无人机振动健康监测

1/1无人机振动健康监测第一部分无人机振动监测的意义 2第二部分振动信号获取方法 4第三部分振动特征提取 7第四部分振动健康状况评估 10第五部分无人机部件故障识别 13第六部分振动监测系统的集成 16第七部分无人机振动监测的挑战 18第八部分振动监测在无人机运维中的应用 21

第一部分无人机振动监测的意义关键词关键要点主题名称：无人机振动监测的预防性维护

1.通过振动监测，可以及早发现无人机部件的异常，允许技术人员在故障发生之前采取纠正措施。

2.预防性维护措施有助于保持无人机的正常运行，延长其使用寿命，并提高其可靠性。

3.振动监测可以帮助减少由于故障导致的停机时间，从而提高无人机的可用性和任务效率。

主题名称：无人机的故障诊断和故障排除

无人机振动监测的意义

振动是无人机系统中不可避免的现象，由各种因素引起，包括但不限于电机运转、推进器旋转和气流扰动。无人机振动监测对于确保其安全可靠运行至关重要，原因如下：

1.故障检测和诊断

振动监测可以作为无人机故障的早期预警系统。通过跟踪振动模式的变化，可以识别异常，如电机轴承磨损、叶片失衡或推进器损坏。这有助于及早检测故障，从而进行维修或更换，防止灾难性故障发生。

2.性能优化

振动监测可以帮助优化无人机性能。通过识别振动频率和幅度，工程师可以调整电机控制算法、推进器设计和机身结构，以最大限度地减少振动，从而提高稳定性、效率和操纵性。

3.预测性维护

振动监测数据可以用于建立预测性维护模型。通过分析振动模式的趋势，可以预测组件故障的可能性和剩余使用寿命。这使运营商能够安排维护任务，以避免意外故障，最大限度地减少停机时间和维修成本。

4.遵守法规

一些国家和地区对无人机的振动水平有监管规定。振动监测可以帮助无人机制造商和运营商遵守这些规定，确保无人机安全运行。

5.声学特征

无人机振动会产生噪音，对附近环境造成影响。振动监测数据可以用来表征无人机的声学特征，并开发降噪措施，以符合噪音法规和减少对社区的影响。

6.结构完整性评估

振动监测可以用来评估无人机结构的完整性。通过测量振动响应，工程师可以检测裂纹、腐蚀和其他损伤的迹象，从而及时进行维修，防止结构失效。

7.研究和开发

振动监测数据对于无人机研究和开发至关重要。它可以帮助工程师了解振动产生的机制，开发新的振动控制技术，并探索振动对无人机性能和安全的潜在影响。

振动监测方法

无人机振动监测可以使用各种方法，包括：

*加速度计：测量振动加速度。

*速度传感器：测量振动速度。

*位移传感器：测量振动位移。

*激光多普勒测振仪：测量表面振动。

*声学传感器：测量振动产生的噪音。

传感器数据可以传输到数据采集系统，进行处理、分析和存储。通过使用先进的算法和机器学习技术，可以自动检测异常振动模式，并提供故障诊断和预测性维护建议。

结论

无人机振动监测是一种必不可少的工具，可确保无人机安全可靠运行。它使运营商能够检测故障、优化性能、实施预测性维护、遵守法规、降低噪音影响、评估结构完整性并进行研究和开发。通过拥抱振动监测技术，无人机行业可以提高安全性、减少成本并推动创新。第二部分振动信号获取方法关键词关键要点主题名称：非接触式振动信号获取方法

1.激光多普勒测振法：基于多普勒效应，通过连续激光束照射目标表面并分析反射光的频移，测量目标的振动速度。

2.电子散斑干涉法：利用激光衍射产生一束随机散斑光，当目标振动时，散斑图案发生变化，通过分析散斑图案的位移，获得目标振动的位移和速度信息。

主题名称：接触式振动信号获取方法

无人机振动健康监测中的振动信号获取方法

振动信号获取是无人机振动健康监测的关键步骤，其目的是从无人机系统中提取与振动相关的测量数据。获取振动信号的方法有多种，每种方法都有其特定的优点和缺点。以下是对无人机振动信号获取常用方法的概述：

1.加速度传感器

加速度传感器是用于测量振动的最常见传感器类型。它通过测量其安装位置的加速度变化来工作。加速度传感器可以安装在无人机的各个位置，例如机架、电机和叶片。通过结合多个传感器的测量结果，可以获得无人机整体的振动特征。

优点：

*直接测量加速度，与其他方法相比失真较小。

*具有较宽的频率响应范围，可检测广泛的振动。

*体积小、重量轻，便于安装在无人机上。

缺点：

*受高频振动的影响，可能出现信号失真。

*安装位置需要仔细选择，以避免共振和安装误差。

2.应变片

应变片是一种贴附在结构表面上的薄膜式传感器。它通过测量结构变形引起的应变变化来工作。应变片可以安装在无人机的关键结构部件上，例如机架和叶片。通过分析应变值，可以推导出结构的振动特征。

优点：

*直接测量结构应变，能准确反映结构的振动强度。

*不受高频振动的影响，具有良好的信号保真度。

*可以集成到结构中，不会影响无人机的整体刚度。

缺点：

*体积较小，安装和布线比较困难。

*对温度变化敏感，需要进行温度补偿。

*不能直接测量振动位移和速度。

3.激光测振仪

激光测振仪是一种非接触式振动测量设备。它通过向目标结构发射激光束并测量反射光的光程变化来工作。激光测振仪可以测量目标结构表面的振动位移和速度。

优点：

*非接触式测量，不会影响结构的振动特性。

*能够远程测量，便于无人机在飞行状态下的振动监测。

*可以测量目标结构表面的三维振动。

缺点：

*测量精度受环境条件（例如温度、气流）的影响。

*需要精确对准目标结构，安装和操作比较复杂。

*成本较高。

4.声发射技术

声发射技术利用结构中声波的产生和传播来检测振动。当结构发生损伤或裂纹等缺陷时，会产生声波信号。声发射传感器可以安装在无人机的关键结构部件上，通过检测声波信号来识别结构缺陷。

优点：

*能够早期检测结构缺陷，避免灾难性故障。

*不受环境条件的影响，可以在恶劣环境下使用。

*具有较高的灵敏度，可以检测微小的振动。

缺点：

*声源定位困难，需要使用复杂的算法。

*声发射信号容易受到噪声干扰，需要进行信号处理。

*成本较高。

选择振动信号获取方法

选择振动信号获取方法需要考虑以下因素：

*振动测量的目标（例如，故障诊断、性能评估）

*振动类型的预计频率范围

*无人机的尺寸和重量

*安装和布线的便利性

*成本和可用性

通过仔细考虑这些因素，可以为特定应用选择最合适的振动信号获取方法。第三部分振动特征提取关键词关键要点时域特征

1.峰值幅值和均方根值：反映振动信号的总体强度。峰值幅值表示振动信号的峰值大小，均方根值反映振动信号的平均能量；

2.冲击因子：反映振动信号中脉冲成分的程度。冲击因子越大，振动信号中脉冲成分越多；

3.峭度因子：反映振动信号波形的陡峭程度。峭度因子越大，振动信号波形越陡峭。

频域特征

1.频谱分析：将振动信号分解为不同频率分量的过程。谱图可以反映振动信号的频率分布特征；

2.功率谱密度（PSD）：反映振动信号在不同频率上的能量分布情况。PSD可以识别出振动信号中的特征频率，从而诊断故障类型；

3.谐波分析：识别振动信号中整数倍基频的谐波分量。谐波分析可以帮助确定故障源的旋转频率。

时频特征

1.小波变换：一种时频分析方法，可以同时反映振动信号的时域和频域信息。小波变换可以识别出振动信号中的瞬态成分，例如摩擦和磨损产生的噪音；

2.经验模态分解（EMD）：一种自适应时频分析方法，可以将振动信号分解为称为固有模态函数（IMF）的成分。IMF反映振动信号中不同频率成分的局部特性；

3.希尔伯特-黄变换（HHT）：基于EMD的时频分析方法，可以生成振动信号的瞬时频率谱图。HHT可以揭示振动信号中频率随时间变化的规律。

非线性特征

1.分形维数：反映振动信号的复杂性和不规则程度。分形维数越大，振动信号越复杂；

2.混沌理论：一种用于分析非线性动力系统行为的理论。混沌理论可以帮助确定振动信号是否具有混沌特性，从而判断是否存在故障；

3.相关维度：反映振动信号在不同尺度上的相似性。相关维度越大，振动信号在不同尺度上的相似性越强。

基于机器学习的特征提取

1.主成分分析（PCA）：一种无监督降维技术，可以将原始振动特征映射到较低维度的空间，同时保留最重要的信息；

2.奇异值分解（SVD）：一种矩阵分解技术，可以分解振动信号矩阵，提取出具有代表性的特征向量；

3.深度学习：一种机器学习技术，可以自动从振动信号中学习特征。深度学习模型可以识别出复杂且非线性的特征，提高故障诊断的准确性。振动特征提取

振动特征提取是振动健康监测的关键步骤，其目的是从原始振动信号中提取能够反映设备运行状况的特征量。常用的振动特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频分析。

时域分析

*平均值：衡量信号的整体趋势，异常值可能表明设备不平衡或故障。

*峰值：信号的最大幅度，通常与冲击或故障有关。

*均方根（RMS）：信号能量的平方根，反映信号强度，可用于检测振动变化。

*峰值因子：峰值与RMS之比，反映信号的波动性，高峰值因子可能表明故障。

*峭度因子：信号分布的陡峭程度，异常值可能表明故障或异常磨损。

频域分析

*频谱：信号能量在不同频率上的分布，可用来识别特征频率和异常振动。

*功率谱密度（PSD）：频谱随时间的变化，可用于检测振动幅度的变化。

*包络谱：从频谱的包络线中提取故障信息，对于检测滚动轴承故障尤为有效。

*谐波分析：识别信号中特定频率的谐波成分，这些谐波可能与设备固有频率相关。

*阶次分析：专注于转动机械的阶次频率，可用于诊断齿轮箱和轴承故障。

时频分析

*短时傅里叶变换（STFT）：将时域信号分割成短时段，并在每个时段上执行傅里叶变换，提供时间和频率域的信息。

*连续小波变换（CWT）：使用小波函数对信号进行尺度和位置缩放，提供时频信息，擅长提取非平稳振动的特征。

*经验模态分解（EMD）：将信号分解为固有模态函数（IMF），每个IMF代表信号中的不同频率成分，可用于识别振动模式。

*希尔伯特-黄变换（HHT）：EMD与希尔伯特变换相结合，提供瞬时频率和振幅信息，可用于检测瞬态故障。

特征量选择

从提取的振动特征中选择最能反映设备运行状况的特征量至关重要。特征量选择标准包括：

*区分性：能够区分正常和故障状态。

*鲁棒性：不受噪声和环境变化的影响。

*敏感性：对设备状态变化敏感。

*互补性：多维度的特征量可提供更多的信息。

特征归一化

在使用特征量之前，通常需要进行归一化处理，以消除不同传感器和测量条件之间的差异。归一化方法包括：

*均值-方差归一化：减去平均值并除以标准差。

*最大-最小归一化：将特征值映射到[0,1]之间。

*小数定标：将特征值缩放到相等的小数位数。

归一化后的特征量可用于故障诊断、健康评估和预测性维护。第四部分振动健康状况评估关键词关键要点振动监测指标

1.振动幅度、频率和相位等参数可用于评估无人机的健康状况。

2.振动幅度过大会导致结构损坏和系统故障。

3.振动频率的变化可以指示轴承、齿轮和螺旋桨等部件的磨损或损坏。

振动谱分析

无人机振动健康监测

振动健康状况评估

无人机振动健康监测的根本目的是评估机器的整体健康状况，并识别潜在的故障或退化。振动健康状况评估通常遵循以下步骤：

1.振动数据采集

第一步是采集机器的振动数据。这可以通过安装在机器上的传感器完成，该传感器可以测量振动幅值、频率和相位信息。

2.数据预处理

所采集的振动数据通常需要在分析之前进行预处理。这可能包括过滤掉噪声、校准数据和提取特征参数。

3.状态指标计算

接下来，计算各种状态指标来量化振动的健康状况。这些指标可以包括振动幅值、振动频率、包络频谱、峰值因数和峰度因数。

4.趋势分析

趋势分析涉及监测状态指标随时间的变化。这可以帮助识别振动模式的变化，这可能表明机器退化或故障的早期迹象。

5.故障诊断

如果状态指标偏离正常值，则可能表明机器存在潜在故障或退化。在这种情况下，进行故障诊断以确定故障的根本原因至关重要。

6.剩余寿命预测

在某些情况下，振动健康监测数据可用于预测机器的剩余寿命。这可以通过使用基于状态的数据驱动模型来完成。

振动健康状况评估的具体技术

用于振动健康状况评估的具体技术包括：

1.时域分析

时域分析是对振动信号随时间变化的分析。它可以用来识别故障特征，例如轴承故障或齿轮故障。

2.频域分析

频域分析是对振动信号频率内容的分析。它可以用来识别共振频率和故障频率。

3.时频分析

时频分析结合了时域和频域分析，以揭示振动信号随时间变化的频率内容。它可以用来识别瞬态故障和不平衡。

4.包络频谱分析

包络频谱分析是对振动信号包络的分析。它可以用来识别振幅调制引起的故障，例如轴承故障。

5.模态分析

模态分析是对机器结构固有频率和模态形状的分析。它可以用来识别结构缺陷或共振问题。

6.人工智能技术

人工智能技术，例如机器学习和深度学习，正在振动健康状况评估中得到越来越广泛的应用。这些技术能够自动识别和分类故障模式。

振动健康状况评估的好处

振动健康状况评估提供以下好处：

*提高安全性：振动健康状况评估可以帮助检测故障的早期迹象，从而防止灾难性失效和提高安全性。

*降低成本：通过及早发现故障，振动健康状况评估可以节省维修和更换成本。

*延长寿命：通过定期振动监测，机器的寿命可以延长，无需意外故障。

*优化计划维护：振动健康状况评估数据可用于优化计划维护策略，从而提高机器可用性。

*提高效率：振动健康状况评估可以帮助识别导致效率降低的次优操作条件。

结论

振动健康状况评估是无人机可靠性、安全性、可用性和维护效率的关键方面。通过利用振动数据，可以使用各种技术来识别故障、预测剩余寿命并优化维护策略。第五部分无人机部件故障识别关键词关键要点【故障振型分析】

1.基于振动谱中固有频率的分析，识别无人机各个部件的故障特征。

2.采用模态分析技术，确定振动模式，并将其与部件故障关联。

3.使用降阶模型，建立无人机故障振型数据库，实现快速、准确的故障诊断。

【传感信号异常检测】

无人机部件故障识别

无人机振动健康监测通过分析无人机飞行期间产生的振动数据，识别和诊断部件故障。当无人机部件出现故障时，异常振动模式就会显现，通过对这些模式进行分析，可以有效地识别故障部件。

1.传感器故障识别

传感器故障会导致无人机振动幅度和频率异常。通过分析传感器数据，可以识别以下类型的传感器故障：

*加速度计故障：表现为振动幅度异常，方向性和频率成分变化。

*陀螺仪故障：表现为偏置漂移、频率偏移和噪声增加。

*磁力计故障：表现为磁场强度和方向异常。

2.电机故障识别

电机故障会导致转子不平衡、轴承磨损和定子绕组故障。这些故障会引起振动幅度增加和频率成分的变化。通过分析电机振动数据，可以识别以下类型的电机故障：

*转子不平衡：表现为径向振动幅度增加，频率为转速的整数倍。

*轴承磨损：表现为径向和轴向振动幅度增加，频率与轴承损坏特征频率相关。

*定子绕组故障：表现为振动幅度增加，频率与定子槽数和转速相关。

3.桨叶故障识别

桨叶故障会导致气动不平衡和共振。这些故障会引起振动幅度和频率异常。通过分析桨叶振动数据，可以识别以下类型的桨叶故障：

*桨叶不平衡：表现为径向振动幅度增加，频率为桨叶旋转频率。

*桨叶开裂：表现为高频振动，频率与桨叶固有频率相关。

*桨叶变形：表现为振动幅度和频率成分变化，与桨叶变形模式相关。

4.机身故障识别

机身故障会导致结构共振和应力集中。这些故障会引起振动幅度增加和频率成分的变化。通过分析机身振动数据，可以识别以下类型的机身故障：

*机身开裂：表现为低频振动幅度增加，频率与机身固有频率相关。

*机身变形：表现为振动幅度和频率成分变化，与机身变形模式相关。

*机身腐蚀：表现为振动幅度增加，频率与腐蚀位置相关。

5.故障严重性评估

在识别出部件故障后，需要评估其严重性。这可以通过比较振动幅度和频率与正常值之间的差异来完成。严重程度评估有助于确定维修或更换部件的优先顺序。

6.数据分析方法

无人机振动健康监测采用多种数据分析方法来识别部件故障，包括：

*时域分析：直接分析振动波形，识别异常振幅和频率。

*频域分析：将振动信号转换为频率域，识别特征频率和谐波。

*时频分析：同时分析时域和频域信息，识别瞬态和非平稳故障。

*机器学习：利用历史数据训练算法，自动识别故障模式。

通过综合运用这些方法，无人机振动健康监测可以有效地识别无人机部件故障，提高无人机的安全性、可靠性和可用性。第六部分振动监测系统的集成关键词关键要点传感器技术

1.微机电系统（MEMS）传感器的轻量化、高灵敏度和响应速度，使其成为无人机振动监测的理想选择。

2.压电传感器具有宽动态范围和耐高压能力，适用于捕捉高频振动。

3.惯性导航系统（INS）和光纤陀螺仪可提供额外的定位和运动信息，协助振动分析。

数据采集与处理

振动监测系统的集成

引言

振动监测是无人机健康监测的关键技术，可用于检测结构损伤、机械故障和系统异常。将振动监测系统集成到无人机平台需要仔细考虑传感器选择、数据采集、处理和存储以及与其他系统接口的集成。

传感器选择

选择用于无人机振动监测的传感器时，应考虑以下因素：

*灵敏度：传感器应能够检测小幅度振动，以实现早期故障检测。

*频率范围：传感器应覆盖无人机振动频谱的预期范围。

*体积和重量：传感器应尽可能小且轻，以最小化对无人机性能的影响。

*环境条件：传感器应能够承受无人机操作期间的温度、湿度和振动条件。

数据采集

振动数据的采集通常使用数据采集系统（DAQ），该系统将传感器信号数字化并将其存储在计算机上。DAQ系统应配置为：

*采样率：足够高以捕获预期振动频率。

*量化位数：提供足够的动态范围以检测小幅度振动。

*抗混叠滤波：防止高频信号影响低频信号的测量。

数据处理

原始振动数据通常需要处理以提取有意义的特征。处理步骤可能包括：

*预处理：去除噪声、漂移和失真。

*特征提取：计算振幅、频率、相位和时间域和频域的其他统计量。

*模式识别：将提取的特征与已知故障或异常模式进行比较。

数据存储

处理后的振动数据通常存储在无人机上或远程服务器上，以便进行进一步分析和趋势监控。数据存储格式应允许轻松访问和数据检索。

系统集成

振动监测系统应与无人机的其他系统集成，包括：

*飞行控制系统：获取无人机状态数据（例如速度、高度和姿态）以关联振动数据。

*导航系统：记录无人机在操作期间的位置和轨迹数据。

*通信系统：在无人机和地面控制站之间传输振动监测数据。

*诊断系统：提供无人机健康状况和剩余使用寿命的实时评估。

通信协议

振动监测系统与其他系统通信通常使用以下协议：

*串行通信（例如RS-232）：用于低速通信和传感器数据传输。

*CAN总线：用于高速度数据传输和系统控制。

*无线通信（例如Wi-Fi、蓝牙）：用于与地面控制站进行无线通信。

安全性

振动监测系统的数据和通信链路应受到保护，以防止未经授权的访问或操纵。安全措施可能包括：

*加密：对振动监测数据和通信进行加密，以防止窃听。

*身份验证：要求用户使用凭据（例如用户名和密码）的身份验证。

*访问控制：限制对振动监测系统数据的访问以实现分层权限。

总结

振动监测系统的集成涉及传感器选择、数据采集、处理、存储和系统集成等多个方面的考虑因素。精心设计的振动监测系统可以提供无人机健康状况的宝贵见解，从而提高安全性、可靠性和可用性。第七部分无人机振动监测的挑战关键词关键要点数据采集挑战

1.无人机振动数据采集面临恶劣环境因素，如强风、温差变化和振动噪声。这些因素会导致数据采集过程中出现故障和不准确性。

2.无人机振动监测系统需要小型化和轻量化，以避免对无人机性能产生负面影响。这限制了传感器和数据采集设备的尺寸和重量。

3.无人机受限于电池续航时间，这影响了振动监测系统的运行时间。因此，需要在数据采集和电池消耗之间取得平衡。

信号处理挑战

1.无人机振动数据通常包含来自不同来源的复杂信号，如电机噪声、叶片振动和气动噪声。区分这些信号并提取有用的振动信息是一项挑战。

2.无人机振动数据通常是非平稳的，其频率和幅度会随着飞行条件和环境变化而改变。这给信号处理算法带来了难度。

3.实时处理无人机振动数据非常重要，以实现及时故障检测和预警。然而，在资源有限的嵌入式系统上实现高效的信号处理算法具有挑战性。

健康状态评估挑战

1.确定无人机振动特征的正常和异常范围是一个挑战，需要建立准确的健康状态指示器。

2.无人机飞行条件和环境因素会影响振动特征，需要考虑这些影响并在健康状态评估中进行补偿。

3.无人机振动数据可能包含间歇性故障或渐进性损伤，这些故障或损伤难以通过传统的健康状态评估方法检测。

快速故障诊断挑战

1.无人机故障诊断需要快速、准确，以确保及时维修和安全飞行。

2.无人机振动数据可能会表现出细微的变化，这些变化可能很难被传统故障诊断方法检测到。

3.实时故障诊断算法需要在资源受限的嵌入式系统上高效实施，以便在飞行中提供及时警报。

系统集成挑战

1.无人机振动监测系统需要无缝集成到无人机系统中，与其他子系统如飞行控制、导航和通信相互作用。

2.监测系统需要与无人机地面控制站通信，以实现远程数据传输和状态监控。

3.系统集成需要考虑重量、功耗和与现有系统接口的兼容性等因素。

可靠性与鲁棒性挑战

1.无人机振动监测系统需要在恶劣环境条件下可靠运行，包括极端温度、振动和电磁干扰。

2.系统需要对传感器故障、数据丢失和通信中断具有鲁棒性，以确保即使在不良条件下也能提供准确的数据。

3.监测系统应采用冗余设计和故障安全机制，以提高可靠性和可用性。无人机振动监测的挑战

无人机振动监测面临着众多挑战，影响着监测系统的准确性和可靠性。这些挑战包括：

1.恶劣的环境条件

无人机经常在恶劣的环境条件下运行，例如极端温度、高湿度和风速。这些条件会对传感器和数据采集系统造成干扰，导致振动信号失真。

2.安装限制

无人机具有紧凑和轻量的设计，从而限制了传感器的安装位置和数量。安装空间有限会影响传感器与振源的距离，从而降低振动监测的灵敏度。

3.结构复杂性

无人机结构的复杂性会产生复杂的振动模式。这些模式可能会重叠或相互耦合，从而难以识别和诊断振动问题。

4.数据传输限制

无人机通常在远程区域运行，有限的带宽和干扰会影响振动数据的实时传输。丢失或延迟的数据会降低监测系统的有效性。

5.电磁干扰(EMI)

无人机上电子元件的发射会产生EMI，对振动传感器产生噪声。EMI会干扰振动信号，降低检测精度。

6.噪声和振动源

无人机的运动、电机和风扇会产生噪声和振动。这些噪声源会掩盖振动信号，使得识别特定振动模式变得困难。

7.振动频率范围宽

无人机振动具有很宽的频率范围，从低频（如桨叶旋转）到高频（如电机振动）。监测系统需要能够捕捉整个频率范围内的振动，以全面评估无人机健康状况。

8.数据分析复杂性

无人机振动数据分析是一项复杂的任务，需要先进的算法和技术。大量数据和复杂性使得振动模式的识别和诊断变得困难。

9.缺乏标准化

对于无人机振动监测，目前尚未建立标准化的实践和程序。这导致了不同的监测方法和结果，降低了不同平台和环境下的比较。

10.安全考虑

振动监测系统需要与无人机的控制和导航系统兼容。确保传感器不会干扰无人机的安全操作至关重要。第八部分振动监测在无人机运维中的应用关键词关键要点无人机振动监测中的故障诊断

1.利用振动数据提取特征值，如频谱峰值、能量分布等，建立故障特征库。

2.采用机器学习或深度学习算法，根据特征值识别不同故障模式，提高故障诊断准确率。

3.结合多传感器信息，如压力、温度等，增强故障诊断的鲁棒性和可靠性。

无人机振动监测中的健康预测

1.构建无人机振动健康预测模型