一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法

技术领域

本发明属于飞行器姿控系统执行器故障诊断技术领域，一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法。

背景技术

姿态控制系统是飞行器的最重要的分系统之一，其正常与否将直接影响飞行器完成既定飞行任务的能力。然而，飞行器有时会处于极端的飞行条件下，这种恶劣的飞行环境会导致飞行器易受风干扰、气流扰动等多种因素的影响，进而使得飞行器姿控系统很有可能发生故障。现有研究资料表明，执行机构故障是飞行器众多故障模式中发生几率最高、造成后果最严重的故障模式之一。因此，一旦飞行器的姿控系统执行器发生了故障且不能得到快速准确的处理，将会给飞行器的安全带来极大威胁。这就对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法提出了高的要求。

目前，大多数关于飞行器姿控系统执行器故障诊断的研究都只停留在力矩层面，不能诊断具体到执行器层面的故障信息，这不利于后续针对故障的恢复技术。部分研究能够诊断到执行器层面的故障信息，但是这些研究工作中许多并没有考虑执行器的耦合关系，将执行器的分配矩阵线性化，这将飞行器姿控系统执行器的故障诊断问题简化了很多，导致无法在短时间内准确的检测和隔离出执行器故障。

发明内容

针对现有技术中存在的没有考虑执行器的耦合关系，将飞行器姿控系统执行器的故障诊断问题简化了很多的情况，导致无法在短时间内准确的检测和隔离出执行器故障。本发明提供一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法，可以在短时间内实现准确的故障检测和故障隔离，为后续实现飞行器姿控系统执行器的故障恢复提供基础。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法，包括：

建立飞行器姿态动力学模型；

根据飞行器姿态动力学模型，设计多模型容积卡尔曼滤波器组；

根据多模型容积卡尔曼滤波器组生成的新息序列，基于多样本卡方检验方法判断新息序列是否存在异常情况；

若基于多样本卡方检验方法判断新息序列是存在异常情况，则判定飞行器姿态系统执行器存在故障，并对该故障进行故障隔离；

根据故障隔离及飞行器姿态动力学模型，设计一致收敛故障观测器重构力矩层级故障D，完成执行器层级的故障重构。

作为本发明的进一步解释，所述建立飞行器姿态动力学模型，具体表现方式如下：

其中，ω表示飞行器姿态角速度，J为飞行器惯量矩阵，u

所述飞行器所受的综合故障D＝J

其中，u

作为本发明的进一步解释，所述根据飞行器姿态动力学模型建立无故障的状态空间方程，并对无故障的状态空间方程进行离散化处理，获取离散总状态空间方程；

将执行器输出量增广到离散总状态空间方程中得到增广状态空间方程；

基于离散总状态空间方程及增广状态空间方程，设计多模型容积卡尔曼滤波器组。

作为本发明的进一步解释，所述根据多模型容积卡尔曼滤波器组生成的新息序列共m+1组，其中m为执行器数量，新息序列具体表示如下：

其中，

作为本发明的进一步解释，所述基于多样本卡方检验方法判断新息序列是否存在异常情况，是需要构造新的新息

若统计量

若统计量

作为本发明的进一步解释，所述新的新息：

其中，

所述根据新的新息

其中，

作为本发明的进一步解释，所述基于多样本卡方检验方法判断新息序列是存在异常情况，则判定飞行器姿态系统执行器存在故障，之后：

判断新息序列中新息

若新息

作为本发明的进一步解释，所述根据故障隔离及飞行器姿态动力学模型，设计一致收敛故障观测器重构力矩层级故障D，设计目标函数，并对目标函数进行优化，从而完成执行器层级的故障重构。

作为本发明的进一步解释，所述目标函数的具体表现形式如下：

其中，Λ

作为本发明的进一步解释，，所述基于多样本卡方检验方法判断新息序列是否存在异常情况，若基于多样本卡方检验方法判断新息序列是无异常情况，则判定所有执行器正常，无需进行故障隔离及故障重构，故障诊断直接结束。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果。

本发明一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法，是通过建立飞行器姿态动力学模型，并设计多模型容积卡尔曼滤波器组，基于滤波器组生成的新息序列进行多样本卡方检验，根据检验结果实现飞行器姿态系统执行器的故障检测和故障隔离。其中，容积卡尔曼滤波器能够处理像复杂飞行器这样具有较强非线性的系统，且不用像扩展卡尔曼滤波器一样计算雅可比矩阵，操作简单。因此，本发明可以在短时间内准确地检测和隔离出执行器故障，避免航空事故的发生，为后续实现飞行器姿控系统执行器的故障恢复提供基础，提高了飞行器的安全性和可靠性，减少了由于飞行器故障产生的不良后果。根据故障隔离信息和设计一致收敛故障观测器重构力矩层级故障，设计目标函数，通过优化该函数重构执行器层级故障，固定时间的高阶滑模故障观测器能够实现固定时间收敛，不需考虑初值范围，能够快速准确地重构出系统故障。

附图说明

图1为本发明一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法的流程示意图；

图2为本发明具体的飞行器姿控系统执行器故障诊断流程图；

图3为本发明的总滤波器故障检测结果图；

图4为本发明的子滤波器组故障隔离结果图；

图5为本发明的力矩层级故障重构曲线图；

图6为本发明的力矩层级故障重构误差曲线图；

图7为本发明的执行器层级故障重构曲线图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。

针对现有技术中存在的没有考虑执行器的耦合关系，将飞行器姿控系统执行器的故障诊断问题简化了很多，导致无法在短时间内准确的检测和隔离出执行器故障。本发明提供一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法，如图1所示，该方法为：

建立飞行器姿态动力学模型；

根据飞行器姿态动力学模型，设计多模型容积卡尔曼滤波器组；

根据多模型容积卡尔曼滤波器组生成的新息序列，基于多样本卡方检验方法判断新息序列是否存在异常情况；

若基于多样本卡方检验方法判断新息序列是存在异常情况，则判定飞行器姿态系统执行器存在故障，并对该故障进行故障隔离；

根据故障隔离及飞行器姿态动力学模型，设计一致收敛故障观测器重构力矩层级故障，完成执行器层级的故障重构。

以下结合附图对本发明具体进行详细说明：

如图2所示，本发明提供一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法，包括以下步骤：

S1.建立包含执行器故障和干扰的飞行器姿态动力学模型为：

其中，ω∈R

u

u

其中，f()为表示执行器分布的函数，δ＝[δ

S2.根据S1中建立的飞行器姿态动力学模型，建立无故障的状态空间方程为：

z＝Hx+v

其中，A＝-J

x

z

其中，x

S3.根据S2中建立的总状态空间方程，将执行器输出量增广到该状态空间方程中得到m个增广状态空间方程，其中第i(i＝1,...,m)个方程为：

其中，

其中，

S4.根据S2和S3中建立的状态空间方程，设计多模型容积卡尔曼滤波器组总共包括m+1个容积卡尔曼滤波器，滤波器的不同之处在于针对的状态空间方程不同，其对应关系具体为：

总滤波器——离散总状态空间方程

子滤波器1——第1个增广状态空间方程

……

子滤波器m——第m个增广状态空间方程

通过所设计的容积卡尔曼滤波器组生成的新息序列共m+1组，具体为：

其中，

S5.根据S4中设计的多模型容积卡尔曼滤波器组，基于多样本卡方检验方法判断新息序列的异常情况，首先需要构造新的新息，具体为：

其中，

其中，

基于构造得到的统计量

设计合理的阈值

S6.根据S5中所述基于多样本卡方检验方法判断新息序列的异常情况的方法，通过判断新息序列的异常情况实现故障检测和故障隔离，包括以下步骤：

第一步，判断新息

第二步，判断新息

S7.根据S1中设计的飞行器姿态动力学模型，设计一致收敛故障观测器重构力矩层级故障D，具体为：

其中，κ

S8.根据S6中得到的故障隔离信息和S7中重构的力矩层级故障，设计目标函数，具体为：

其中，Λ

其中，r∈[0,1]表示执行器失效系数。通过解决该优化问题，即可实现执行器层级的故障重构。

以下通过Matlab进行仿真来说明本发明一种针对飞行器姿控系统执行器的故障诊断方法的具体计算过程。

仿真参数设置如下：

飞行器具体参数为：惯量矩阵

表1执行器输出与滚转力矩系数关系

表2执行器输出与俯仰力矩系数关系

表3执行器输出与偏航力矩系数关系

飞行仿真相关参数为：飞行时间为15s，仿真步长0.01s，干扰力矩为零均值的高斯白噪声，其标准差为100N，量测噪声为零均值的高斯白噪声，其标准差为1×10

故障相关参数为：故障出现时间为10s，故障发生位置为执行器1或执行器2，执行器失效程度0.5，故障检测阈值T

容积卡尔曼滤波器组参数为：总滤波器系统噪声协方差矩阵Q

一致收敛观测器参数为：a＝0.8，b＝1.2，κ

优化目标函数参数为：Q

从表1-表3中的执行器输出与各力矩系数的对应关系中可以看出，执行器1和执行器2的对应关系完全相同，这意味着这两个执行器故障表现形式完全相同，无法区分出执行器1和执行器2之间的故障；同样，执行器3和执行器4之间也存在这种问题。因此，针对本仿真所涉及飞行器这种特例，不隔离执行器1和执行器2以及执行器3和执行器4之间的故障，所设计的容积卡尔曼滤波器组中也仅包含6个子滤波器，分别对应：执行器1、2故障，执行器3、4故障，执行器5故障，执行器6故障，执行器7故障和执行器8故障。

总滤波器故障检测结果如图3所示。从图中可以看到，在故障出现的前10秒内，卡方检验值处于稳定状态，并不会超出所设置阈值，意味着没有故障发生。而从第10.02秒开始，检验值开始超出阈值并在后续的时间保持稳定，这意味着在10秒左右的时间存在执行器发生故障的情况，故障被成功检测出。

子滤波器组故障隔离结果如图4所示。从图4中可以明显看出，除了子滤波器1之外，其他的子滤波器的检验值都在10.02秒之后出现了明显超出阈值并稳定的情况，这意味着执行器1或2出现了故障，而其他执行器正常，故障被成功隔离出。

力矩层级的故障重构结果如图5和图6所示。从图5中可以看出，在10秒之前，重构的故障曲线始终跟踪实际故障并保持一个很小的范围内，而在出现故障之后，在大概0.5秒的时间重构的故障曲线重新跟踪上了实际故障值并保持稳定。从图6可以看出，重构故障误差始终保持在一个很小的范围内，这意味着，观测器重构故障准确性很高。

执行器层级的故障重构结果如图7所示。从图7中可以看出，在故障出现前，重构曲线跟踪实际失效曲线稳定在0附近，而当故障出现时，重构曲线很快跟踪到了实际失效曲线，并稳定在了0.5附近。

综上所述，当前大多数飞行器都具有多个姿控系统执行器，且这些执行器在提供力矩时是相互耦合的，只有在诊断时就充分考虑这种耦合关系，才能实现准确的故障诊断。本发明建立包含执行器故障和干扰的飞行器姿态动力学模型，建立无故障的总状态空间方程并离散化，然后将各执行器状态量增广到状态向量中得到增广状态空间方程，并设计多模型容积卡尔曼滤波器组，基于滤波器组生成的新息序列进行多样本卡方检验，根据检验结果实现故障检测和故障隔离，然后设计一致收敛故障观测器重构力矩层级故障，最后根据故障隔离信息和重构得到的力矩层级故障设计目标函数，通过优化该函数重构执行器层级故障。本方法可以在短时间内准确地检测和隔离出执行器故障，并能够进一步在力矩层级和执行器层级重构故障，为后续更便于实现故障恢复打下基础。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。