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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利参数组合数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116954197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311160425.4，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权参数组合数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测方法是由盛云龙;杨思婷;袁新佳;庄须叶设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本参数组合数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测方法在说明书摘要公布了：参数组合数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测方法，涉及无人机缺陷预测和故障诊断技术领域，针对现有技术并不能充分提取参数与故障之间的映射关系，进而使得缺陷预测不准确的问题，在本申请中，首先采用鲸鱼优化算法生成大量样本数据，保证高覆盖率的涵盖飞控系统的缺陷；其次通过参数组合提取方法，提取出具有相关性的参数；再次由基于卷积运算的特征提取方法提取出具有相关性的参数与故障之间的映射关系；最后由卷积神经网络建立飞控传感器监测参数与飞控系统缺陷的模型。由该模型对飞控系统的缺陷进行预测，可以取得非常高的预测准确率。

本发明授权参数组合数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测方法在权利要求书中公布了：1.参数组合数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：获取飞控传感器输出的参数，并根据飞控传感器输出的参数基于鲸鱼优化算法构造飞控传感器参数样本集； 步骤二：将样本集中样本输入飞控系统，并根据飞控系统的输出，判定飞控系统的缺陷，并将缺陷作为样本的标签； 步骤三：根据飞控系统的缺陷提取引起缺陷的参数组合； 步骤四：基于卷积运算提取引起缺陷的参数组合的取值特征； 步骤五：基于参数组合的取值特征及样本的标签，训练卷积神经网络，并利用训练好的神经网络进行缺陷预测； 所述飞控传感器输出的参数包括俯仰角、滚转角、速度航向、机体航向、俯仰角速率、滚转角速率、偏航角速率、GPS地速、GPS升降速度、无线电高度、气压高度、真空速、升降速率、侧偏距、高度差以及转速增量； 所述步骤二的具体步骤为： 将样本集输入到飞控系统中，得到飞控系统的缺陷信息及引起每种缺陷的样本数量，所述缺陷信息包括无缺陷、导航指令失效、数据处理异常以及应急无效，之后将无缺陷对应的样本进行标记，得到无缺陷样本集S1，将导航指令失效、数据处理异常以及应急无效对应的样本进行标记，得到缺陷样本集S2； 所述步骤一中鲸鱼优化算法为改进的鲸鱼优化算法，所述改进的鲸鱼优化算法构造飞控传感器参数样本集的具体步骤为： 步骤一一：将鲸群M初始化为30，迭代次数Tmax初始化为1000，对应初始化30条鲸鱼的初始位置每个鲸鱼的初始位置包含16个参数，每个鲸鱼的初始位置的值从参数取值集中随机初始化，所述参数取值集为其中，i表示鲸群的初始位置的编号，l表示参数的序号，vl表示第l个参数的取值集合； 步骤一二：设置选择概率参数P，当P0.3时，按照鱼群捕食的螺旋式动作更新鱼群的位置，当P≤0.3时，随机更新位置，并根据更新后的位置，得到鲸群的最优位置X*； 步骤一三：每次鲸群的位置更新后，计算每个鲸群位置的适应值，并令鲸群的最优位置X*为当前适应值最大的位置，每个鲸鱼位置的适应值为该位置中包含未被覆盖的任意4个参数的取值组合的个数； 所述适应值为：设S'为当前生成的样本集，X*为当前最优鲸鱼个体的位置，为一组4个参数的取值组合，1≤i1,i2,i3,i4≤16且两两不相等，若同时成立，则称X*覆盖否则称X*不覆盖X*覆盖且S'不覆盖的4个参数的取值组合的个数即为X*的适应值； 步骤一四：设置迭代次数j累加，并重复步骤一二和步骤一三，每次更新后通过计算鲸群的适应值更新X*，X*即为适应值最大的个体位置，j到达设置的最大迭代次数1000后，输出X*到样本集中作为一个样本； 步骤一五：重复步骤一四，直至生成的样本覆盖了任意4个参数的全部304个取值组合结束，即得到样本集S4,3016＝163824； 所述步骤三中提取引起缺陷的参数组合的具体步骤为： 步骤三一：利用无缺陷样本集S1和缺陷样本集合S2建立16个参数中任意两个参数的失效集F1，F1＝{Pi,Pj|1≤i,j≤16,i≠j}，若参数组合Pi,Pj中的某一取值组合vi-p,vj-q1≤p,q≤30会引起失效，记为vi-p,vj-q→failure则F1＝F1ΙPi,Pj，vi-p,vj-q→failure表示s[i]＝vi-p,s[j]＝vj-q且 s'[i]和s'[j]不同时为vi-p和vj-q； 步骤三二：重复步骤三一建立任意三个参数的失效集 F2＝{Pi,Pj,Pk|1≤i,j,k≤16,i≠j≠k}和任意四个参数的失效集 F3＝{Pi,Pj,Pk,Pl|1≤i,j,k,l≤16,i≠j≠k≠l}，若参数组合Pi,Pj,Pm中的某一取值组合vi-p,vj-q,vk-m1≤p,q,m≤30会引起失效，记为vi-p,vj-q,vk-m→failure则 F2＝F2ΙPi,Pj,Pk，vi-p,vj-q,vk-m→failure表示 s[i]＝vi-p,s[j]＝vj-q,s[k]＝vk-m且 s'[i],s'[j]和s'[k]不同时为vi-p,vj-q和vk-m，若参数组合Pi,Pj,Pm,Pn中的某一取值组合vi-p,vj-q,vk-m,vl-n1≤p,q,m,n≤30会引起失效，记为vi-p,vj-q,vk-m,vl-n→failure则F3＝F3ΙPi,Pj,Pk,Pl，vi-p,vj-q,vk-m,vl-n→failure表示 s[i]＝vi-p,s[j]＝vj-q,s[k]＝vk-m,s[l]＝vl-n，且 s'[i],s'[j],s'[k]和s'[l]不同时为vi-p,vj-q,vk-m和vl-n 所述步骤四的具体步骤为： 对S4,3016分别进行卷积核长度为2、3和4的卷积特征提取表示为： 其中，κ为卷积核长度， 对S4,3016分别进行卷积核长度为2、3和4的卷积特征提取的具体过程为： 步骤1：从S4,3016选取一个样本s，令S4,3016＝Φ； 步骤2：执行卷积运算，选取长度为2的卷积核为κ＝[-1,1]，vcond＝s[i]×-1+s[j]×1，S＝S←vcond 步骤3：重复执行步骤1和步骤2过程163824次，生成S4,3016； 步骤4：从S4,3016选取一个样本s，令S4,3016＝Φ， 执行卷积运算，选取长度为3的卷积核为S3＝S3←vcond，重复此过程163824次，生成新的S34,3016； 步骤5：从S4,3016选取一个样本s，令S44,3016＝Φ， 执行卷积运算，选取长度为4的卷积核为S4＝S4←vcond，重复此过程163824次，生成新的S44,3016。

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