【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第7期 90-94页,共5页

【作 者】： 刘芬

【摘 要】 研究无人机实时的振动状态进行监控问题．以防止出现由于异常振动造成的故障。无人飞行器在飞行过程中很容易受到外界气流、风速异常的影响，引起机体无规则振动，异常振动信号无法形成规范的可识别特征。传统的无人飞行器异常振动数据识别需要在无规范识别特征的环境下，对异常噪声数据与常规数据进行分离，信号的不确定性导致分离过程变得复杂，不能很好识别无人飞行器的振动状况。为解决上述问题，提出一种新的无人飞行器振动数据特征准确提取方法，对振动信号特征进行提纯分析，在不确定获得的振动信号中是否有振动异常信号的情况下，对疑似振动异常信号进行约束，通过计算约束环境下，正常信号与振动异常信号的关联程度，对不同种类的振动异常信号数据特征进行关联差异聚类，利用深度挖掘方法进行振动特征提取。实验表明改进方法能够准确的识别无人飞行器的振动特征，改进效果明显。