一种无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法技术方案

本发明专利技术涉及一种无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法。为了实现无人机飞行控制系统的优化设计，在无人机设计阶段需要评价系统故障分离的难易程度。本发明专利技术根据无人机飞行控制系统原理和故障类型建立无人机飞行控制系统模型；利用等价空间方法构建故障诊断残差产生器；利用不同故障引起的残差向量的余弦距离建立故障分离条件；利用残差向量的相似度定量评价故障分离的难易程度，将模式识别中距离相似度和方向相似度相结合，提出了改进故障可分离性定量评价指标。该评价方法能够综合评价不同故障引起的残差向量在距离和方向上的差异，为无人机系统设计及故障分离算法设计提供一种参考依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，用于评价无人机飞行控制系统中执行器故障和传感器故障实现故障分离的难易程度，属于无人机系统故障分离

技术介绍
无人机在现代侦察、工程测绘和科学实验等领域得到广泛应用，具有较为可观的军用与民用前景。无人机飞行控制系统是无人机实现自主飞行或半自主飞行的控制系统，对稳定和控制无人机姿态、管理无人机完成任务起到至关重要的作用。无人机在飞行过程中易受复杂环境因素的影响，飞行控制系统不可避免会发生故障，易导致无人机难以完成任务，甚至造成无人机坠毁事故。目前对无人机飞行控制系统故障检测的研究已取得大量成果，但无人机飞行控制系统故障分离算法的设计以及故障可分离性分析尚待进一步研究。一方面，在无人机飞行控制系统的设计阶段若不考虑故障可分离性，易导致设计的无人机飞行控制系统难以实现故障分离，系统发生故障时无法及时修复故障；另一方面，无人机飞行控制系统中执行器故障和传感器故障缺乏统一的故障可分离性定量指标，难以定量评价不同故障分离的难易程度，因此对无人机故障可分离性评价的研究至关重要。目前，对于系统故障分离难易程度的评价问题，大多数研究成果根据控制输入与量测输出的冗余关系定性评价故障可分离性。王振西等所撰论文“基于系统冗余关系的可诊断性方法研究[J].航天控制,2013,31(6):10-16,26”利用故障变量能否引起输出变量变化构造关联矩阵，利用关联矩阵分析故障可分离性，但该方法仅能定性判断系统中不同故障能否分离，不能定量评价故障分离的难易程度，且未能考虑未知输入对故障分离的影响。王大轶等所撰专利“一种噪声影响下航天器控制系统可诊断性确定方法[P].中国,201410827895.6”利用等价空间方法产生故障诊断残差，将故障可分离性的评价问题转化为残差向量距离相似度判别问题或方向相似度判别问题，但该方法仅能定量评价残差在距离或方向上的差异，未能综合评价残差向量在距离和方向上的差异。总之，现有故障可分离性评价方法仅能定量评价不同故障引起的残差向量在距离上的差异或方向上的差异，尚未有文献或专利提出的故障可分离性评价方法能够综合评价残差向量在距离和方向上的差异并将定性方法和定量方法相结合，故障可分离性评价方法有待深入研究。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：评价无人机飞行控制系统故障分离的难易程度，利用等价空间中不同故障引起的故障诊断残差向量的余弦距离建立故障分离条件；利用残差向量的相似度定量评价故障分离的难易程度，将模式识别中距离相似度和方向相似度相结合，提出一种改进故障可分离性定量评价指标，利用故障分离条件和故障可分离性定量评价指标评价故障可分离性。本专利技术的技术解决方案为：一种无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，包括下列步骤：步骤1：根据无人机飞行控制系统原理，建立无人机线性离散定常飞行控制系统模型如下：x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+Bdd(k)+Bff(k)y(k)=Cx(k)+Du(k)+Ddd(k)+Dff(k)]]>其中，分别为状态变量、控制输入变量、输出变量、未知输入变量和故障变量，根据无人机飞行控制系统结构和飞行环境确定；nx、nu、ny、nd、nf分别为x(k)、u(k)、y(k)、d(k)、f(k)的维数，k表示采样时刻，分别表示所有nx、nu、ny、nd、nf维实数向量；d(k)包括噪声、大气扰动以及模型不确定性，假设无人机飞行控制系统中未知输入变量为线性互不相关的零均值高斯随机向量表示均值为0、协方差矩阵为Λd的高斯随机分布，0表示零矩阵或零向量，Λd为d的协方差矩阵；无人机飞行控制系统中故障变量f为l2范数有界的确定性加性故障，且fi(k),1≤i≤nf为故障变量f(k)的第i个分量，fi(k)≠0表示某执行器或传感器发生故障；A、B、C、D分别为无人机飞行控制系统的系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传输矩阵，根据无人机飞行控制系统的结构和参数确定；Bf、Df为根据系统故障f类型确定的已知矩阵或向量，Bd、Dd为根据系统未知输入d类型确定的已知矩阵或向量；步骤2：根据无人机飞行控制系统结构、参数和计算能力，确定等价空间阶数表示所有正整数，由步骤1所述的无人机线性离散定常飞行控制系统控制输入变量u(k)和输出变量y(k)的冗余关系，在等价空间中构建无人机飞行控制系统的等价方程；步骤3：对步骤2所述的无人机飞行控制系统的等价空间中等价方程进行等价变换，根据未知输入d和无人机飞行控制系统参数设计无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器；步骤4：根据步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器计算未知输入d引起的残差向量rd和不同故障fi引起的标称残差向量rfi,1≤i≤nf，根据rd、rfi计算不同故障fi引起的残差向量ri,1≤i≤nf；步骤5：根据步骤4所述的不同故障引起的标称残差向量rfi，建立故障fi的故障检测条件，依次判断各故障能否满足故障检测条件，得到无人机飞行控制系统中可检测故障表示无人机飞行控制系统的可检测故障数；步骤6：根据步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器和等价空间中未知输入变量ds的概率分布，计算未知输入d引起的残差向量rd的概率分布，根据rd的概率分布计算步骤5所述的无人机飞行控制系统可检测故障引起的残差向量的概率分布；步骤7：若无人机飞行控制系统中故障均不可检测或可检测故障数则系统中不含待分离故障对；若可检测故障数将无人机飞行控制系统中任意两个可检测故障构造待分离故障对；步骤8：从第一组待分离故障对开始，根据步骤7所述的待分离故障对中故障引起的残差向量和标称残差向量的方向差异，依次建立待分离故障对的故障分离条件，判断待分离故障对能否满足故障分离条件；步骤9：若待分离故障对满足步骤8所述的故障分离条件，计算待分离故障对的改进故障可分离性定量评价指标判断是否全部待分离故障对分析完毕，若是，则故障可分离性定量评价结束，否则回到步骤8继续计算，直至全部待分离故障对故障可分离性评价完毕。其中，步骤2中所述的无人机飞行控制系统在等价空间中的等价方程的具体求解方法为：首先，根据等价空间阶数s，在等价空间中构建无人机飞行控制系统的等价方程如下：ys(k)-Husus(k)＝Hosx(k-s)+Hdsds(k)+Hfsfs(k)其中，ys(k)、us(k)、ds(k)、fs(k)分别表示y(k)、u(k)、d(k)、f(k)在等价空间中的输出变量、控制输入变量、未知输入变量和故障变量；分别表示所有(ny·(s+1))×(nu·(s+1))、(ny·(s+1))×(nd·(s+1))、(ny·(s+1))×(nf·(s+1))、(ny·(s+1))×nx维实数矩阵，分别表示所有nu·(s+1)、nd·(s+1)、nf·(s+1)、ny·(s+1)维实数向量。其中，步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器的具体设计方法为：首先对无人机飞行控制系统的等价方程进行等价变换，在等价方程等式两端左乘矩阵Hos的左零矩阵Ns，即NsHos＝0，得到不含状态变量x(k-s)的等价方程：Ns(ys(k)-Husus(k))＝NsHdsds(k)+NsHfsfs(k)然后，计算NosHdsds的协方差矩阵Λ本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1：根据无人机飞行控制系统原理，建立无人机线性离散定常飞行控制系统模型如下：x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+Bdd(k)+Bff(k)y(k)=Cx(k)+Du(k)+Ddd(k)+Dff(k)]]>其中，分别为状态变量、控制输入变量、输出变量、未知输入变量和故障变量，根据无人机飞行控制系统结构和飞行环境确定；nx、nu、ny、nd、nf分别为x(k)、u(k)、y(k)、d(k)、f(k)的维数，k表示采样时刻，分别表示所有nx、nu、ny、nd、nf维实数向量；d(k)包括噪声、大气扰动以及模型不确定性，假设无人机飞行控制系统中未知输入变量为线性互不相关的零均值高斯随机向量表示均值为0、协方差矩阵为Λd的高斯随机分布，0表示零矩阵或零向量，Λd为d的协方差矩阵；无人机飞行控制系统中故障变量f为l2范数有界的确定性加性故障，且fi(k),1≤i≤nf为故障变量f(k)的第i个分量，fi(k)≠0表示某执行器或传感器发生故障；A、B、C、D分别为无人机飞行控制系统的系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传输矩阵，根据无人机飞行控制系统的结构和参数确定；Bf、Df为根据系统故障f类型确定的已知矩阵或向量，Bd、Dd为根据系统未知输入d类型确定的已知矩阵或向量；步骤2：根据无人机飞行控制系统结构、参数和计算能力，确定等价空间阶数表示所有正整数，由步骤1所述的无人机线性离散定常飞行控制系统控制输入变量u(k)和输出变量y(k)的冗余关系，在等价空间中构建无人机飞行控制系统的等价方程；步骤3：对步骤2所述的无人机飞行控制系统的等价空间中等价方程进行等价变换，根据未知输入d和无人机飞行控制系统参数设计无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器；步骤4：根据步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器计算未知输入d引起的残差向量rd和不同故障fi引起的标称残差向量rfi,1≤i≤nf，根据rd、rfi计算不同故障fi引起的残差向量ri,1≤i≤nf；步骤5：根据步骤4所述的不同故障引起的标称残差向量rfi，建立故障fi的故障检测条件，依次判断各故障能否满足故障检测条件，得到无人机飞行控制系统中可检测故障表示无人机飞行控制系统的可检测故障数；步骤6：根据步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器和等价空间中未知输入变量ds的概率分布，计算未知输入d引起的残差向量rd的概率分布，根据rd的概率分布计算步骤5所述的无人机飞行控制系统可检测故障引起的残差向量的概率分布；步骤7：若无人机飞行控制系统中故障均不可检测或可检测故障数则系统中不含待分离故障对；若可检测故障数将无人机飞行控制系统中任意两个可检测故障构造待分离故障对；步骤8：从第一组待分离故障对开始，根据步骤7所述的待分离故障对中故障引起的残差向量和标称残差向量的方向差异，依次建立待分离故障对的故障分离条件，判断待分离故障对能否满足故障分离条件；步骤9：若待分离故障对满足步骤8所述的故障分离条件，计算待分离故障对的改进故障可分离性定量评价指标判断是否全部待分离故障对分析完毕，若是，则故障可分离性定量评价结束，否则回到步骤8继续计算，直至全部待分离故障对故障可分离性评价完毕。...

【技术特征摘要】
1.一种无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1：根据无人机飞行控制系统原理，建立无人机线性离散定常飞行控制系统模型如下：x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+Bdd(k)+Bff(k)y(k)=Cx(k)+Du(k)+Ddd(k)+Dff(k)]]>其中，分别为状态变量、控制输入变量、输出变量、未知输入变量和故障变量，根据无人机飞行控制系统结构和飞行环境确定；nx、nu、ny、nd、nf分别为x(k)、u(k)、y(k)、d(k)、f(k)的维数，k表示采样时刻，分别表示所有nx、nu、ny、nd、nf维实数向量；d(k)包括噪声、大气扰动以及模型不确定性，假设无人机飞行控制系统中未知输入变量为线性互不相关的零均值高斯随机向量表示均值为0、协方差矩阵为Λd的高斯随机分布，0表示零矩阵或零向量，Λd为d的协方差矩阵；无人机飞行控制系统中故障变量f为l2范数有界的确定性加性故障，且fi(k),1≤i≤nf为故障变量f(k)的第i个分量，fi(k)≠0表示某执行器或传感器发生故障；A、B、C、D分别为无人机飞行控制系统的系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传输矩阵，根据无人机飞行控制系统的结构和参数确定；Bf、Df为根据系统故障f类型确定的已知矩阵或向量，Bd、Dd为根据系统未知输入d类型确定的已知矩阵或向量；步骤2：根据无人机飞行控制系统结构、参数和计算能力，确定等价空间阶数表示所有正整数，由步骤1所述的无人机线性离散定常飞行控制系统控制输入变量u(k)和输出变量y(k)的冗余关系，在等价空间中构建无人机飞行控制系统的等价方程；步骤3：对步骤2所述的无人机飞行控制系统的等价空间中等价方程进行等价变换，根据未知输入d和无人机飞行控制系统参数设计无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器；步骤4：根据步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器计算未知输入d引起的残差向量rd和不同故障fi引起的标称残差向量rfi,1≤i≤nf，根据rd、rfi计算不同故障fi引起的残差向量ri,1≤i≤nf；步骤5：根据步骤4所述的不同故障引起的标称残差向量rfi，建立故障fi的故障检测条件，依次判断各故障能否满足故障检测条件，得到无人机飞行控制系统中可检测故障表示无人机飞行控制系统的可检测故障数；步骤6：根据步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器和等价空间中未知输入变量ds的概率分布，计算未知输入d引起的残差向量rd的概率分布，根据rd的概率分布计算步骤5所述的无人机飞行控制系统可检测故障引起的残差向量的概率分布；步骤7：若无人机飞行控制系统中故障均不可检测或可检测故障数则系统中不含待分离故障对；若可检测故障数将无人机飞行控制系统中任意两个可检测故障构造待分离故障对；步骤8：从第一组待分离故障对开始，根据步骤7所述的待分离故障对中故障引起的残差向量和标称残差向量的方向差异，依次建立待分离故障对的故障分离条件，判断待分离故障对能否满足故障分离条件；步骤9：若待分离故障对满足步骤8所述的故障分离条件，计算待分离故障对的改进故障可分离性定量评价指标判断是否全部待分离故障对分析完毕，若是，则故障可分离性定量评价结束，否则回到步骤8继续计算，直至全部待分离故障对故障可分离性评价完毕。2.根据权利要求1所述的无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，其特征在于：步骤2中所述的无人机飞行控制系统在等价空间中的等价方程的具体求解方法为：首先，根据等价空间阶数s，在等价空间中构建无人机飞行控制系统的等价方程如下：ys(k)-Husus(k)＝Hosx(k-s)+Hdsds(k)+Hfsfs(k)其中，ys(k)、us(k)、ds(k)、fs(k)分别表示y(k)、u(k)、d(k)、f(k)在等价空间中的输出变量、控制输入变量、未知输入变量和故障变量；分别表示所有(ny·(s+1))×(nu·(s+1))、(ny·(s+1))×(nd·(s+1))、(ny·(s+1))×(nf·(s+1))、(ny·(s+1))×nx维实数矩阵，分别表示所有nu·(s+1)、nd·(s+1)、nf·(s+1)、ny·(s+1)维实数向量。3.根据权利要求1所述的无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，其特征在于：步骤3所述的无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器的具体设计方法为：首先对无人机飞行控制系统的等价方程进行等价变换，在等价方程等式两端左乘矩阵Hos的左零矩阵Ns，即NsHos＝0，得到不含状态变量x(k-s)的等价方程：Ns(ys(k)-Husus(k))＝NsHdsds(k)+NsHfsfs(k)然后，计算NosHdsds的协方差矩阵Λds表示等价空间中ds的协方差矩阵，并计算P＝(Λnds)-1/2，在上述等价方程两端左乘矩阵P以满足I表示单位矩阵，得到等价方程：PNs(ys(k)-Husus(k))＝PNsHdsds(k)+PNsHfsfs(k)最后，设计无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器为：r(k)＝NosHdsds(k)+NosHfsfs(k)其中，Nos＝PNs，无人机飞行控制系统故障诊断残差r(k)＝Nos(ys(k)-Husus(k))。4.根据权利要求1所述的无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，其特征在于：步骤4所述的不同故障引起的残差向量的具体求解方法为：根据无人机飞行控制系统故障诊断残差产生器r(k)，首先计算故障未发生f(k)＝0时未知输入d(k)引起的残差向量rd(k)＝NosHdsds(k)和不同故障fi(k)发生时引起的标称残差向量rfi(k)＝NosFifsi(k),1≤i≤nf，然后计算不同故障fi(k)引起的残差向量，得：ri(k)＝NosFifsi(k)+NosHdsds(k),1≤i≤nf其中，Bf,i、Df,i,1≤i≤nf分别表示Bf的第i列、Df的第i列。5.根据权利要求1所述的无人机飞行控制系统的故障可分离性评价方法，其特征在于：步骤5所述的故障检测条件并得到可检测故障的具体判断方法为：当故障fi发生时，即fi(k)≠0，fi(k)引起的标称残差向量rfi(k)＝NosFifsi(k)＝0表示故障fi的发生不能引起标称残差向量rfi变化，因此故障fi不能通过残差ri被检测，fi不满足故障检测条件；当fi(k)≠0时，若rfi(k)≠0则故障fi的发生可通...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟麦英，宋洋，周东华，赵岩，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37