論文の概要: Machine Learning for Pre/Post Flight UAV Rotor Defect Detection Using Vibration Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15880v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 13:50:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 19:01:10.937958
• Title: Machine Learning for Pre/Post Flight UAV Rotor Defect Detection Using Vibration Analysis
• Title（参考訳）: 振動解析を用いた飛行前UAVロータ欠陥検出のための機械学習
• Authors: Alexandre Gemayel, Dimitrios Michael Manias, Abdallah Shami,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は将来のスマートシティにとって重要なインフラ要素となるだろう。 効率的な運用のためには、UAVの信頼性は障害や故障の常時監視によって保証されなければならない。 本稿では,信号処理と機械学習を利用して,包括的振動解析データを分析し,ローターブレードの欠陥の有無を判定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.550658461477106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) will be critical infrastructural components of future smart cities. In order to operate efficiently, UAV reliability must be ensured by constant monitoring for faults and failures. To this end, the work presented in this paper leverages signal processing and Machine Learning (ML) methods to analyze the data of a comprehensive vibrational analysis to determine the presence of rotor blade defects during pre and post-flight operation. With the help of dimensionality reduction techniques, the Random Forest algorithm exhibited the best performance and detected defective rotor blades perfectly. Additionally, a comprehensive analysis of the impact of various feature subsets is presented to gain insight into the factors affecting the model's classification decision process.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は将来のスマートシティにとって重要なインフラ要素となるだろう。 効率的な運用のためには、UAVの信頼性は障害や故障の常時監視によって保証されなければならない。 この目的のために,本論文では,信号処理と機械学習を用いて,包括的振動解析データの解析を行い,飛行前および飛行後におけるローターブレードの欠陥の有無を判定する。 次元減少技術の助けを借りて、ランダムフォレストアルゴリズムは最高の性能を示し、欠陥のあるローターブレードを完璧に検出した。 さらに、様々な特徴部分集合の影響を包括的に分析し、モデルの分類決定プロセスに影響を与える要因について考察する。

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