多旋翼无人机桨叶故障自主控制系统

本发明公开了多旋翼无人机桨叶故障自主控制系统，包括多传感器融合模块，用于实时采集桨叶的加速度、角速度、应变和视觉图像数据，并通过卡尔曼滤波算法进行数据融合处理，以提高数据的准确性和可靠性，智能算法优化模块。该多旋翼无人机桨叶故障自主控制系统，通过多传感器融合和卡尔曼滤波算法，有效滤除噪声干扰，提高数据准确性。深度学习算法能够自动学习桨叶故障特征，实现高精度故障检测，误判率降低80％以上，强化学习算法优化的控制策略能够在桨叶故障发生后0.1秒内输出最优控制指令，调整无人机飞行姿态，确保飞行安全，通过环境感知与自适应模块能够实时监测环境参数，使系统在‑20℃至50℃温度范围、0至10m/s风速范围内均能稳定运行。