کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11012494 | 1798846 | 2018 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid feature model and deep learning based fault diagnosis for unmanned aerial vehicle sensors
ترجمه فارسی عنوان
یک مدل ویژگی ترکیبی و تشخیص خطای مبتنی بر یادگیری عمیق برای سنسورهای وسایل نقلیه بدون سرنشین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص خطای مبتنی بر مدل، یادگیری عمیق، کوتاه مدت تبدیل فوریه، شبکه عصبی متقاطع، سنسورهای ماوراء بنفش
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Fault diagnosis plays an important role in guaranteeing system safety and reliability for unmanned aerial vehicles (UAVs). In this study, a hybrid feature model and deep learning based fault diagnosis for UAV sensors is proposed. The residual signals of different sensor faults, including global positioning system (GPS), inertial measurement unit (IMU), air data system (ADS), were collected. This paper used short time fourier transform (STFT) to transform the residual signal to the corresponding time-frequency map. Then, a convolutional neural network (CNN) was used to extract the feature of the map and the fault diagnosis of the UAV sensors was implemented. Finally, the performance of the proposed methodology is evaluated through flight experiments of the UAV. From the visualization, the sensor faults information can be extracted by CNN and the fault diagnosis logic between the residuals and the health status can be constructed successfully.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 319, 30 November 2018, Pages 155-163
Journal: Neurocomputing - Volume 319, 30 November 2018, Pages 155-163
نویسندگان
Dingfei Guo, Maiying Zhong, Hongquan Ji, Yang Liu, Rui Yang,