إحساس بالاتجاهات الديناميكية للكشف الدقيق عن شذوذ الطائرات بدون طيار بناءً على بيانات الطيران

Yuanyuan YIN ,  

Yongfeng YIN ,  

Yuecen WEI ,  

Qingran SU ,  

Jiahui LI ,  

Abstract

مع الانتشار الواسع للطائرات بدون طيار (UAV)، أصبحت ضمان سلامتها وموثوقيتها أمراً ذا أهمية متزايدة. لقد أظهرت طرق الكشف عن الشذوذ القائمة على البيانات أداءً متميزاً في مجال مراقبة صحة الطائرات بدون طيار. في حين يمكن للأبحاث السابقة استخراج الميزات الزمكانية من بيانات الطيران متعددة الأبعاد، فإنها غالباً ما تركز على الترابطات المعقدة متعددة الأبعاد وتتجاهل الخصائص الجوهرية للبيانات أحادية البعد، مما يؤدي إلى رقابة غير كافية على المعلومات الداخلية ذات المتغير الواحد. لذلك، قد يتم إخفاء الانحرافات الدقيقة في متغير الطيران الفردي بواسطة الميزات متعددة الأبعاد السائدة، مما يحد من قدرة النموذج على التمييز بين الشذوذ الدقيق وحالة الطيران الطبيعية. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح هذا البحث إطار عمل جديد حساس للاتجاهات الديناميكية للكشف الدقيق عن شذوذ الطائرات بدون طيار - F-UAD. يهدف F-UAD إلى تحقيق التعاون بين الاحتفاظ بالميزات أحادية المتغير، واستخراج الميزات متعددة الأبعاد المتشابكة، والإحساس بالاتجاهات الديناميكية، بحيث يمكنه اكتشاف الانحرافات الدقيقة والتعرف على الشذوذ الدقيق في بيانات الطيران للطائرات بدون طيار. خلال مرحلة التدريب، يحتوي وحدة الإحساس بالاتجاهات الديناميكية على (1) إعادة بناء الميزات الزمكانية متعددة المقاييس لتحقيق توازن بين الاحتفاظ المستقل بميزات أحادية المتغير والاستخراج الشامل للميزات المتشابكة متعددة الأبعاد، و(2) توقع الاتجاه الديناميكي بناءً على تفكيك اتجاهات الطيران لتعزيز القدرة على الإحساس بعمليات تطور الوقت المعقدة. في مرحلة الاختبار، يجمع الإطار بين اتساق إعادة البناء واتساق الاتجاه الديناميكي لحساب درجات الشذوذ، مما يعزز التمييز بين حالات الطيران الطبيعية والشاذة. أظهرت النتائج التجريبية أن إطار F-UAD يتفوق على الطرق المتقدمة الحالية في 6 مجموعات فرعية من مجموعة بيانات الطيران الحقيقية AirLab Faults and Anomalies (ALFA)، مما يعزز موثوقية الطائرات بدون طيار بفعالية.

Keywords

الكشف عن الشذوذ;سلاسل زمنية متعددة المتغيرات;الكشف عن الشذوذ بدون إشراف;طائرات بدون طيار (UAV);بيانات الطيران

READ MORE

以上内容由讯飞翻译自动生成,翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果,本网站不承担任何商业和法律责任。

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website