[发明专利]用于无人机飞行控制系统微机电系统传感器的可靠性评估方法

说明书

用于无人机飞行控制系统微机电系统传感器的可靠性评估方法，属于无人机飞行控制系统状态感知技术领域，本发明为解决现有技术没有对微机电系统传感器的可靠性进行评估的问题。本发明所述可靠性评估方法为：通过地面站设置无人机的飞行模式；通过无人机的飞行模式将原始数据进行分类；训练核主成分分析模型，利用核主成分分析方法分析不同飞行模式下微机电系统传感器的数据；对微机电系统传感器高度值的异常进行检测；完成微机电系统传感器的评估。本发明用于无人机的飞行控制系统。

技术领域

本发明涉及一种微机电系统传感器的可靠性评估方法，属于无人机飞行控制系统状态感知技术领域。

背景技术

无人机的飞行控制系统作为无人机最重要的子系统之一，很大程度上决定了无人机在飞行过程中的可靠性和安全性。然而由于无人机尺寸、重量和功率的限制，飞行控制系统不能提供丰富的传感器感知状态。由于微机电系统(Micro-Electro-Mechanical SystemMEMS)传感器具有体积小、重量轻、功耗低等优点，越来越多地被应用于无人机的飞行控制系统中。

对于飞行控制系统，已经有通过卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波来估计无人机的姿态的方法。这些方法的关键是制定姿态估计的观测值和状态方程。然而，MEMS传感器的可靠性尚未得到足够的重视。

发明内容

本发明目的是为了解决现有技术没有对微机电系统传感器的可靠性进行评估的问题，提供了一种用于无人机飞行控制系统微机电系统传感器的可靠性评估方法。

本发明所述用于无人机飞行控制系统微机电系统传感器的可靠性评估方法，该可靠性评估方法为：

步骤1、通过地面站设置无人机的飞行模式；

步骤2、通过无人机的飞行模式将原始数据进行分类；

步骤3、训练核主成分分析模型，利用核主成分分析方法分析不同飞行模式下微机电系统传感器的数据；

步骤4、对微机电系统传感器高度值的异常进行检测；

步骤5、完成微机电系统传感器的评估。

本发明的优点：本发明通过核主成分分析(Kernel Principal ComponentAnalysis，KCPA)和飞行模式相结合的模型，达到评估MEMS传感器可靠性的目的。其中飞行模式由地面站设置，利用KPCA分析不同飞行模式下MEMS传感器的数据，实现MEMS传感器的数据异常检测，进而达到评估MEMS传感器的目的。该方法框架利用无人机实际飞控系统数据进行验证，经过适当修改可以应用于其它系统，用来改善系统状态监测的结果。

附图说明

图1是本发明所述用于无人机飞行控制系统微机电系统传感器的可靠性评估方法的流程框图；

图2是三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计原始传感数据；

图3是无人机高度计的原始传感数据；

图4是微机电系统传感器数据的检测结果。

具体实施方式

具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述用于无人机飞行控制系统微机电系统传感器的可靠性评估方法，该可靠性评估方法为：

步骤1、通过地面站设置无人机的飞行模式；

步骤2、通过无人机的飞行模式将原始数据进行分类；

步骤3、训练核主成分分析模型，利用核主成分分析方法分析不同飞行模式下微机电系统传感器的数据；

步骤4、对微机电系统传感器高度值的异常进行检测；

步骤5、完成微机电系统传感器的评估。