1. 本选题研究的目的及意义
多旋翼无人机作为一种新型无人飞行器，近年来在各个领域得到越来越广泛的应用，例如航拍、农业植保、物流运输、灾害救援等等。
然而，多旋翼无人机的动力系统作为其核心部件之一，一旦发生故障，将会严重影响飞行安全，甚至造成机毁人亡的重大事故。
因此，对多旋翼无人机动力系统进行实时有效的故障检测，对于提高其安全性和可靠性，保障飞行安全和任务执行具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对多旋翼无人机动力系统故障检测进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内在多旋翼无人机动力系统故障检测方面的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对多旋翼无人机动力系统故障检测电路设计展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.多旋翼无人机动力系统故障分析:对多旋翼无人机动力系统的组成、工作原理以及常见故障模式进行分析，明确故障检测对象和目标。
2.故障检测电路设计:设计基于传感器信息融合的故障检测电路，包括传感器选型、信号调理电路设计、数据采集电路设计以及故障判断电路设计等，实现对电机电流、电压、转速、温度等关键参数的实时监测。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.首先，进行文献调研，了解多旋翼无人机动力系统故障检测的国内外研究现状、最新技术和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.其次，对多旋翼无人机动力系统进行分析，研究其组成结构、工作原理、常见故障模式以及故障特征参数，为故障检测电路设计和算法研究提供依据。
3.然后，设计基于传感器信息融合的故障检测电路，选择合适的传感器，设计信号调理电路、数据采集电路以及故障判断电路，并进行仿真分析，验证电路设计的合理性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多传感器信息融合的故障检测方法:不同于传统的单一传感器故障检测方法，本研究将融合电机电流、电压、转速、温度等多源传感器信息，提高故障检测的准确性和可靠性。
2.设计一种低成本、高可靠性的故障检测电路:本研究将采用低成本的传感器和电路元件，设计简单可靠的故障检测电路，降低系统成本，提高其实用性。
3.研究基于机器学习的故障诊断算法:本研究将探索基于机器学习的故障诊断算法，利用机器学习算法强大的数据分析和模式识别能力，提高故障识别的智能化水平和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 邵健, 张洪涛, 陈志梅, 等. 基于LSTM的多旋翼无人机电机故障诊断[J]. 仪表技术与传感器, 2022(10): 100-104, 109.
[2] 张晓光, 张润, 刘洋. 基于改进Elman神经网络的多旋翼无人机电机故障诊断[J]. 计算机测量与控制, 2022, 30(10): 237-243.
[3] 孙浩, 刘洋, 李瑞. 基于VMD-WOA-LSTM的多旋翼无人机电机故障诊断[J]. 仪表技术与传感器, 2023(4): 146-150, 155.
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