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申请/专利权人：青岛哈尔滨工程大学创新发展中心

摘要：本发明公开一种潜射无人机的实时可靠性评估系统及方法，属于可靠性评估技术领域，用于潜射无人机的实时可靠性评估，系统包括潜射无人机系统、数据监测模块、数据传输存储模块、数据评估模块和报警系统，方法包括数据采集、数据传输与存储、无人机实时可靠性评估和运载器实时可靠性评估。本发明提高模型的训练效果和预测准确性，可持续实时输出潜射无人机可靠性评估结果和评估报告，及时发现和预测系统的故障和可靠性问题，为运维人员提供决策支持和故障排除的依据。

主权项：1.一种潜射无人机的实时可靠性评估系统，其特征在于，包括潜射无人机系统、数据监测模块、数据传输存储模块、数据评估模块和报警系统，数据监测模块采集潜射无人机系统各个部件的实时状态数据，经过数据预处理后将数据上传至数据传输存储模块，数据传输存储模块将数据存储到云端数据库后发送给数据评估模块，经数据评估模块的神经网络模型训练完成生成实时可靠性评估报告，报警系统将报告上传数据传输存储模块的数据库，若实时可靠度低于阈值，则报警系统报警，并更新网络模型；所述潜射无人机的实时可靠性评估系统的实施方法包括：S1数据采集，通过可靠性分析方法进行故障模式分析，确定潜在故障类型，针对每种故障类型布置传感器进行数据监测，数据监测包括转速、温度、压力、姿态角，对传感器获取的原始数据进行预处理，预处理手段包括数据清洗、数据降维、异常检测；S2数据传输与存储，数据传输模块通过声呐、无线电和卫星通信实现无人机、运载器和潜艇之间的互联，通过卫星通信便捷的访问边缘计算云端服务器，将采集到的传感器特征信号通过卫星通信存储至边缘计算服务器的云端数据库；S3无人机实时可靠性评估，无人机基于萤火虫算法与深度循环神经网络RNN相结合的实时可靠性模型先经过主成分分析法进行特征提取，然后利用自适应特征融合法进行特征融合，将融合后的数据作为深度循环神经网络RNN的输入层，同时利用萤火虫算法计算出最优的隐藏层权重矩阵，代入RNN模型的隐藏层中，完成模型训练后，达到误差要求输出实时可靠性评估报告；S4运载器实时可靠性评估，运载器基于SSA-BP神经网络的实时可靠性模型先经过深度自编码网络进行特征提取，之后用流形正则化方法进行特征数据降维，利用降维后的数据分为测试集和训练集进行神经网络模型的训练，利用麻雀搜索算法SSA计算BP神经网络中隐藏层的权重矩阵，计算出最优参数后完成模型训练输出实时可靠性评估报告。

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