CN113435317A - 一种无人机遥测数据相关性分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机遥测数据相关性分析方法，属于无人机技术领域。该方法首先输入无人机遥测数据，并使用低通滤波器对其进行滤波；然后对滤波后的无人机遥测数据进行标准化处理；接着计算无人机遥测数据每类信号的标准差；计算无人机遥测数据两个信号之间的协方差，构建无人机遥测数据的协方差矩阵；最后计算无人机遥测数据两个信号之间的相关系数，构建无人机遥测数据的相关系数矩阵。本发明采用基于相关系数矩阵的无人机遥测数据相关性分析方法，泛化性强，操作简单，并且可以量化无人机遥测数据的相关性。
Description
技术领域
本发明属于无人机技术领域，特别是指一种无人机遥测数据相关性分析方法，可用于对无人机知识图谱的构建，为无人机健康管理提供支撑。
背景技术
在无人机测控数据分析方面，由于原始数据壁垒，相关研究很少。而且无人机维修保障上还存在诸多问题，如故障的预测诊断能力不够、预测诊断机制不健全、不及时等。
对无人机测控数据进行分析是因为不同的状态监测、故障预测和健康评估方法对原始数据的特征需求不同，对采集到的原始数据进行符合故障预测及健康管理要求的分析，以满足后续决策需要。由于无人机关键数据较多且复杂，需要数据集设计、完整性分析、相关性分析、异常分析等处理，以满足关键测控信息及故障信息的挖掘精度和计算效率。尤其是无人机遥测数据相关性分析，是无人机智能测控技术的关键组成部分。
现有技术中，无人机遥测数据相关性分析以专家知识系统为主，该方法效率较低，泛化性较差，在新装备上难以快速形成专家知识系统。而且专家系统往往只能分析无人机遥测数据的正/负相关关系，很难对其进行量化，影响了无人机的健康管理。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种无人机遥测数据相关性分析方法，该方法基于相关系数矩阵进行无人机遥测数据的相关性分析，能够自适应地得到相关性分析结果。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种无人机遥测数据相关性分析方法，包括如下步骤：
步骤1，输入无人机遥测数据，并使用低通滤波器对其进行滤波；
步骤2，对滤波后的无人机遥测数据进行标准化处理；
步骤3，计算无人机遥测数据每类信号的标准差；
步骤4，计算无人机遥测数据两个信号之间的协方差，构建无人机遥测数据的协方差矩阵；
步骤5，计算无人机遥测数据两个信号之间的相关系数，构建无人机遥测数据的相关系数矩阵。
进一步的，所述低通滤波器的滤波方式为均值平滑滤波，滤波处理公式为：
其中，i(t)为滤波后信号，i(t′)为滤波前信号，W为信号处理窗口，N(W)表示窗口宽度或窗口内离散信号帧数。
进一步的，步骤2所述的标准化处理是基于原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，标准化处理公式为：
其中，x为标准化处理前的数据，x*为标准化处理后的数据，u为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
进一步的，步骤3中标准差的计算方式为：
其中，Sx为信号x的标准差，xi为信号x中的第i个数值，x表示信号x的均值，n表示信号长度。
进一步的，步骤4的具体方式如下：
4a)计算两种信号之间的协方差：
其中，cov(x,y)为信号x和信号y的协方差，
表示信号x的均值，
表示信号y的均值，信号x与信号y的长度一致，n表示信号长度，xi为信号x中的第i个数值，yi为信号y中的第i个数值；
4b)计算无人机遥测数据的协方差矩阵C：
其中，m为无人机遥测数据中的信号总数，x1,x2,...,xm为各个信号。
进一步的，步骤5的具体方式如下：
5a)计算两种信号之间的相关系数，相关系数的取值在1到-1之间，1表示两个信号完全线性相关，-1表示两个信号完全负相关，0表示两个变量不相关，数据越趋近于0表示相关关系越弱，相关系数的计算公式如下：
其中，rxy表示信号x与信号y的相关系数，cov(x,y)表示信号x与信号y的协方差，Sx表示信号x的标准差，Sy表示信号y的标准差；
5b)基于无人机遥测数据的协方差矩阵，计算无人机遥测数据的相关系数矩阵R：
其中，m为无人机遥测数据中的信号总数，x1,x2,...,xm为各个信号。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
1、本发明采用基于相关系数矩阵的无人机遥测数据相关性分析方法，泛化性强，操作简单。
2、本发明中，相关系数的取值区间在1到-1之间，1表示两个信号完全线性相关，-1表示两个信号完全负相关，0表示两个变量不相关，数据越趋近于0表示相关关系越弱，可以全面展现无人机遥测数据的相关性。
附图说明
图1为本发明的总流程图。
图2为某无人机遥测数据的滑油压力信号图。
图3为某无人机遥测数据滑油压力信号的低通滤波处理结果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的技术方案和效果做进一步的详细说明。
参照图1，一种无人机遥测数据相关性分析方法，包括如下步骤：
步骤1，输入无人机遥测数据，并使用低通滤波器对其进行滤波。低通滤波器是一种过滤方式，规则为低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱，本方法采用均值平滑滤波作为低通滤波器，用于低频信号提取，均值平滑滤波计算公式如下：
式中，i(t)为滤波后信号，i(t′)为滤波前信号，W为信号处理窗口，N(W)表示窗口宽度或窗口内离散信号帧数，本方法取值为5。
步骤2，对滤波后的无人机遥测数据进行标准化处理，基于原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为：
式中，x为标准化处理前的数据，x*为标准化处理后的数据，u为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
步骤3，计算无人机遥测数据每类信号的标准差，计算方式为：
式中，Sx为信号x的标准差，xi为信号x中的第i个数值，
表示信号x的均值，n表示信号长度。
步骤4，计算无人机遥测数据两个信号之间的协方差，构建无人机遥测数据的协方差矩阵，操作步骤如下：
4a)协方差用来衡量两个信号的总体误差，如果两个信号的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个信号正相关。如果两个信号的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个信号负相关。如果两个信号相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关，以下是协方差的计算公式：
式中，
表示信号x的均值，
表示信号y的均值，x与y信号长度一致，n表示信号长度；
4b)计算无人机遥测数据的协方差矩阵。协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。假设无人机遥测数据一共包含m组信号，则协方差矩阵的计算方式为：
式中，m为无人机遥测数据中的信号总数，x1,x2,...,xm为各个信号。
步骤5，计算无人机遥测数据两个信号之间的相关系数，构建无人机遥测数据的相关系数矩阵，步骤如下：
5a)计算两种信号之间的相关系数。相关系数是反应信号之间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1到-1之间，1表示两个信号完全线性相关，-1表示两个信号完全负相关，0表示两个变量不相关，数据越趋近于0表示相关关系越弱。相关系数的计算公式如下：
式中，rxy表示信号x与y的相关系数，Sxy表示信号x与y的协方差，Sx表示信号x的标准差，Sy表示信号y的标准差；
5b)基于无人机遥测数据的协方差矩阵，计算无人机遥测数据的相关系数矩阵，相关系数矩阵的计算方式为：
本方法的效果可以通过以下仿真实验进一步说明：
1、实验条件与方法
硬件平台为：Intel(R)Core(TM)i5-9400F CPU@2.90GHZ、32GB RAM；
软件平台为：Visual Studio 2013；
实验方法：本方法。
2、仿真内容与结果
采集某无人机遥测数据，使用滑油压力信号实验低通滤波性能，图2给出了滑油压力信号图，经过低通滤波处理后，图3给出了滑油压力信号低通滤波处理结果图，通过本方法可以得到无人机遥测数据的相关系数矩阵。
对于无人机异常检测来说，无人机遥测参数之间存在显著的关联关系，比如解封门-转速、冷却液温度-累计加速时间、滑油压力-滑油温度、排气温度-发动机转速等。所以，通过对无人机遥测数据进行相关性分析，提取构建各个参数间的关联关系，就能够通过某一参数的异常变化及时发现另外一个具有关联关系的参数的变化情况，从而为无人机健康管理提供支撑。
Claims (6)
1.一种无人机遥测数据相关性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，输入无人机遥测数据，并使用低通滤波器对其进行滤波；
步骤2，对滤波后的无人机遥测数据进行标准化处理；
步骤3，计算无人机遥测数据每类信号的标准差；
步骤4，计算无人机遥测数据两个信号之间的协方差，构建无人机遥测数据的协方差矩阵；
步骤5，计算无人机遥测数据两个信号之间的相关系数，构建无人机遥测数据的相关系数矩阵。
2.根据权利要求1所述的一种无人机遥测数据相关性分析方法，其特征在于，所述低通滤波器的滤波方式为均值平滑滤波，滤波处理公式为：
其中，i(t)为滤波后信号，i(t′)为滤波前信号，W为信号处理窗口，N(W)表示窗口宽度或窗口内离散信号帧数。
3.根据权利要求1所述的一种无人机遥测数据相关性分析方法，其特征在于，步骤2所述的标准化处理是基于原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，标准化处理公式为：
其中，x为标准化处理前的数据，x*为标准化处理后的数据，u为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
4.根据权利要求1所述的一种无人机遥测数据相关性分析方法，其特征在于，步骤3中标准差的计算方式为：
其中，Sx为信号x的标准差，xi为信号x中的第i个数值，
表示信号x的均值，n表示信号长度。
5.根据权利要求1所述的一种无人机遥测数据相关性分析方法，其特征在于，步骤4的具体方式如下：
4a)计算两种信号之间的协方差：
其中，cov(x,y)为信号x和信号y的协方差，
表示信号x的均值，
表示信号y的均值，信号x与信号y的长度一致，n表示信号长度，xi为信号x中的第i个数值，yi为信号y中的第i个数值；
4b)计算无人机遥测数据的协方差矩阵C：
其中，m为无人机遥测数据中的信号总数，x1,x2,...,xm为各个信号。
6.根据权利要求1所述的一种无人机遥测数据相关性分析方法，其特征在于，步骤5的具体方式如下：
5a)计算两种信号之间的相关系数，相关系数的取值在1到-1之间，1表示两个信号完全线性相关，-1表示两个信号完全负相关，0表示两个变量不相关，数据越趋近于0表示相关关系越弱，相关系数的计算公式如下：
其中，rxy表示信号x与信号y的相关系数，cov(x,y)表示信号x与信号y的协方差，Sx表示信号x的标准差，Sy表示信号y的标准差；
5b)基于无人机遥测数据的协方差矩阵，计算无人机遥测数据的相关系数矩阵R：
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