作者：舒畅,李辉 单位：北京长城航空测控技术研究所 出版：《测控技术》2017年第08期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFIKJS2017080090 DOC编号：DOCIKJS2017080099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 相对于有人飞行器，确保无人机传感器的正常工作更为重要。针对无人机传感器的故障诊断，提出了一种将小波特征提取与梯度提升决策树(GBDT)算法相结合的故障诊断方法。采用基于多层小波包分解的特征提取方法，将小波包分解系数与频带能量熵组合构成特征向量，相比单一的能量特征提取方法，有效提升了故障的可分性。采用梯度提升的策略对弱分类器进行迭代优化和线性组合，构成强分类器，使故障分类精度得到显著提高。仿真结果表明，该方法能有效进行特征提取和故障类型识别，且有较高的诊断精度和较强的泛化能力。

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