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龙图腾网恭喜北京羽嘉科技有限责任公司申请的专利一种无人机可靠性的验证方法、系统、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119911435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510413324.6，技术领域涉及：B64F5/60；该发明授权一种无人机可靠性的验证方法、系统、设备和介质是由刘帅;刘峰;全力民;杨晓敏;万景川;黎梦欣;刘天昊;邓首序;朱梦婷;侯梦阳;蓝金设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机可靠性的验证方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机可靠性的验证方法、系统、设备和介质，包括：获取非标准工况下待验证无人机的环境参数数据；根据环境参数数据，计算无人机的电池效率；根据环境参数数据和电池效率，利用卡尔曼滤波算法对无人机进行飞行状态估计，得到预测飞行状态数据；根据预测飞行状态数据，利用深度强化学习算法对无人机进行故障检测，得到无人机的故障风险指数，并根据故障风险指数对无人机进行可靠性验证；本申请通过在卡尔曼滤波算法中引入电池效率补偿和空气密度修正，能够更准确地预测无人机在非标准工况下的飞行状态；通过深度强化学习算法融合状态特征、环境参数和电池效率，有利于精确地计算故障风险指数，提高无人机可靠性验证的准确性。

本发明授权一种无人机可靠性的验证方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机可靠性的验证方法，其特征在于，包括： 获取非标准工况下待验证无人机的环境参数数据； 根据所述环境参数数据，计算所述无人机的电池效率； 根据所述无人机的环境参数数据和所述电池效率，对所述无人机的飞行状态进行初始化，得到所述无人机的初始飞行状态； 根据所述无人机的环境参数数据、所述电池效率和所述初始飞行状态，通过状态预测方程对所述无人机进行状态预测，得到所述无人机的预测飞行状态数据； 根据所述无人机的预测飞行状态数据，利用深度强化学习算法对所述无人机进行故障检测，得到所述无人机的故障风险指数，并根据所述故障风险指数对所述无人机进行可靠性验证； 其中，所述状态预测方程中引入电池效率补偿和空气密度修正；所述环境参数数据包括：环境数据和无人机状态数据；所述环境数据包括：环境温度、空气密度、湿度数据、风速数据和位置数据；所述无人机状态数据包括：电池电压数据、电池电流数据和传感器数据； 所述无人机的电池效率对应的计算式如下： ； 其中，表示无人机的电池效率；表示标准工况下的无人机电池效率基准值；表示指数函数；表示标准温度；表示当前温度与标准温度的差值；表示空气密度影响系数；表示当前空气密度；表示标准空气密度；表示负载系数；表示无人机当前的电池电流数据；表示电池的最大允许电流；表示湿度影响系数；表示无人机的当前湿度数据；表示无人机的最大允许湿度； 所述状态预测方程对应的表达式如下： ； 式中， ； ； 其中，表示无人机时刻的预测飞行状态数据；表示无人机时刻的状态转移矩阵；表示无人机时刻的预测飞行状态数据；表示电池效率补偿因子；表示无人机时刻的控制输入矩阵；表示无人机时刻的控制向量；表示无人机的电池效率；表示无人机时刻的过程噪声；表示空气密度修正因子；表示无人机时刻的风速影响系数矩阵；表示风速向量；表示空气密度；表示标准空气密度。

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