基于MDARM和VxWorks的小型无人机执行器故障检测方法

由于目前在小型无人机执行器故障诊断中存在着智能化程度较低,容易受到人为因素干扰,从而出现故障漏检等问题,难以满足小型无人机对飞行安全的要求。为此,本文提出一种基于多维数据关联规则挖掘(Multidimensional Data Association Rules Mining: MDARM)和VxWorks操作系统的小型无人机执行器故障诊断方法,通过建立执行器内部传感器测量的温度、压力、流速、力矩等相关变量的历史数据库,并对这些数据进行预处理,以避免带来噪声污染,并利用可测量参数与不可测量参数之间的关联性,建立故障诊断知识库,避免了诊断过程中的人为因素干扰,实现小型无人机执行器故障的精准测量。实验结果证明,这种方法能够有效地提高故障准确率64.7%,对小型无人机执行器的智能诊提供有效指导,应用前景广阔。     

一种新颖的供热管网隐性气体泄漏检测系统设计

供热管网由于管线距离长、高空架设结构不统一,导致其隐性热量泄露严重且很难发现。设计了一种新颖的供热管网隐性泄漏检测系统。采用光离子传感器PID-A1, 通过热电偶的阻值随燃烧热量来影响初始电压的变化进而对管线隐性泄露气体进行反映并检测,采用HUAWEI CM无线模块,完成全部PID-A1检测数据的无线接收、发射、基带信号处理和音频信号处理并传递数据到OPA4340数据采集模块,采用高速数字信号处理MCU芯片AT89C58实时处理采集到的数据,最终实现了供热管网隐性气体泄漏的检测。软件设计通过直接焓值法优化数据MCU处理模块的中央控制器运算性能,采用最小二乘法增强热量采集温度的效率和精度,确保检测系统的低功耗和高效率。最后进行仿真实验,实验结果表明: 本文系统的节能量比传统系统平均节能120J,并且本文系统的运算效率优于传统系统,提高22%左右,检测误差在2%以内,说明本系统的具用很强的可用性和推广价值。