[发明专利]一种基于卷积神经网络的四旋翼无人机智能故障诊断方法在审
| 申请号： | 202111357529.5 | 申请日： | 2021-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN113960989A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 杨蒲;文琛万;柳鹏 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211106 江苏省南京市江宁区将*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于堆叠剪枝稀疏去噪自动编码器和卷积神经网络，简称为sPSDAE‑CNN的智能故障诊断方法，这一方法通过使用堆栈降噪自编码器对原始输入数据进行处理，使用数据增强的方法来获得更多的训练数据，堆栈稀疏剪枝降噪自编码器包含一个全连接的自动编码网络，使用在网络前层提取到的特征进行后续层的运算，这就意味着一些新的连接将会出现在前后两层网络之间，减少信息的损失获得更多有效的特征，同时引入了剪枝操作了改善网络的训练效率和精度、有了更快的训练速度和对噪声信号的强适应性，并且在一定程度上抑制卷积神经网络的过拟合问题；本发明通过将四旋翼无人机的飞行数据输入模型，在高噪声干扰的情况下，获得较高的故障诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 四旋翼 无人机 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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