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Jiangxi Institute of Electrical Engineering
变电站无人机异常检测与轨迹预警方法
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作者:钱宇骋 1,王署东 1,赵常威 1,朱雷猛 2,汪伟豪 2
作者单位:
1. 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽 合肥 230000;2. 合肥工业大学,安徽 合肥 230000
受变电站复杂环境的影响,无人机在变电站巡检时的飞行安全问题变得日益突出 。 目前,无人机的飞行状 态监测主要采用飞行控制系统,缺乏对飞行数据,特别是飞行轨迹数据的深入分析 。为了更深入地挖掘飞行控制 系统的数据,文中提出了异常检测和轨迹预警方法 。首先,基于子空间学习方法,学习保存在子空间中的原始数据 的局部时序信息,不仅降低了数据的计算复杂度,而且促进了异常数据的发现;其次,通过测量数据子空间向量的 变化来实现飞行数据的异常检测;最后,利用基于时间序列的 LSTM 神经网络实现无人机的飞行轨迹预测,只对会 导致无人机飞行安全的异常数据进行预警,提高了预警效率。
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