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龙图腾网获悉北京品锐科技有限公司申请的专利一种数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119902559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510069646.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测系统及方法是由李忠伟;史义斌设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机控制技术领域，尤其涉及一种数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测系统及方法，本发明提出以下方案，系统包括数据采集模块、传感器验证模块、缺陷预测模块、可信度分析模块和飞行控制优化模块。传感器验证模块通过数据一致性、时序异常检测和环境关联分析识别传感器数据异常并区分故障类型。缺陷预测模块利用机器学习对验证后的数据进行分析，预测潜在故障。可信度分析模块对预测结果进行验证并生成可信度评分。飞行控制优化模块根据可信度评分选择优化控制策略，调整飞行参数或执行返航、降落等安全操作。本发明提高了无人机在复杂环境中的故障识别和预测能力，增强了飞行安全性和系统可靠性。

本发明授权一种数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的无人机飞控系统实时缺陷预测系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、传感器验证模块、缺陷预测模块、可信度分析模块和飞行控制优化模块； 所述传感器验证模块内配置有传感器故障检测策略，所述传感器故障检测策略用于对所述数据采集模块的输出进行检测，判断传感器是否存在故障； 所述缺陷预测模块内配置有数据处理策略，所述数据处理策略用于对经过验证的传感器数据进行处理，通过机器学习算法构建缺陷预测模型，根据所述缺陷预测模型预测无人机在未来飞行中的潜在故障； 所述可信度分析模块，用于对所述缺陷预测模块输出的预测结果进行可信度评估，生成可信度评分； 所述传感器验证模块用于从传感器数据中识别出异常情况并区分是否存在传感器故障的情况，具体包括： 数据一致性检查单元，用于对传感器数据进行一致性检测，通过分析不同时间段的数据变化趋势和特征，识别是否存在异常信号； 时序异常检测单元，用于对存在异常信号的传感器数据的时序模式进行分析，判断传感器数据是否符合正常时序模式； 环境关联单元，用于对不符合正常时序模式的传感器数据与外部环境数据进行相关性分析，判断异常传感器数据是否与环境因素相关，如果不相关，表示传感器存在故障； 所述传感器故障检测策略包括数据完整性检查逻辑、时序稳定性分析逻辑和环境关联分析逻辑； 所述数据完整性检查逻辑配置于所述数据一致性检查单元内，所述时序稳定性分析逻辑配置于所述时序异常检测单元内，所述环境关联分析逻辑配置于所述环境关联单元内； 所述时序稳定性分析逻辑用于通过时序模型检测数据的稳定性，判断数据是否符合正常的时序模式，具体包括： 构建混合时序模型，通过所述混合时序模型对所述传感器数据进行处理，输出短期异常得分与趋势性异常得分； 根据无人机的飞行状态设定权重系数，将所述短期异常得分与趋势性异常得分进行加权计算，生成综合异常得分； 将所述综合异常得分与风险阈值进行对比，如果大于或等于风险阈值，将该传感器数据对应的传感器标记为故障传感器，如果小于风险阈值，将该传感器数据对应的传感器标记为正常传感器； 所述混合时序模型，包括： 短期检测层，用于将传感器数据合并为一个线性序列，通过滑动窗口对窗口内的线性序列进行自回归预测，获取预测窗口内的下一数据点，通过计算预测值与实际值的残差，获取每个窗口内的短期异常得分； 长期检测层，用于通过双向长短期记忆神经网络对传感器数据的历史序列进行学习，获取长期预测值，计算传感器数据实际值与长期预测值的偏差，逐步累积偏差值生成趋势性异常得分； 自学习更新层，用于根据当前环境和历史异常模式进行参数调整； 所述环境关联分析逻辑用于判断异常数据是否受到外部环境的影响，具体包括： 通过主成分分析法从外部环境数据中提取环境特征； 根据历史飞行数据和历史环境参数，构建环境关联模型； 将所述环境特征作为所述环境关联模型的输入参数，通过所述环境关联模型对所述环境特征进行训练，输出关联数据； 计算所述关联数据与不符合正常时序模式的传感器数据之间的残差，对所述残差进行波动性分析，判断是否在预设的环境影响范围内，如果残差波动不在范围内，表示传感器存在故障，如果残差波动在范围内，表示传感器数据的异常与环境相关，不存在故障。

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