Например, Бобцов

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

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО