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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的无人机惯导的PHM方法，包括以下步骤：采集多组不同环境条件下和不同健康状态运行中无人机的运行数据，并建立数据表格；将表格通过无线网络通信技术传递至数据处理系统平台，并进行预处理同时建立相关历史运行和实时运行数据库。本发明通过建立实时运行数据库可以及时更新和优化孪生模型，提升了模型的复杂性和动态性，有效解决了传统技术上模型构建方法单一且无法及时更新的问题，通过应用已建立的优化模型，实时监测无人机惯导系统关键部件，进而构建无人机惯导系统的PHM指标体系和相应的健康管理模型，提升了故障诊断的准确性和维修时间的预估精度，有效解决了健康管理手段单一的问题。
主权项：1.一种基于数字孪生的无人机惯导的PHM方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、数据采集：采集多组不同环境条件下和不同健康状态运行中无人机的运行数据，并建立数据表格；S2、数据传输和处理：步骤S1建立的数据表格通过无线网络通信技术传递至数据处理系统平台，并将步骤S1中建立的数据表格进行预处理，并建立相关历史运行和实时运行数据库，同时利用相关数据处理算法，预测短期内无人机惯导系统可能存在的参数和状态；S3、建立无人机数字孪生体：将步骤S2中得到的数据传输到数字孪生体的建模平台，构建分类模型检测异常行为，并学习和表示复杂的非线性关系；S4、建立无人机惯导系统的健康监测指标体系：利用S3中构建的数字孪生体模型，对无人机惯导系统进行异常情况的分析和统计，从历史数据中学习不同故障模式的特征，并根据监测管理要求和预期报告内容进行无人机健康指标体系的建立；S5、无人机惯导系统短期内实时监测管理：利用神经网络算法构建监测管理模型系统并集成到步骤S3中无人机数字孪生模型中，后导入步骤S2预测得到的短期数据并依据步骤S4建立的指标体系，在S3建立的数字孪生体中可以得到预测结果和健康评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 一种基于数字孪生的无人机惯导的PHM方法
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