基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络（CNLS-MMD）四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异（MMD）衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。