无人飞行器振动数据特征识别仿真

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1、第3l卷第7期计算机仿真2014年7月文章编号：1006—9348(2014)07—0090—05无人飞行器振动数据特征识别仿真刘芬(延安大学数学与计算机学院，陕西延安716000)摘要：研究无人机实时的振动状态进行监控问题，以防止出现由于异常振动造成的故障。无人飞行器在飞行过程中很容易受到外界气流、风速异常的影响，引起机体无规则振动，异常振动信号无法形成规范的可识别特征。传统的无人飞行器异常振动数据识别需要在无规范识别特征的环境下，对异常噪声数据与常规数据进行分离，信号的不确定性导致分离过程变得复杂，不能很好识别无人飞行器的振动状况。为解决上述问题，提出一种新

2、的无人飞行器振动数据特征准确提取方法，对振动信号特征进行提纯分析，在不确定获得的振动信号中是否有振动异常信号的情况下，对疑似振动异常信号进行约束，通过计算约束环境下，正常信号与振动异常信号的关联程度，对不同种类的振动异常信号数据特征进行关联差异聚类，利用深度挖掘方法进行振动特征提取。实验表明改进方法能够准确的识别无人飞行器的振动特征。改进效果明显。关键词：无人飞行器；数据挖掘；振动；特征提取中图分类号：TP31l文献标识码：BSimulationofVibrationDataFetureIdentificationforUnmannedAerialVehicle

3、sUUFen(SchoolofMathematicsandComputer，Yan’anUniversity，Yan’anShanxi716000，China)ABSTRACT：Themonitoringoftheuavreal-timevibrationstateisstudiedtopreventthefaultscausedbyabnormalvibration．Unmannedaerialvehiclesflxeaffectedbytheoutsidewindandwindvelocityanomalyintheprocessofflightairflo

4、w，andthebody"srandomvibrationisproduced．Sotheabnormalvibrationsignalcannotbeformedtorecognizethecharacteristicsofthespecification．Abnormalvibrationdatatobeidentififiedbythetraditionalunmannedaerialvehicles(uavs)needtoseparatetheabnormalnoisedataandnidentifycharacteristics．duetotheunc

5、ertainty，identi-fication．newunmannedspacecraftvibrationdatafeaturesaccurateextractionmethod，thevibrationsignalcharacteris—tics，thesuspectedabnormalvibrationsignalthenormalsignalandabnormalvibrationsignalsthecharacteristicsofdifferentkindsofabnormalvibrationsignaldatacorrelationdiffer

6、encesclustering．ExperimentsshowthattheproposedmethodCanaccuratelyidentifythevibrationcharacteristicsofunmannedaerialvehicles，hasobviousment．KEYWORDS：Unmannedaerialvehicle(UAV)；Datamining；Vibration；Featureextractionl引言随着航空工业技术水平的不断发展，无人飞行器的构造越来越复杂，飞行速度也越来越快。无人飞行器在高速飞行时由于内部的各种零部件之间、飞行器

7、和空气之间的作用力急剧增大，导致飞行过程中机体出现大量无序非线性的振动现象，严重影响到无人飞行器的安全飞行¨。3J。因此，如何有效的提取无人飞行器在飞行过程中的振动数据特征，以此判断无人飞行器的运行状态，对无人飞行器的安全飞行具有重要意义。目前，针对无人飞行器振动数据特征提取的方法主要有收稿日期：2013—02—13修回日期：2014—04—11—90一基于傅里叶变换的方法、基于小波变换的方法和基于粒子滤波算法的方法等。无人飞行器出现异常振动往往集中在短时间内，异常信号无规则随机出现，信号采集过程中伴随无人飞行器会实时采集各种信息，与异常振动信息形成一个复杂的交

8、织环境。传统的无人飞行器