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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种小样本下基于多任务学习的多级FW‑UAV故障诊断方法，包括以下步骤：S1：自飞行数据中提取与故障相关的上下游特征作为基础数据；S2：建立十字绣单元，并基于基础数据进行FCD任务特制网络和FLD任务特制网络之间的特征共享；S3：联合训练FCD任务特制网络和FLD任务特制网络，并进行整体网络优化；并获得优化后的十字绣单元；S4：分别输出FCD任务和FLD任务的故障诊断结果。本发明能够在小样本的条件下同时完成故障部件诊断任务和故障程度检测任务，任务处理精准度较高。
主权项：1.小样本下基于多任务学习的多级FW-UAV故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：自飞行数据中提取与故障相关的上下游特征作为基础数据；S2：建立十字绣单元，并基于基础数据进行FCD任务特制网络和FLD任务特制网络之间的特征共享；S3：联合训练FCD任务特制网络和FLD任务特制网络，并进行整体网络优化；并获得优化后的十字绣单元；S4：分别输出FCD任务和FLD任务的故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 小样本下基于多任务学习的多级FW-UAV故障诊断方法
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