El sistema de control de la aeronave controla todo el proceso de movimiento del vuelo. Su detección de fallos puede ayudar al sistema PHM de la aeronave a tomar decisiones y completar el mantenimiento previsto, lo que es de gran importancia para mejorar la seguridad y la fiabilidad de la aeronave. En este artículo, aprovechando la fuerte capacidad de reconocimiento inteligente y la característica de menor información requerida en el sistema inmune artificial de selección negativa, se propone un método de detección de fallos para el sistema de control de aeronaves basado en el algoritmo de selección negativa. Básicamente, tras extraer las características de los fallos a partir de los parámetros de vuelo de la aeronave, el módulo de selección negativa se utiliza para generar detectores de fallos para supervisar el sistema de control de la aeronave. Posteriormente, se introduce la prueba de hipótesis para evaluar la cobertura del detector de forma más eficiente, y se optimiza el área de cobertura del detector aplicando matemáticas geométricas en la optimización de la posición del centro y el radio del detector. El método se verifica mediante la simulación de un determinado sistema de control de aeronaves, y los resultados muestran que tiene un buen efecto de detección de los fallos del sistema.
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