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| 稿件标题： | 固定翼无人机健康退化建模方法研究 |
| 稿件作者： | 郑幸1,王冲1,卢俊钢2,张世荣2,梁少军1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.09.009 |
| 科学编辑： | 李波 博士（西北工业大学副教授、博导） |
| 栏目名称： | 无人自主系统及智能决策专栏 |
| 关键词： | 固定翼无人机；健康退化建模；SVDD；KDE；LSTM |
| 文章摘要： | 固定翼无人机随使用时间累积，健康状态会逐步退化。研究其健康退化建模方法，可用于无人机剩余寿命预测，指导开展预先维修、智能维修，从而有效延长装备使用寿命和减少故障发生概率。针对固定翼无人机全寿命数据难以获取及故障数据稀缺导致建模困难的问题，提出了基于多任务批次健康飞行数据的建模方法。该方法以SVDD算法为基础，构建无人机健康超球体模型，以球心距偏移趋势刻画健康退化程度，在此基础上引入KDE算法构建飞机整体健康退化指标，进一步使用LSTM算法实现多批次退化趋势的拟合。该方法可应用于固定翼无人机维护与维修，减少维修成本。 |
| 引用本文格式： | 郑幸,王冲,卢俊钢，等.固定翼无人机健康退化建模方法研究［J］.兵器装备工程学报，2023，44(9)：69-76. ZHENG Xing, WANG Chong, LU Jungang, et al.Research on health degradation modeling of fixedwing UAVs［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(9)：69-76. |
| 刊期名称： | 2023年09期 |
| 出版时间： | 2023年9月 |
| 上线时间： | 2023年9月28日 |
| 浏览次数： | 1571 |
| 下载次数： | 47 |
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