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| 基于迁移学习的四旋翼无人机性能驱动的故障检测 | |
| 引用本文： | 薛山,李琳琳,乔梁,丁梦龙.基于迁移学习的四旋翼无人机性能驱动的故障检测[J].空间控制技术与应用,2023(4):59-66. |
| 作者姓名： | 薛山 李琳琳 乔梁 丁梦龙 |
| 作者单位： | 1. 北京科技大学自动化学院;2. 工业过程知识自动化教育部重点实验室 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(62073029、U21A20483和62003033)~~； |
| 摘 要： | 致力于解决四旋翼无人机的故障检测问题.考虑到无人机模型是一个非线性强耦合的模型，提出一种基于神经网络的性能驱动故障检测方法.然而，当无人机进入新的重力场时，已建立的故障检测系统无法适用.为了解决这个问题，进一步提出一种基于迁移学习的故障检测方法.通过子空间迁移方法和布雷格曼散度度量方式，将源域与目标域对齐，并实现了神经网络的参数迁移以及阈值设定.在四旋翼无人机系统中验证了本文所提出的方法的有效性. |
| 关 键 词： | 四旋翼无人机 故障检测 神经网络 迁移学习 子空间迁移 |