一种无人机电池健康管理预测方法与系统

本发明公开了一种无人机电池健康管理预测方法与系统，该系统通过多种传感器实时采集电池数据，通过加密通道传输至云端进行处理，并使用Isolation Forest算法检测异常数据。随后，利用生成对抗网络生成类似异常数据的样本，以增强数据集的多样性和模型的鲁棒性。采用长短期记忆网络对时间序列数据进行分析，捕捉电池状态的长期变化趋势。通过模糊逻辑和决策树方法，结合正常和异常数据，计算综合健康评分，并根据该评分划分电池健康状态。依据电池健康状态提供了详细的维护建议。用户界面模块提供实时监控和可视化工具。该发明有效提升了无人机电池的管理效率和安全性，可广泛应用于无人机领域及其他电池管理应用。