Invention Grant
- Patent Title: 一种基于LSTM的无人机飞行数据异常检测方法
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Application No.: CN201810639367.6Application Date: 2018-06-20
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Publication No.: CN108960303BPublication Date: 2021-05-07
- Inventor: 刘大同 , 彭宇 , 王泽洋 , 王本宽 , 彭喜元
- Applicant: 哈尔滨工业大学
- Applicant Address: 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
- Assignee: 哈尔滨工业大学
- Current Assignee: 哈尔滨工业大学
- Current Assignee Address: 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
- Agency: 哈尔滨市松花江专利商标事务所
- Agent 岳昕
- Main IPC: G06K9/62
- IPC: G06K9/62 ; G06Q10/00
Abstract:
一种基于LSTM的无人机飞行数据异常检测方法,涉及无人机异常检测和系统健康管理领域。本发明是为了解决在无人机飞行数据异常检测中,无人机系统工作过程中产生的函数较为复杂,其逼近能力并不能满足较高拟合精度需求的问题。本发明重构无人机遥测数据相空间,获得输入向量和输出向量,获得训练样本集和测试样本集,采用TensorFlow深度学习开源框架搭建LSTM基本预测模型并进行参数进行寻优,获得最优LSTM模型进而计算LSTM预测结果;之后分别进行异常点检测和异常序列检测,最终完成无人机飞行数据异常检测。
Public/Granted literature
- CN108960303A 一种基于LSTM的无人机飞行数据异常检测方法 Public/Granted day:2018-12-07
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