CN113360276B - 一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及系统。该方法包括：获取无人机系统要执行的所有任务；根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序；计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值；选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。本发明根据无人机健康状态和任务跟进判断，优化任务顺序使得任务分配更合理准确，进而提高无人机可靠顺利完成任务的概率。且求解得到任务执行顺序的最优方案，使得无人机在任务完成时的健康状态最佳。使无人机在执行任务后健康状态损失最少意味着任务成本和维修成本降低。

Description

一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及装置

技术领域

本发明涉及无人机系统技术领域，特别是涉及一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及装置。

背景技术

随着无人机技术的发展，其可执行的任务类型和使用场景逐渐多样化，以侦察监视的长航时无人机应运而生。对于长航时无人机来说，其执行任务的顺序是其它规划功能的基础，现有的大量研究集中在如何得到任务执行序列以及计算方法的开发，没有考虑外界环境等因素对无人机可靠性的影响，默认无人机本身的健康状态在整个任务执行过程中没有变化。但在真实情况中，随着任务执行时间的增加、任务的执行程度以及环境的变化，无人机的健康状态会随之发生变化。因此，有必要对整个无人机系统的健康状态进行量化评价，以指导其采取相应方案顺利完成任务是十分必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及装置，使得无人机在任务完成时的健康状态最佳，提高无人机可靠顺利完成任务的概率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法，包括：

获取无人机系统要执行的所有任务；

根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序；

计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值；

选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。

进一步地，计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值，具体包括：

计算所述无人机系统执行各任务之后的累加应力；

根据所述累加应力计算所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值；

将所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值求和，得到执行完所有任务的健康损失值。

进一步地，健康损失值的计算公式如下：

其中，

表示无人机系统在不同时刻t执行任务A_i后的健康损失值， H(t)表示无人机系统在不同时刻t的健康状态值，d(s)表示累加应力，l表示无人机系统的失效阈值参数，y₀表示初始退化参数，Φ表示取正态分布值，σ表示标准差。

本发明还包括了一种基于健康状态的无人机系统任务规划系统，包括：

任务获取模块，用于获取无人机系统要执行的所有任务；

任务执行次序集合确定模块，用于根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序；

健康损失值计算模块，用于计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值；

最优任务执行次序选择模块，用于选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。

进一步地，健康损失值计算模块具体包括：

累加应力计算单元，用于计算所述无人机系统执行各任务之后的累加应力；

健康损失值计算单元，用于根据所述累加应力计算所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值；

求和单元，用于将所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值求和，得到执行完所有任务的健康损失值。

进一步地，健康损失值的计算公式如下：

其中，

表示无人机系统在不同时刻t执行任务A_i后的健康损失值， H(t)表示无人机系统在不同时刻t的健康状态值，d(s)表示累加应力，l表示无人机系统的失效阈值参数，y₀表示初始退化参数，Φ表示取正态分布值，σ表示标准差。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供的基于健康状态的无人机系统任务规划方法包括：获取无人机系统要执行的所有任务；根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序；计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值；选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。本发明根据无人机健康状态和任务跟进判断，优化任务顺序使得任务分配更合理准确，进而提高无人机可靠顺利完成任务的概率。且求解得到任务执行顺序的最优方案，使得无人机在任务完成时的健康状态最佳。使无人机在执行任务后健康状态损失最少意味着任务成本和维修成本降低。

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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于健康状态的无人机系统任务规划方法的流程图；

图2为点赋权图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。

本发明的目的是提供一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及装置，使得无人机在任务完成时的健康状态最佳，提高无人机可靠顺利完成任务的概率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法包括以下步骤：

步骤101：获取无人机系统要执行的所有任务。

步骤102：根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序。

步骤103：计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值。具体包括：计算所述无人机系统执行各任务之后的累加应力；根据所述累加应力计算所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值；将所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值求和，得到执行完所有任务的健康损失值。

健康损失值的计算公式如下：

其中，

表示无人机系统在不同时刻t执行任务A_i后的健康损失值， H(t)表示无人机系统在不同时刻t的健康状态值，d(s)表示累加应力，l表示无人机系统的失效阈值参数，y₀表示初始退化参数，Φ表示取正态分布值，σ表示标准差。

步骤104：选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。

下面对上述方法的原理进行详细介绍：

(一)无人机的健康状态预测

无人机所执行的任务环境相较于有人机更为严峻，对无人机系统的影响也会更为明显。因此任务点诸如温度、湿度、振动、霉菌的应力因素会共同影响无人机的健康状态，这一步主要考虑不同环境对无人机施加不同应力所形成的影响。首先要对无人机系统进行多应力健康状态预测仿真分析，进而进行下一步的任务规划

(1)无人机系统多应力健康状态预测

对无人机进行多应力健康状态预测仿真，考虑一个或多个应力变量累积效应，采用线性模型作为其加速度模型：

(2)计算无人机在不同时刻的健康状态值

无人机多以性能服从遵循维纳过程的设备组成，符合退化失效过程，因此利用在步骤(1)得到随时间变化的累加应力d(s)，系统的失效阈值参数l，初始退化参数y₀，即可根据下式计算得到系统在任务A_i不同时刻的健康损失值

其中，

表示无人机系统在不同时刻t执行任务A_i后的健康损失值， H(t)表示无人机系统在不同时刻t的健康状态值，d(s)表示累加应力，l表示无人机系统的失效阈值参数，y₀表示初始退化参数，Φ表示取正态分布值，σ表示标准差。

这里的参数选取arrhenius模型：y₀＝5，l＝10，σ＝0.01(Φ是统计学意义，表示取正态分布值)。

(二)构建系统健康状态规划模型

无人机的任务规划问题利用三元组{A,R,P}表述，其中A表示任务的集合， R表示约束条件的集合,P表示目标函数收益的集合。任务规划的原则是，使得无人机完成任务的顺序对无人机本身影响最小，也就是最有利健康状态最佳。

(1)最佳健康状态描述

定义任意目标A＝{A₁，A₂，...，A_a}，任意约束R＝{R₁，R₂，...，R_r}，任意任务函数收益 P＝{P₁，P₂，...，P_p}，在满足约束条件R的情况下按一定次序执行每个任务一段时间，当执行所有任务之后使得无人机的健康状态P最佳，即无人机健康状态损失最小。如图2所示，将任务集A，边集E构建为点赋权图C＝(A，E)，无人机在各任务点受到不同应力的影响，执行一段时间任务t＝T_k(k∈{1，2，...，a})，无人机整机的健康损失

由公式(2)和(3)得到。

当执行所有任务之后使得无人机的健康状态P最佳，即无人机健康状态损失最小，需满足下式目标函数：

其中，

表示为无人机第k个时间段内侦察第A_i个目标所消耗的健康值，1≤A_i≤a，

1≤T_k≤a。

(2)确定任务规划约束

定义一个0-1变量x_ij，i,j∈A。若执行任务i的最后时刻t，下一时刻t+1执行任务j，则任务i与任务j之间有连边，用x_ij＝1表示，反之，任务i与任务j之间无连边，用x_ij＝0表示。执行所有任务且任意任务只执行一次，对于A_i的出度和入度都相等为1。综上，考虑无人机系统健康状态的任务规划数学模型如下所示：

(三)任务规划顺序求解

在步骤(二)建立任务规划模型之后，对于多个任务点的目标 A＝{A₁,A₂,...,A_a}，计算得到最优任务序列。

每个目标点A_a在顺序方案种都有a个位置即a个时间段可以选择，但是只需要遍历一次，因此任务规划方案即任务执行顺序的方案总共有a的阶乘 a！＝a*(a-1)*(a-2)*…*3*2*1种。逐一遍历可能的任务次序集合，判断是否满足约束条件(5)，根据计算结果得到最优任务执行顺序，即任务规划方式。

本发明还包括了一种基于健康状态的无人机系统任务规划系统，包括：

任务获取模块，用于获取无人机系统要执行的所有任务。

任务执行次序集合确定模块，用于根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序。

健康损失值计算模块，用于计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值。

最优任务执行次序选择模块，用于选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。

其中，健康损失值计算模块具体包括：

累加应力计算单元，用于计算所述无人机系统执行各任务之后的累加应力。

健康损失值计算单元，用于根据所述累加应力计算所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值。

求和单元，用于将所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值求和，得到执行完所有任务的健康损失值。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变。

Claims (4)

1.一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法，其特征在于，包括：

获取无人机系统要执行的所有任务；

根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务执行 次序集合包括执行所有任务的全部次序；

计算所述无人机系统按照所述任务执行 次序集合执行完所有任务的健康损失值；

选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划；

健康损失值的计算公式如下：

其中，

表示无人机系统在不同时刻t执行任务A_i后的健康损失值，H(t)表示无人机系统在不同时刻t的健康状态值，d(s)表示累加应力，l表示无人机系统的失效阈值参数，y₀表示初始退化参数，Φ表示取正态分布值，σ表示标准差。

2.根据权利要求1所述的基于健康状态的无人机系统任务规划方法，其特征在于，计算所述无人机系统按照所述任务执行 次序集合执行完所有任务的健康损失值，具体包括：

计算所述无人机系统执行各任务之后的累加应力；

根据所述累加应力计算所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值；

将所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值求和，得到执行完所有任务的健康损失值。

3.一种基于健康状态的无人机系统任务规划系统，其特征在于，包括：

任务获取模块，用于获取无人机系统要执行的所有任务；

任务执行次序集合确定模块，用于根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务执行 次序集合包括执行所有任务的全部次序；

健康损失值计算模块，用于计算所述无人机系统按照所述任务执行 次序集合执行完所有任务的健康损失值；

最优任务执行次序选择模块，用于选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划；

健康损失值的计算公式如下：

其中，

表示无人机系统在不同时刻t执行任务A_i后的健康损失值，H(t)表示无人机系统在不同时刻t的健康状态值，d(s)表示累加应力，l表示无人机系统的失效阈值参数，y₀表示初始退化参数，Φ表示取正态分布值，σ表示标准差。

4.根据权利要求3所述的基于健康状态的无人机系统任务规划系统，其特征在于，健康损失值计算模块具体包括：

累加应力计算单元，用于计算所述无人机系统执行各任务之后的累加应力；

健康损失值计算单元，用于根据所述累加应力计算所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值；

求和单元，用于将所述无人机系统执行各任务之后的健康损失值求和，得到执行完所有任务的健康损失值。

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