一种无人机舵机故障检测模型的构建方法和装置、一种无人机舵机故障检测方法和装置

    公开(公告)号:CN115729200B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202110986749.8

    申请日:2021-08-26

    Abstract: 一种无人机舵机故障检测模型的训练方法和装置、一种无人机舵机故障检测方法和装置,涉及无人机检测领域。现有的无人机飞行系统的控制中,舵机一旦发生故障,会导致无人机处于危险境地;通常是通过神经网络技术对舵机进行故障检测和特征学习,但是会存在因为无关数据的输入导致检测的准确性降低的问题,并且存在对于时间序列处理不完善,针对无人机数据拟合能力不强,时间成本高的问题。本申请提供了一种无人机舵机故障检测方法,包括:建立无人机舵机故障检测模型的步骤;对比所述模型中的舵机的当前时刻的理想值与所述的舵机实际飞行数据的步骤;根据所述的对比的结果判断舵机是否发生故障的步骤。可广泛普及于无人机检测应用中。

    双层滤料的水过滤装置、改性滤料及改性滤料的制备方法

    公开(公告)号:CN1803248A

    公开(公告)日:2006-07-19

    申请号:CN200510127321.9

    申请日:2005-12-08

    Inventor: 马军 王群 王娜

    Abstract: 双层滤料的水过滤装置、改性滤料及改性滤料的制备方法,它涉及一种水处理装置、水处理装置中使用的滤料及滤料的制备方法。它解决了现有水过滤处理中杂质难去除、过滤周期短,成本过高的问题。双层滤料的水过滤装置包括水处理反应器(1)和装在水处理反应器(1)内的滤料(2)。改性滤料是由改性剂涂覆在石英砂或陶粒上制得。改性滤料的两种制备方法:一种是将硝酸铁、氯化铝、氯化锰三种盐溶液中的一种或几种混合,然后加NaOH,制备改性滤料;另一种是将Fe2O3、Al2O3、新生态水合二氧化锰粉末中的一种或几种混合,加入载体滤料搅拌或振荡,制备改性滤料。本发明具有可滤掉水体中难去除的杂质、有机物和重金属,过滤周期长,成本低的优点。

    锂离子电池负极材料Li4Ti5O12的制备方法

    公开(公告)号:CN102285684A

    公开(公告)日:2011-12-21

    申请号:CN201110160988.4

    申请日:2011-06-15

    Abstract: 锂离子电池负极材料Li4Ti5O12的制备方法,它涉及一种电池负极材料的制备方法。本发明解决了解决现有制备Li4Ti5O12离子电池材料不均匀以及电化学性能差的问题。制备方法如下:一、制备溶液A;二、制备溶液B;三、将溶液B边搅拌边倒入溶液A中,形成悬浊液;四、将悬浊液蒸干,得到沉淀,将沉淀经研磨成粉后,转移到管式炉中,烧结,得到锂离子电池负极材料Li4Ti5O12。本发明合成的Li4Ti5O12结晶颗粒均匀;充放电测试表明,制备的Li4Ti5O12有更高首次放电比容量和容量保持率,制备的Li4Ti5O12电极的首次放电比容量为140mAh g-1。50次循环后,容量保持率不低于97%。

    双层滤料的水过滤装置、改性滤料及改性滤料的制备方法

    公开(公告)号:CN100342944C

    公开(公告)日:2007-10-17

    申请号:CN200510127321.9

    申请日:2005-12-08

    Inventor: 马军 王群 王娜

    Abstract: 双层滤料的水过滤装置、改性滤料及改性滤料的制备方法,它涉及一种水处理装置、水处理装置中使用的滤料及滤料的制备方法。它解决了现有水过滤处理中杂质难去除、过滤周期短,成本过高的问题。双层滤料的水过滤装置包括水处理反应器(1)和装在水处理反应器(1)内的滤料(2)。改性滤料是由改性剂涂覆在石英砂或陶粒上制得。改性滤料的两种制备方法:一种是将硝酸铁、氯化铝、氯化锰三种盐溶液中的一种或几种混合,然后加NaOH,制备改性滤料;另一种是将Fe2O3、Al2O3、新生态水合二氧化锰粉末中的一种或几种混合,加入载体滤料搅拌或振荡,制备改性滤料。本发明具有可滤掉水体中难去除的杂质、有机物和重金属,过滤周期长,成本低的优点。

    一种无人机舵机故障检测模型的构建方法和装置、一种无人机舵机故障检测方法和装置

    公开(公告)号:CN115729200A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202110986749.8

    申请日:2021-08-26

    Abstract: 一种无人机舵机故障检测模型的训练方法和装置、一种无人机舵机故障检测方法和装置,涉及无人机检测领域。现有的无人机飞行系统的控制中,舵机一旦发生故障,会导致无人机处于危险境地;通常是通过神经网络技术对舵机进行故障检测和特征学习,但是会存在因为无关数据的输入导致检测的准确性降低的问题,并且存在对于时间序列处理不完善,针对无人机数据拟合能力不强,时间成本高的问题。本申请提供了一种无人机舵机故障检测方法,包括:建立无人机舵机故障检测模型的步骤;对比所述模型中的舵机的当前时刻的理想值与所述的舵机实际飞行数据的步骤;根据所述的对比的结果判断舵机是否发生故障的步骤。可广泛普及于无人机检测应用中。

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