基于语义引导属性迁移的无人机集群未见故障诊断方法

本发明公开了一种基于语义引导属性迁移的无人机集群未见故障诊断方法，首先，建立了考虑故障的无人机集群数学模型，生成与故障属性一致的仿真故障数据；然后，基于仿真故障数据和实测故障数据提取出相应的故障特征；在此基础上，提出了一种基于贝叶斯因果注意‑门循环单元和属性嵌入学习网络的分层贝叶斯语义引导属性迁移网络，其从可获得的故障数据中逐步地学习特征和属性语义之间高度匹配的对应关系，以学习属性知识和属性相关的特征表示，再利用这些信息诊断未见故障。本发明解决了无人机集群在缺少对应故障数据下的未见故障诊断问题，提高了故障诊断的准确性和泛化性。