论文摘要：无人机机载电源系统地面健康管理技术研究

本论文结合某实际科研项目《某型无人机地面健康管理系统》，针对无人机机载电源系统的故障诊断及预测技术进行研究。课题以国军标GJB181A-2003和GJB/Z 1391－2006标准的相关要求和规定为依据，结合实际飞行数据和相关参数，采用相关算法对机载发电机、蓄电池的故障诊断、预测与健康状态评估技术等进行研究，并开发一套地面健康管理系统，验证相关算法及技术。

首先，论文对国军标GJB181A-2003等对飞机机载电源系统的供电要求进行全面分析，结合实际研究对象，确定地面健康管理系统的总体需求，并在此基础上提出系统的总体架构和设计方案。

其次，在分析机载电源系统结构和工作原理的基础上，建立机载电源系统的数学模型，并进行仿真分析。根据对象的特性，结合实际的飞行数据和相关参数，采用主成分分析法针对机载电源系统的故障特征库进行研究。

然后，对机载电源系统的故障预测和健康管理技术进行了研究。论文基于建立的故障特征库，采用k-means聚类算法进行故障诊断，采用神经网络和灰色系统理论相结合的方法对发电机故障状态进行预测。在性能评估方面，针对机载蓄电池，提出一种基于内阻的剩余容量预测的性能评估方法。在电源系统的健康状态评估方面，提出基于模糊综合评估模型的状态评估方法。

最后，论文从功能和结构层次上对软件模块化设计进行了论述，随后重点从构成软件平台的一些核心模块进行了论述和展示。论文在.NET平台，基于MVVM模式，采用WPF模型开发了层次化和模块化软件架构，实现软件业务逻辑与UI的完全解耦，大大提高了系统的可靠性、测试性和维护性为基础。

本论文结合实际科研项目，针对机载电源的预测和健康管理这一核心内容，对其相关软件及预测评估等关键技术进行了深入研究，完成了系统设计，达到了预期目标。

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