摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,具体为一种数知融合的无人机飞控故障智能诊断方法及系统,包括:S1、利用机载传感器获取无人机飞行状态的多模态数据;S2、对多模态数据进行预处理;S3、构建基于预训练大模型的飞控系统智能故障诊断模型;S4、利用自然语言处理进行无人机飞控故障的实体识别与关系抽取;S5、基于多模态数据和实体识别结果构建无人机飞控故障的知识图谱;S6、融合故障识别结果和知识图谱推理结果,生成故障诊断报告。本发明通过将基于大模型的智能诊断模型输出的定量状态识别结果与故障知识图谱定性知识融合,显著提高无人机飞控系统故障诊断结果的准确性和可解释性。
技术关键词
故障诊断模型
无人机飞控
故障智能诊断方法
智能故障诊断
故障智能诊断系统
飞控系统
识别模块
自然语言
机载传感器
数据储存模块
无人机飞行状态
构建无人机
多模态
智能诊断模型
子模块
知识图谱推理
故障诊断算法
实体
舵机轴承
系统为您推荐了相关专利信息
轴承故障诊断方法
故障诊断模型
表达式
参数
信号
缺陷检测系统
可见光图像
风电场设备
缺陷类别
变电站门型构架
智能故障诊断方法
输入神经网络模型
时域特征提取
MEMS加速度传感器
传感器采集设备
数字孪生模型
系统诊断方法
动态故障
励磁系统
故障诊断模型
故障预测方法
KPCA算法
陀螺仪
人工智能故障诊断技术
阶段