电流信号数据驱动的无人机电机小样本故障诊断方法

本发明属于故障诊断，具体的为一种电流信号数据驱动的无人机电机小样本故障诊断方法。

背景技术：

1、近年来，随着科技的进步，制造技术逐渐成熟，制造成本逐步降低，无人机得到飞速的发展，也越来越普及。由于其操作简便、灵活可扩展性强、安全成本低，被广泛应用于农业、植保、灾难救援等多个领域。但长时间的运行、恶劣的工作环境、人为损伤等均会影响无人机的健康状态，致使无人机出现故障和失控，造成严重的经济损伤甚至人员伤亡。硬件冗余是传统的提高无人机飞行可靠性的首选方法，但该方法增加了无人机的运行负载和制造成本，并不适用于无人机系统。因此，为了降低成本、研究基于模型或者数据驱动的高效、准确的无人机故障诊断方法、用故障诊断代替硬件冗余，从无人机系统、传感器数据中提取故障信息，分析故障原因，保证无人机稳定、可靠地执行飞行任务至关重要。

2、基于模型的无人机故障诊断方法首先构建无人机飞行状态的数学或物理模型，再基于状态或空间估计生成残差，通过残差分析实现故障诊断。基于模型的方法虽然能够有效实现且在一定程度上判断故障诊断，但其缺点是需要精确的物理数学模型或先验专家知识，且随着无人机动力学中非线性的增强，物理数学模型的复杂性也必须增强，否则难以捕获和反映非线性。

3、基于数据驱动的无人机故障诊断方法利用运行状态下的系统、传感器监控数据进行故障诊断，有效避免了系统建模困难和专家先验知识不足问题。常用方法包括多元统计分析、机器学习、深度学习等，其中基于深度学习的故障诊断方法利用神经网络强大的特征提取能力直接从原始的信号数据中提取故障信息，故障诊断准确率高、泛化性强。深度学习模型具有强大的特征提取能力，已被广泛应用于多个领域，但这是基于海量训练数据的前提。无人机飞行稳定特性对执行机构的健康状态高度敏感，在故障状态下无法长时间运行，收集大量的故障样本数据十分困难，为无人机故障诊断带来了极大的挑战。

4、针对无人机故障诊断问题，学者们做了大量的基于模型和数据驱动方法的研究，随着传感器技术和机器学习、深度学习等数据分析技术的发展，数据驱动的方法故障诊断方法与相比于模型驱动的方法更容易实现，且更具实用性。但现有的基于数据的无人机故障诊断研究数据大多是基于无人机飞控系统采集的数据，但飞控系统更主要的功能是进行定位，其数据采集采样频率低。多旋翼无人机通过电机驱动桨叶提供动力，完成飞行任务，以往的事故大多是由无人机动力系统故障引发。电机是无人机动力系统的动力源，是无人机飞行的基础，也是故障的主要发生位置，无人机执行飞行任务时电机工作转速高达5k r/min甚至更高，转速的变换是飞控系统无法识别的，也即飞控系统获得的数据无法满足多旋翼无人机电机的故障诊断需求。

5、故障诊断领域常用的信号主要有振动信号、声波信号、温度信号、电流信号等。其中基于振动、声音、温度信号数据进行无人机电机故障诊断时，传感器成本较高，且安装部件冗余，受限于无人机上安装空间和无人机自身承载能力的影响，过度安装额外的传感器模块会严重影响无人机在飞行过程中的稳定性能。电流信号可以在电机输入电源线的任意处采集，同时电流传感器成本低且集成度高(中高端电子调速系统往往内置电流电压检测模块)，使得电流信号采集灵活性高且成本较低，但由于电流信号中机械故障特征弱，限制了其诊断效果，这也正是电流信号在故障诊断领域极少被使用的原因。

技术实现思路

1、有鉴于此，针对无人机飞行稳定特性要求和自身对部件健康状态极其敏感导致的训练数据不足，传统的机器学习和深度学习方法在少量训练样本难以找到具备代表性的特征，故障分类准确率低问题，本发明的目的在于提供一种电流信号数据驱动的无人机电机小样本故障诊断方法。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种电流信号数据驱动的无人机电机小样本故障诊断方法，包括如下步骤：

4、步骤一：数据采集

5、分别采集电机在不同运行状态的电流时序信号，将电流时序信号经标准化处理后得到样本数据集x；

6、步骤二：数据预处理

7、21)将样本数据集x输入宽度学习系统，利用宽度特征映射层对样本数据集x进行线性特征映射，得到线性特征映射结果zin；

8、22)利用宽度增强节点层对线性特征映射结果zin进行非线性特征映射，得到非线性特征映射结果hjm；

9、23)合并线性特征映射结果zin和非线性特征映射结果hjm，得到特征矩阵a；

10、步骤三：模型训练

11、将特征矩阵a输入卷积神经网络，以交叉熵损失函数作为目标函数，基于adam优化器训练卷积神经网络，得到电机小样本故障诊断模型；

12、步骤四：故障诊断

13、将采集的电流时序信号输入电机小样本故障诊断模型，输出电机处于各种运行状态下的故障诊断概率。

14、进一步，所述步骤21)中，利用宽度特征映射层对样本数据集x进行线性特征映射的原理为：

15、样本数据集x经第i个窗口进行线性特征映射后得到的线性特征映射结果为：

16、

17、将所有特征映射窗口得到的线性特征映射结果进行合并，得到线性特征映射结果zin：

18、

19、其中，zi表示经第i个窗口进行线性特征映射后得到的线性特征映射结果；表示线性特征映射函数；wei∈rm×k表示随机生成的用稀疏自编码器确定的最优特征映射权重矩阵；βei∈rn×1表示随机产生的对应的偏置矩阵；i＝1,...,n，n表示宽度特征映射层包含的特征映射窗口的数量；n表示训练数据矩阵x中的样本数量；m表示每个样本的维度数量；k表示每个特征映射窗口包含的节点数量。

20、进一步，所述步骤22)中，利用宽度增强节点层对线性特征映射结果zin进行非线性特征映射的原理为：

21、线性特征映射结果zin经第j个窗口进行非线性特征映射后得到的非线性特征映射结果为：

22、hj＝ζj(zinwhj+βhj)

23、将所有特征映射窗口得到的非线性特征映射结果进行合并，得到非线性特征映射结果hjm：

24、hjm＝(h1,h2,l,hm)，hjm∈rn×mq

25、其中，hj表示经第j个窗口进行非线性特征映射后得到的非线性特征映射结果；ζj表示非线性特征映射函数；whj∈rnk×q表示随机生成的增强层节点权重矩阵；βhj∈rn×1表示随机产生的对应的偏置矩阵；m表示宽度增强节点层包含的特征映射窗口的数量；q表示每个特征映射窗口包含的节点数量。

26、进一步，所述步骤23)中，合并得到的特征矩阵a为：

27、a＝(zin|hjm)。

28、进一步，所述卷积神经网络包括卷积模块、relu激活层、全连接层和输出层；所述卷积模块包括串联设置的卷积层，每一层卷积层后设有用于对卷积层输出的数据进行标准化处理的批量归一化层；所述全连接层与输出层之间设有归一化指数函数。

29、本发明的有益效果在于：

30、本发明提出了一种电流信号数据驱动的无人机电机小样本故障诊断方法，针对传统的机器学习和深度学习方法在少量训练样本难以找到具备代表性的特征，故障分类准确率低问题，采用基于宽度学习系统(broad learning system,bls)去除了原始电流信号的时序特性，在宽度特征空间中得到特性更加丰富、更具代表性的样本特征，再利用卷积神经网络(convolutional neural network,cnn)完成特征提取和分类任务，具有以下优点：

31、(1)以电机的电流信号代替传统的振动信号和温度信号，研究基于电流信号的数据驱动的无人机电机故障诊断方法，解决无人机自身负载和冗余部件安装空间有限，传感器安装困难、成本高带来的振动、温度等传统故障诊断研究使用的信号数据采集困难问题；

32、(2)针对传统的深度学习cnn在少量训练样本下过度提取和依赖原始电流信号的时序特征，无法找到具备代表性的、可区分的特征，有限训练样本下故障诊断准确率低的问题，将bls与cnn相融合，bls将原始的电流信号进行特征映射，在宽度特征空间中得到样本的新的表示，为cnn提供了更加丰富的特征；经过实验证明，本发明在有限数据下的多分类任务上的表现优于对比方法。