一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，包括以下步骤：首先，根据高速飞行器温度控制系统的动力学模型，构建非线性分布参数系统并进行线性化处理。其次，设置自适应事件触发机制条件，建立模糊故障检测滤波器模型。然后，构建故障检测模型，设计残差评价函数和检测阈值，建立故障检测判断逻辑。此外，设计李雅普诺夫函数，依据李雅普诺夫直接法，得到模糊故障检测滤波器模型的未知参数。最后，根据所设计的模糊故障检测滤波器模型，检测故障是否发生。本发明专利技术能够有效地检测高速飞行器温度控制系统是否发生故障，所设计的自适应事件触发机制可以提高网络资源利用率，节省网络传输资源。节省网络传输资源。节省网络传输资源。

【技术实现步骤摘要】
一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法


[0001]本专利技术涉及故障检测
，具体的说是一种用于高速飞行器温度控制系统的故 障检测方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，高速飞行器因其具有较高的速度以及机动性优势，广泛应用于军 事等领域。然而，高速飞行器在飞行过程中表面温度分布往往具有很强的非线性以及空间分 布特性。因此，针对非线性问题，可以采用Takagi
‑
Sugeno(T
‑
S)模糊模型进行线性化处理； 对于空间分布特性，可以采用偏微分方程进行系统建模。
[0003]此外，飞行器在高速飞行过程中因与大气发生摩擦导致表面温度急剧升高，容易发 生元件失灵等故障。同时，在飞行过程中伴随着许多干扰，这会给飞行造成极大的困难，严 重会导致机翼损坏，带来灾难性的后果。因此，在飞行器高速飞行过程中抵抗干扰并检测故 障是有意义的。此外，飞行器表面温度分布往往具有很强的随机性，这也给系统故障检测带 来了很大困难。
[0004]为及时地检测故障，结合网络化系统，设计故障检测滤波器来检测故障。然而，网 络传输过程中的海量实时数据，容易造成信号冗余，导致通信崩溃。因此，在网络传输过程 中需要引入一些技术来减少网络传输数据，节省网络传输资源。为此，有学者提出了一种事 件触发机制，通过调整触发条件，有效地减少传输数据。然而，传统的触发阈值往往是固定 的，不能满足系统动态性、时变性的需要。同时，现有研究结果只在时间上考虑事件触发机 制，没有考虑系统的空间特性。因此，根据系统的动态变化，构建基于空间的事件触发机制， 设计动态的触发阈值是有意义的。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种用于高速飞行器温度控制系统的故障 检测方法，该故障检测方法能够有效地检测高速飞行器温度控制系统是否会发生故障，并在 高速飞行器温度控制系统的仿真验证中取得了较好的效果。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用的具体方案为：一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，包括以下步骤：步骤1、构建高速飞行器温度控制系统的动力学模型，将建立的动力学模型归纳为一类非线 性分布参数系统，然后对该分布参数系统进行线性化处理；步骤2、采用基于空间的自适应事件触发机制，设计自适应触发阈值，得到满足触发条件的 传输数据；步骤3、构建模糊故障检测滤波器模型，以步骤2得到的传输数据作为模糊故障检测滤波器 模型实际输入，将该实际输入代入构建的模糊故障检测滤波器模型，以获得故障检测所需的 残差信号；步骤4、基于获得的残差信号设计残差评价函数和检测阈值，进而构造故障检测判
断逻辑；步骤5、构建故障检测模型，基于故障检测模型设计李雅普诺夫函数，采用李雅普诺夫直接 法求解线性矩阵不等式以得到模糊故障检测滤波器模型的未知参数；步骤6、将步骤5求得的未知参数代入模糊故障检测滤波器模型中，能够获得所需的残差信 号，将该残差信号代入步骤4中得到残差评价函数和检测阈值；步骤7、借助故障检测判断逻辑，通过比较残差评价函数和检测阈值的大小判断故障是否发 生。
[0007]进一步地，步骤1中，采用T
‑
S模糊模型对非线性分布参数系统进行线性化处理， 得到T
‑
S模糊系统模型。
[0008]进一步地，步骤3中，基于异步技术，采用T
‑
S模糊模型构建模糊故障检测滤波器 模型。
[0009]进一步地，步骤5中，结合T
‑
S模糊系统模型、自适应事件触发机制以及模糊故障 检测滤波器模型，构建故障检测模型。
[0010]进一步地，步骤3中，检测阈值选用的是未发生马尔科夫跳变故障下的残差评价函 数的最大值。
[0011]进一步地，模糊故障检测滤波器模型为：其中，表示滤波器状态向量，表示滤波器反应扩散项系数，表示在 一个无穷小的时间间隔内的变化，表示对x的二阶偏导，表示残差信号， φ(x
p
,t)＝[φ1(x
p
,t),φ2(x
p
,t),
…
,φ
q
(x
p
,t)]表示模糊滤波器的前件变量，j∈{1,2,
…
,r}，r、q均为 正整数，为模糊故障检测滤波器模型的隶属度函数，z(x
p
,t)表示触发信号，A
fj
, B
fj
,C
fj
和D
fj
均为滤波器系数矩阵。
[0012]进一步地，残差评价函数和检测阈值分别如下所示：其中，f(x,t)表示具有马尔科夫跳变特性的故障信号，为残差评价函数，表 示残差信号，为检测阈值，t
k
为评价时间；当残差评价函数大于检测阈值时，高速飞行器温度控制系统发生故障，故障检测系统报警； 反之，高速飞行器温度控制系统正常工作。
[0013]有益效果：本专利技术应用于一类高速飞行器温度控制系统中，(1)在系统建模过程中考虑了普遍发生的随 机现象，系统建模更具一般性；(2)采用基于空间的自适应事件触发机制，设计自适应触发 阈值，动态地判断数据是否传输，节省网络传输资源；(3)引入具有马尔可夫跳变特性的故 障信号，提出一种新型的模糊故障检测滤波器模型，检测故障是否发生。
附图说明
[0014]图1是本专利技术的高速飞行器温度控制系统模型图。
[0015]图2是本专利技术的故障检测系统结构框图。
[0016]图3是本专利技术的自适应触发阈值图。
[0017]图4是本专利技术的基于空间的自适应事件触发机制下的传输点。
[0018]图5是本专利技术的有无故障下的评价函数轨迹。
具体实施方式
[0019]下面将结合具体实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述 的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领 域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的 保护范围。
[0020]一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，其结构框图如图2所示，整个 过程如下：步骤1、构建高速飞行器温度控制系统的动力学模型，将建立的动力学模型归纳为一类非线 性分布参数系统，利用Takagi
‑
Sugeno(T
‑
S)模糊模型对非线性分布参数系统进行线性化处 理，得到T
‑
S模糊系统模型；步骤2、采用基于空间的自适应事件触发机制来节省有限的网络传输资源，设计自适应触发 阈值，得到满足触发条件的传输数据；步骤3、基于异步技术，采用T
‑
S模糊模型构建模糊故障检测滤波器模型，以步骤2得到的 传输数据作为模糊故障检测滤波器模型实际输入，将该实际输入代入构建的模糊故障检测滤 波器模型，以获得故障检测所需的残差信号；步骤4、基于获得的残差信号设计残差评价函数和检测阈值，进而构造故障检测判断本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建高速飞行器温度控制系统的动力学模型，将建立的动力学模型归纳为一类非线性分布参数系统，然后对该分布参数系统进行线性化处理；步骤2、采用基于空间的自适应事件触发机制，设计自适应触发阈值，得到满足触发条件的传输数据；步骤3、构建模糊故障检测滤波器模型，以步骤2得到的传输数据作为模糊故障检测滤波器模型实际输入，将该实际输入代入构建的模糊故障检测滤波器模型，以获得故障检测所需的残差信号；步骤4、基于获得的残差信号设计残差评价函数和检测阈值，进而构造故障检测判断逻辑；步骤5、构建故障检测模型，基于故障检测模型设计李雅普诺夫函数，采用李雅普诺夫直接法求解线性矩阵不等式以得到模糊故障检测滤波器模型的未知参数；步骤6、将步骤5求得的未知参数代入模糊故障检测滤波器模型中，能够获得所需的残差信号，将该残差信号代入步骤4中得到残差评价函数和检测阈值；步骤7、借助故障检测判断逻辑，通过比较残差评价函数和检测阈值的大小判断故障是否发生。2.根据权利要求1所述的一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，其特征在于：步骤1中，采用T
‑
S模糊模型对非线性分布参数系统进行线性化处理，得到T
‑
S模糊系统模型。3.根据权利要求2所述的一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，其特征在于：步骤3中，基于异步技术，采用T
‑
S模糊模型构建模糊故障检测滤波器模型。4.根据权利要求3所述的一种用于高速飞行器温度控制系统的故障检测方法，其特征在于：步骤5中，结合T
‑
S模糊系统模...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋晓娜，张震，宋帅，田园，武娜娜，孙祥亮，莫凡，王雪梅，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：