分析无人机PCA故障检测与诊断技术研究

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　　摘要：在科学技术的不断发展下，无人机技术的发展也逐渐趋于成熟。无人机在飞行过程中，传感器的故障检测和诊断作为稳态飞行状态下的重要指标之一，文章对PCA技术进行分析，并结合PCA技术对无人机的传感器报警进行探究，以提升故障检测与诊断效率。
　　关键词：无人机;故障检测;诊断技术
　　中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）04-0052-02
　　0 引言
　　近年来，无人机技术的不断成熟，现已被广泛应用到各个行业之中，其在工作过程中，需完成复杂多变的工作形态。为保证无人机可进行稳态运行，在飞控系统的支持下，可有效提升系统运行的稳定性，通过PCA技术的应用，可进行实时故障检测，并提升诊断结果的精确度。
　　1 PCA技術分析
　　PCA作为一种主分量分析的方法，其通过将维的计算理念，将同一空间向量中多个目标进行转化，使其缩减为具有一定特性的综合目标，以保证数据信息运行的精准性。当PCA技术在无人机领域中进行应用时，其可对无人机的飞控系统进行模型化计算，将无人机飞行过程中的故障特性进行分析。同时可通过无人机中的传感器数据，进行实时测量，在无人机运动过程中，由于运行参数属于浮动型数据，因此在测量过程中将产生值量数据的差时性变化，为保证PCA技术检测的稳定性，需对值量的差值变化进行自敏性适应研究，确保无人机在飞行过程中由于状态瞬时变化，产生差值量变化较大时自身不会发生警报，使无人机可正常运行。
　　2 无人机问题分析
　　5 结语
　　综上所述，文章对PCA技术进行分析，并对无人机飞行状态下的稳态问题进行探究，在主元模型和统计值量的数据支持下，以PCA技术为应用中心，对传感器的时间节点进行数据研究，可有效提升系统的检测精度。
　　参考文献
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