使用所有数据记录进行训练，从而得到一个分类模型。
在线实时预测过程包括数据采集、数据预处理、参数预测、曲线展示及数据预警、健康度度量、人机交互。
1)数据采集：从数据库中或者通过传感器获取当前运行数据；
2)数据预处理：由于各传感器采集的数据时间不同步，需要进行预处理，进行数据估计，获取时间同步数据；此外还需要对数据进行关联分析和规范化处理，即对时间同步数据进行特征提取，提取数据波形的均值、方差、极值、波段、功率谱、过零点等统计特征来代表原有的时序数据作为特征矢量；
3)参数预测：获取训练好的模型，对实时运行的设备工况进行在线参数预测；
训练好的模型可以从一组工况数据对参数的取值进行预测，将工况数据和环境数据作为输入参数，通过模型的计算输出预测的结果数值，根据预测的结果数值进而推断出设备是否健康；
4)曲线展示及数据预警：将预测的结果和实际运行的数据以曲线等多种方式展示给用户，同时利用健康度度量模型对预测结果进行评估，自动判断是否超过阈值，若超过阈值则进行预警。
健康度度量模型进行健康度评价时，采用参数预测的结果作为该模型的输入数据，由健康度度量模型计算出健康度评分，健康度评分低于正常取值区间时给出数据预警；基于高斯混合模型(GMM)的健康度建模方法，通过计算实测状态与健康基准状态之间的相对偏差距离来建立健康度模型；
通过以下公式进行偏差距离来计算健康程度：
Figure BDA0002346432090000091
5)人机交互：提供用户交互，利用用户新选定的数据，进行增量学习，使模型具有进化功能，不仅适合新数据，也能很好的遗忘最早的历史数据，即结果反馈&增量训练；选定数据的标准是根据时间、工况或者特殊状况、故障等维度来对数据进行筛选和选择的，会尽量选择有特殊情况的数据，例如极端条件下的飞行状态数据。
本发明涉及分布式计算、神经网络算法、数据接入、数据预处理、数据分析与挖掘等技术领域，能够对无人机的核心设备故障进行预测；该方法为提前预判无人机是否会出现飞行故障提供了一种基于数据驱动的方法，而不是完全基于机理模型。本发明提供的技术方案适用于无人机飞行及使用时需要监测主要部件的健康状况并预判是否会出现故障。
以上对本申请实施例所提供的一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法，进行了详细介绍。以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
如在说明书及权利要求书当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求书并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求书当中所提及的″包含″、″包括″为一开放式用语，故应解释成″包含/包括但不限定于″。″大致″是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本申请的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求书所界定者为准。
还需要说明的是，术语″包括″、″包含″或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句″包括一个......″限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
应当理解，本文中使用的术语″和/或″仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符″/″，一般表示前后关联对象是一种″或″的关系。
上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申请所附权利要求书的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，步骤包括：
S1、提取无人机设备的历史运行数据，并进行预处理和聚类分析，得到训练数据集；
S2、将训练数据集输入到深度神经网络模型中进行训练；
S3、采集无人机设备的实时运行数据，并进行预处理；
S4、将预处理后的实时运行数据输入到训练好的深度神经网络模型中，得到设备是否健康的结果；
S5、利用健康度度量模型对S4得到的结果进行评估，判断其是否在阈值范围内，若在阈值范围内则没有输出，若不在则进行预警。
2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，S1中和S3中的预处理均包括：对提取的历史运行数据按时间进行统计，得到时间同步数据，再对时间同步数据进行特征提取。
3.根据权利要求2所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，S1中聚类分析采用均值聚类进行类别划分并剔除异常数据。
4.根据权利要求3所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，所述均值聚类具体为寻找一个阈值K，将数据的向量分为{1、2、...、K}和{K+1、K+2、...、256}两部分，将特征提取的均值按阈值K划分的两部分进行分类。
5.根据权利要求4所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，确定阈值K的原则是：在可操作的范围内，选择使背景与目标之间的类间方差最大的K值。
6.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，所述S2中对深度神经网络模型进行训练时，将温度、湿度、震动、位移和工况作为输入参数，故障或健康作为输出参数，从而对深度神经网络模型进行训练。
7.根据权利要求6所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，对深度神经网络模型进行训练时，先初始化权重和偏置，再进行前向传输，最后进行逆向反馈，从而完成一次深度神经网络的训练过程；通过不断地使用足够多的数据进行训练，从而得到健康模型或故障模型。
8.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，所述S4中将实时运行数据中的温度、湿度、震动、位移和工况作为输入参数输入到训练好的深度神经网络模型中，输出健康或者故障。
9.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，所述S5的具体内容为：采用S4中深度神经网络模型的输出结果作为健康度度量模型的输入，由健康度度量模型计算出健康度评分，再判断健康度评分是否在阈值范围内，若不在，则进行预警。
10.根据权利要求9所述的基于深度神经网络的无人机故障预测方法，其特征在于，所述健康度度量模型具体为：
Figure FDA0002346432080000031
其中，P1-PM为M维空间的向量的每一维测试数据向量取值；C1-CN为N维空间的向量的每一维训练数据向量取值；P为测试集矩阵；C为训练集矩阵；T代表矩阵转置。
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