无人机动力系统故障检测的方法、装置及无人机制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种无人机动力系统故障检测的方法，包括：S1、在无人机飞行期间，获取扰动数据；S2、判断扰动数据是否大于预设值，是则进入S3；S3、根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号。本发明专利技术的有益效果在于：提供一种检测方法，将动力缺失异常的情况当作外部扰动处理，得到扰动的大小和方向，从而定位故障电机，让飞控系统及时改变控制分配矩阵，让余下的动力系统能够保持无人机机体稳定飞行，大大降低了多旋翼无人机因动力故障造成的坠机概率。

Method, device and UAV for fault detection of UAV power system

The invention provides a method of fault detection for unmanned aerial vehicle power system, including: S1, obtaining disturbance data during UAV flight, S2, judging whether the disturbance data is greater than the presupposition value, and then entering S3; S3, adjusting the control signal according to the disturbance data and output the anti disturbance control signal. The beneficial effect of the invention is to provide a detection method, to treat the anomaly of the power loss as an external disturbance, to get the size and direction of the disturbance, to locate the fault motor, and to make the flight control system change the control distribution matrix in time, so that the remaining power system can keep the airframe of the unmanned aerial vehicle to fly steadily and greatly. The drop probability of multi rotor UAV caused by power failure has been reduced.

【技术实现步骤摘要】
无人机动力系统故障检测的方法、装置及无人机
本专利技术涉及无人机飞行控制领域，尤其是指一种无人机动力系统故障检测的方法、装置及无人机。
技术介绍
由于多旋翼飞行器的良好飞行性能和悬停特性，近些年来应用于越来越多的行业中，同时无人机的安全问题也愈发受到人们的重视，尤其是在运输行业应用领域，无人机自身的自重和负载都比较大，动力系统一旦出现异常，抛开财产损失不说，无人机坠落所造成的安全问题也很严峻，所以为了无人机飞行的安全性能，对多旋翼无人机动力系统的故障检测尤为重要。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种快速定位无人机动力系统中故障动力源，从而可以快速调整控制策略，保证无人机的平稳飞行并安全降落的装置及方法。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种无人机动力系统故障检测的方法，包括：S1、在无人机飞行期间，获取扰动数据；S2、判断扰动数据是否大于预设值，是则进入S3；S3、根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号。进一步的，步骤S1中，所述扰动数据包括扰动向量和扰动方向θi。进一步的，步骤S2中，当θi的值小于预设角度阀值，且扰动向量的模大于阀值，则判定i电机出现故障。进一步的，所述扰动方向θi表示第i个电机轴在XY平面的单位向量与扰动向量的夹角。进一步的，所述扰动向量的模为αi，进一步的，步骤S3中，包括根据故障电机信息对剩余电机进行矩阵重新分配的步骤。进一步的，步骤S3之后，还包括向地面站发送异常信息的步骤。本专利技术还包括一种无人机动力系统故障检测装置，包括扰动观测模块、判断模块和混合模块，所述扰动观测模块分别与所述判断模块和混合模块连接，所述扰动观测模块用于在无人机飞行期间，获取扰动数据；所述判断模块用于判断扰动数据是否大于预设值；所述混合模块用于根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号。进一步的，所述扰动观测模块包括扰动方向检测单元和扰动数值检测单元，所述扰动方向检测单元用于检测扰动方向θi；所述扰动数值检测单元用于检测扰动向量本专利技术还包括一种无人机控制系统，所述遥控模块与飞控模块连接，所述飞控模块与所述故障检测装置的混合模块的一个输入端连接，所述故障检测装置与所述无人机连接，所述飞控模块包括加法单元，所述无人机包括平衡检测模块，所述平衡检测模块分别与加法单元和所述故障检测装置的扰动观测模块连接，所述扰动观测模块与所述混合模块的另一个输入端连接，所述遥控模块用于对无人机发送飞行控制信号；所述平衡检测模块用于输出无人机姿态信号；所述加法单元用于将所述遥控模块发送的飞行控制信号和所述平衡检测模块输出的无人机姿态信号进行加法求和运算。本专利技术的有益效果在于：提供一种检测方法，将动力缺失异常的情况当作外部扰动处理，得到扰动的大小和方向，从而定位故障电机，让飞控系统及时改变控制分配矩阵，让余下的动力系统能够保持无人机机体稳定飞行，大大降低了多旋翼无人机因动力故障造成的坠机概率。附图说明下面结合附图详述本专利技术的具体结构：图1为本专利技术的检测方法流程示意图；图2为本专利技术的一个实施例的结构模型示意图；图3为本专利技术的一个实施例的装置系统框图。1-遥控装置；2-飞控模块；3-混合模块；4-无人机；5-扰动观测模块；6-加法模块；7-平衡检测模块。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。实施例1请参阅图1以及图2，一种无人机动力系统故障检测的方法，包括：S1、在无人机飞行期间，获取扰动数据，所述扰动数据包括扰动向量和扰动方向θi；所述扰动方向θi表示第i个电机轴在XY平面的单位向量与扰动向量的夹角。S2、判断扰动数据是否大于预设值，当θi的值小于预设角度阀值，且扰动向量的模大于阀值，则判定i电机出现故障；S3、根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号；所述扰动向量的模为αi，本实施例中，以六旋翼无人机为例说明故障检测原理和实现过程，六旋翼无人机的动力分别分布在六个机臂上，由六个电机和螺旋桨共同提供升力，滚转，偏航和俯仰力矩，当各个臂的动力系统均正常时，由于结构的对称性，系统的动力模型如下：上式中ωi表示的是每个电机的转速，a表示螺旋桨的升力系数，b表示螺旋桨的反扭力系数，u1表示系统所产生的总升力，u2表示横滚力矩，u3表示俯仰力矩，u4表示偏航力矩，M表示动力系统的动力矩阵。当某个动力出现缺失异常时，会反应到对应控制通道的控制量上，通过在控制环路中加入扰动观测器，将缺失的动力部分作为外部扰动来估计，我们可以得到扰动向量的大小和方向，θi表示第i个电机轴在XY平面的单位向量与扰动向量的夹角，当夹角θi小于一定阈值，并且和扰动向量的模超过一定阈值，此时认为此电机发生故障。数学表达如下：标量αi表示编号为i的电机的故障大小，当αi大于设定的故障阈值λ时，可以判定此电机有故障。在理想的，无外部环境扰动的情况下，当一个轴的动力缺失时，这部分缺失的动力经过扰动估计会估计到与缺失动力轴的方向重合，大小与此时的油门大小有关，即θi为0，扰动向量模值一般取悬停时的油门大小为0.4，考虑到环境的扰动影响和数据噪声，θi一般不可能为0，需要根据实际飞行测试数据确定。从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：提供一种检测方法，将动力缺失异常的情况当作外部扰动处理，得到扰动的大小和方向，从而定位故障电机，让飞控系统及时改变控制分配矩阵，让余下的动力系统能够保持无人机机体稳定飞行，大大降低了多旋翼无人机因动力故障造成的坠机概率。实施例2在实施例1的基础上，步骤S3中，包括根据故障电机信息对剩余电机进行矩阵重新分配的步骤。本实施例中，当编号为1的电机出现故障时，故障动力模型如下：系统中的飞控模块根据故障动力模型改变控制分配矩阵，让余下的动力系统能够正常的执行设定的控制指令，改善个别电机出现故障后，飞控模块对飞机的控制效果。实施例3在实施例2的基础上，步骤S3之后，还包括向地面站发送异常信息的步骤。本实施例中，当检测到无人机动力系统故障后，及时向地面站发送无人机异常信息，有利于地面人员第一时间定位并追踪到故障无人机。请参阅图3，本专利技术还包括一种无人机动力系统故障检测装置，包括扰动观测模块5、判断模块和混合模块3，所述扰动观测模块5分别与所述判断模块和混合模块3连接，所述扰动观测模块5用于在无人机4飞行期间，获取扰动数据；所述判断模块用于判断扰动数据是否大于预设值；所述混合模块3用于根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号。所述扰动观测模块5包括扰动方向检测单元和扰动数值检测单元，所述扰动方向检测单元用于检测扰动方向θi；所述扰动数值检测单元用于检测扰动向量本实施例中，通过在控制环路中加入扰动观测器，将缺失的动力部分作为外部扰动来估计，我们可以得到扰动向量的大小和方向，θi表示第i个电机轴在XY平面的单位向量与扰动向量的夹角，当夹角θi小于一定阈值，并且和扰动向量的模超过一定阈值，此时认为此电机发生故障。本专利技术还包括一种无人机控制系统，包括上述的故障检测装置、遥控模块1和无人机4，所述遥控模块1与飞控模块2连接，所述飞控模块2与所述故障检测装置的混合模块3的一个输入端连接，所述故障检测装置与所述无人机4连接，所述飞控模块2包括加法单元6，所述无人机4包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机动力系统故障检测的方法，包括：S1、在无人机飞行期间，获取扰动数据；S2、判断扰动数据是否大于预设值，是则进入S3；S3、根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号。

【技术特征摘要】
1.一种无人机动力系统故障检测的方法，包括：S1、在无人机飞行期间，获取扰动数据；S2、判断扰动数据是否大于预设值，是则进入S3；S3、根据扰动数据调整控制信号并输出抗扰动控制信号。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S1中，所述扰动数据包括扰动向量和扰动方向θi。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤S2中，当θi的值小于预设角度阀值，且扰动向量的模大于阀值，则判定i电机出现故障。4.如权利要求3所述的无人机动力系统故障检测系统，其特征在于：所述扰动方向θi表示第i个电机轴在XY平面的单位向量与扰动向量的夹角。5.如权利要求4所述的无人机动力系统故障检测系统，其特征在于：所述扰动向量的模为αi，6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：步骤S3中，包括根据故障电机信息对剩余电机进行矩阵重新分配的步骤。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：步骤S3之后，还包括向地面站发送异常信息的步骤。8.一种无人机动力系统故障检测装置，其特征在于：包括扰动观测模块、判断模块和混合模块，所述扰动观测模块分别与所述判断模块和混合模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄涛，曹鹏蕊，刘国良，康腾，
申请(专利权)人：深圳禾苗通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44