Обнаружение поломки винта квадрокоптера методами машинного обучения
Аннотация:
Предмет исследования. Представлено исследование вариантов обнаружения поломки или дефекта винта беспилотной авиационной системы (квадрокоптера) с использованием методов машинного обучения. Выполнена оригинальная оценка точности известных алгоритмов с применением на практике получаемых данных с квадрокоптера в условиях его полета. Метод. Предложенный метод основан на классификации трех состояний винтов (исправные винты, один винт искусственно деформирован, один винт сломан) с использованием алгоритмов машинного обучения. Исходной информацией являются данные, получаемые с измерительной системы квадрокоптера в реальном времени: скорость, ускорение и угол поворота относительно трех осей. Для корректной работы представленного алгоритма выполнена предварительная обработка данных с разделением на временные интервалы и применением к полученным интервалам быстрого преобразования Фурье. На основе обработанных данных проведено обучение алгоритмов машинного обучения с использованием метода опорных векторов, алгоритма k-ближайших соседей, алгоритма дерева решений и многослойного персептрона. Основные результаты. Выполнено сравнение полученных значений точности предложенных методов. Показано, что применение методов машинного обучения позволяют обнаруживать и классифицировать состояния винта с точностью до 96 %. Наилучший результат достигнут с использованием алгоритма дерева решений. Практическое значение. Результаты исследования могут иметь практическое значение для систем обнаружения дефектов и поломок винтов беспилотных летательных аппаратов в реальном времени. Получена возможность прогнозирования с высокой точностью износа винта, повышать стабильность и безопасность полета.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Исследование влияния ограничений динамического диапазона волоконно-оптической буксируемой сейсмической косы на качество регистрируемых сейсмограмм
- Управление многоканальными линейными объектами с гарантией нахождения регулируемых переменных в заданных множествах
- Эллипсоидные оценки траекторной чувствительности многомерных процессов на основе обобщенной проблемы сингулярных чисел
- Нелинейные реологические модели и их применение для описания механического поведения высокоориентированных полимерных материалов
- Исследование эффективности шумоподавления при кодировании речевого сигнала без потерь
- Облегченный подход к обнаружению вредоносных доменов с использованием машинного обучения
- Имитационная модель облачных вычислений со спорадическим механизмом управления параллельным решением задач
- Методы выделения локальных признаков лица на изображении при аутентификации человека по термограмме
- Классификация коротких текстов с использованием волновой модели
- Алгоритм энергоэффективного взаимодействия узлов беспроводной сенсорной сети
- Вспомогательный генератор сигнала произвольной формы для волоконно-оптического гироскопа
- Создание корпуса иракского арабского диалекта в Твиттере для анализа настроений
- Новая структура маршрутизации для предотвращения черных дыр в беспроводных датчиках с использованием гибридной сверточной сети
- Современные вариации криптосистем Мак-Элиса и Нидеррайтера
- Облегченный механизм аутентификации на основе ECC и токенов для WSN-IoT
- Модель акустического тракта раздельно-совмещенного оптико-акустического преобразователя
- Исследование уровня принимаемого сигнала фемтосоты с круглой и прямоугольной микрополосковой антенной для частоты 2,55 ГГц
- Взаимная биометрическая аутентификация для защищенного доступа к данным в облачной среде
- IRDFPR-CMDNN: энергоэффективный и надежный протокол маршрутизации для улучшенной передачи данных в MANET
- Исследование влияния параметров электромагнитно-акустического преобразователя на точность измерения толщины изделий
- Моделирование пропускной способности подвижных систем радиосвязи с применением методов пространственного кодирования сигнала
- Система визуального отображения изменения физиологического состояния пациентов с хроническим нарушением сознания
- Метод детектирования пространственного положения рук по данным глубинных камер для малопроизводительных вычислительных устройств