摘要
本发明公开了一种无人机搭载声学模组抑制飞行多类型振动抗干扰方法,包括以下步骤:振动检测与频谱分析,主动振动控制和数字信号处理,所述振动检测与频谱分析包括以下步骤:数据预处理、信号转换和频率分析,所述主动振动控制包括:反步控制法和RBF网络自适应算法,所述数字信号处理具体为:采用深度学习神经网络对信号进行重构。本发明的一种无人机搭载声学模组抑制飞行多类型振动抗干扰方法能够全过程抑制无人机飞行中产生的多种类型振动,有效减少这些振动对声学模组检测数据的干扰,不仅提升了检测线夹螺栓松动信号的准确性,还增强了无人机在复杂环境中的操作稳定性和信号处理能力。
技术关键词
声学模组
抗干扰方法
无人机
主动振动控制
误差函数
数字信号处理
深度学习神经网络
频率
表达式
带阻滤波器
信噪比
更新网络参数
重构
频域特征
稳定性判别方法
深度神经网络
系统稳定性分析
系统为您推荐了相关专利信息
模型制作方法
水体监控
三次样条函数
计算误差
RTK设备
重规划方法
无人机集群
轨迹规划方法
控制点
曲线
能量收集
无人机资源分配
非线性
模拟退火算法
功率
无人机调度方法
任务分配策略
路径规划算法
多无人机协同
粒子群优化算法