一种变体飞行器智能安全管理系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种变体飞行器智能安全管理系统及方法，用于实现基于状态监测和时变系统辨识的在线故障诊断与处理，所述智能安全管理系统包括状态监测与系统辨识单元、故障诊断单元、故障处理单元及系统信息知识库。智能安全管理系统能够融合多种机载传感器信息，对变体飞行器的时变飞行动力学特征进行跟踪辨识，对异常信息进行实时监测并分析，结合故障特征库进行在线故障诊断，根据诊断结果生成处理方案，并提交至飞行器控制中枢执行，对后续控制策略做出调整，从飞行器总体控制层面提高变体飞行器的飞行安全性。飞行器的飞行安全性。飞行器的飞行安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种变体飞行器智能安全管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及飞行监测控制或调节系统领域，具体涉及一种变体飞行器智能安全管理系统及方法。

技术介绍

[0002]主动变形设计理念被广泛认为是下一代高速飞行器的重要研究方向之一。变体飞行器在飞行过程中能够主动改变几何构型来调整气动布局，以实现在单次任务中的不同阶段始终保持高性能运行的目的，从而可以更好地适应多种差异化飞行任务。研究表明，对于高超声速飞行器，变后掠变形模式宽速域内升阻比提高明显，同时具备优良的翼面效率及操控稳定性，在马赫数3~8 范围内具有最优的综合性能。
[0003]然而，引入变形实现机构必然会导致飞行器系统复杂化，二战后以变后掠机翼战斗机为典型代表的传统变形驱动方法最终走向没落，主要原因包括了变形机构带来的飞机重量增加，系统复杂度上升和维护成本大幅提高等无法解决的矛盾。近年来基于智能材料的驱动技术快速发展，其轻量化、自驱动、形式简洁等突出优势非常适用于变体飞行器对变形驱动装置的设计需求。尽管如此，要满足“大变形、多模式”的设计理念，实现大幅度、复杂变形的平滑过渡，必然要引入分布于飞行器不同位置且数量较多的作动器和传感器，造成系统复杂度大幅提高，给系统的可靠性设计带来很大的挑战。
[0004]针对这种情况，一方面要提高元件和组件自身的可靠性，另一方面在系统设计层面上适当引入冗余，从控制策略上提高系统容错能力也是至关重要的。这就要求飞行器具备在线状态监测和故障诊断的能力，并且能够根据故障信息做出决策，并快速启用替代方案。以某个驱动飞行器变形的智能作动器元件发生故障为例，应迅速对故障作动器进行隔离，同时从控制策略上做出调整，改变在结构拓扑关系上邻近的作动器的输出力，以弥补故障元件功能缺失所造成的影响。
[0005]对于变体飞行器而言，结构大幅变形会引起飞行器动力学特征的显著时变，而且气动布局的改变还会造成飞行器气动载荷的严重非平稳，这些因素会给飞行控制和状态监测造成很大的挑战。为了降低变体飞行器控制设计的难度，对飞行器的动力学特征参数进行在线识别是一种很有实用价值的解决途径。另一方面，飞行器动力学特征参数的异常变化也是故障诊断中常用的一类重要指征。
[0006]CN114779743A以高超声速飞行器舵面控制的容错控制为主要目标，提出了一种自适应容错控制器及其设计方法，基于模糊观测器对故障进行估计后，根据故障条件下的估计状态和期望状态间的偏差进行容错控制，用于实现飞行器在微小故障条件下的正常运行；本专利技术所述智能安全管理系统，主要面向变体飞行器控制，特别是变形控制，关注对象主要是变形机构以及变形执行装置和感知装置，但变体飞行器大幅变形对飞行控制会产生非常显著的影响，因而变形控制必须与飞行控制同时考虑，构成了本专利技术中兼顾变形控制和飞行控制的在线智能安全管理系统。
[0007]CN114545907A以一种基于滤波器的飞行控制系统的故障检测方法为主要目标，提
出了一种用于故障诊断的状态滤波器，其中所述滤波器是基于全局状态空间的滤波器；而本专利技术中的分布式状态监测单元，是基于分布式Kalman滤波方法进行状态预测和故障检测，虽然同属于基于数据识别的故障诊断技术，但核心方法不同，而且本专利技术中的分布式状态监测单元内置于各智能元件内部，对其输出信号进行实时监测，以变体飞行器当前构形所对应的动力学模型库151中的动力学特征参数为参考，结合信号特征，自适应调整Kalman滤波增益，实现对输出信号的预测，根据实际状态和预测状态间的差异判断元件是否出现故障，且分布式状态监测单元在本专利技术专利中仅作为智能元件的“故障探针”，用于实现变体飞行器在线智能安全系统的元件端检测功能，提高对元件故障的敏感性和故障定位精度。
[0008]综上，对于变体飞行器安全性提升，还存在以下几个关键问题：1. 在飞行器控制方面，飞行器大幅变形会显著改变其动力学特征，在高速飞行过程中，还会引起气动载荷的急剧变化，控制难度大，易造成失稳，威胁飞行安全，甚至引发灾难性事故。
[0009]2. 在系统可靠性方面，变形机构导致变体飞行器系统的复杂度提升，给变体飞行器系统的可靠性设计带来很大挑战。在硬件层面，大量智能作动器和传感器的配置，为系统的状态监测和故障诊断提供了必要的基础，但机翼变形带来的气动载荷重分布，上述智能作动器和传感器产生的大量数据将导致故障诊断的效率降低且难度大幅提高，亟需从软件层面探索进一步提高变体飞行器飞行安全的技术方案。
[0010]3. 在控制策略方面，包括飞行控制和变形控制，由于飞行器工作状态的特殊性，系统在发现故障不得不继续持续容错运行，因而在线进行故障诊断和处理至关重要，但现阶段的故障处理方法在自主决策方面仍有较大不足，尚不足以工程应用的需求。

技术实现思路

[0011]为了克服现有技术的缺陷，本专利技术提出了一种变体飞行器智能安全管理系统及方法。
[0012]本专利技术采用以下技术方案：一方面，本专利技术提供了一种变体飞行器智能安全管理系统，所述变体飞行器具有分布式布置的机载传感器和智能作动器；所述智能安全管理系统包括：分布式状态监测单元，对机载传感器、智能作动器的输出信号进行在线监测，发现异常状态后将异常状态信息发送至故障诊断单元；系统辨识单元，接收机载传感器、智能作动器的输出信号，求解变体飞行器实际构形，再根据系统信息知识库中当前构形所对应的动力学特征参数，在线对飞行器动力学特征参数进行跟踪辨识，辨识结果反馈至飞行器控制中枢，若识别到异常动力学特征，则将其发送至故障诊断单元；故障诊断单元，根据变体飞行器当前条件下的预期状态，结合系统信息知识库，对异常情况进行故障定位、成因分析和故障分级，并将故障诊断结果传递给故障处理单元；故障处理单元，接收故障诊断结果，给出处理方案提交至飞行器控制中枢；系统信息知识库，用于存储目标变体飞行器基于地面试验和/或仿真分析的系统信息，作为飞行条件下在线进行系统辨识、故障诊断与处理的先验知识和参考信息。
[0013]作为本专利技术的优选方案，所述系统信息知识库用于辅助分布式状态监测单元、系统辨识单元、故障诊断单元和故障处理单元实现状态监测、系统辨识、故障诊断和故障处理方案决策；所述系统信息知识库包括：动力学模型库，存储有飞行器变形过程中的时变动力学特征参数；故障特征库，存储有飞行器在不同故障状态下的响应或特征变化数据；专家决策库，存储有针对不同故障特征的分级与处理方案。
[0014]第二方面，本专利技术提供了一种基于所述的系统的变体飞行器智能安全管理方法，其包括如下步骤：在飞行器运行过程中，由分布式状态监测单元对机载传感器、智能作动器的输出信号进行在线监测，发现异常状态后将异常信息发送至故障诊断单元确认元件存在故障后，中断元件向系统辨识单元的信号传递，系统辨识单元接收智能作动器和传感器的输出信号，求解变体飞行器实际构形；在线对飞行器动力学特征参数进行实时跟踪辨识，辨识结果反馈至飞行器控制中枢辅助完成飞行控制；将异常构形或特征信息发送至故障诊断单元；故障诊断单元接收异常情况，根据变体飞行器当前条件下的预期本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变体飞行器智能安全管理系统，所述变体飞行器具有分布式布置的机载传感器和智能作动器；其特征在于，所述智能安全管理系统包括：分布式状态监测单元，对机载传感器、智能作动器的输出信号进行在线监测，发现异常状态后将其发送至故障诊断单元；系统辨识单元，接收机载传感器、智能作动器的输出信号，求解变体飞行器实际构形，并结合系统信息知识库中当前构形所对应的动力学特征参数，在线对飞行器动力学特征进行跟踪辨识，辨识结果反馈至飞行器控制中枢，若识别到异常动力学特征，则将其发送至故障诊断单元；故障诊断单元，根据变体飞行器当前条件的预期状态，结合系统信息知识库，对异常情况进行故障定位、成因分析和故障分级，并将结果传至故障处理单元；故障处理单元，接收故障诊断结果，给出处理方案提交至飞行器控制中枢；系统信息知识库，存储飞行器在线系统辨识、故障诊断与处理所需先验信息。2.根据权利要求1所述的变体飞行器智能安全管理系统，其特征在于，所述系统信息知识库用于辅助分布式状态监测单元、系统辨识单元、故障诊断单元和故障处理单元实现状态监测、系统辨识、故障诊断和故障处理方案决策；所述系统信息知识库包括：动力学模型库，存储飞行器变形过程中的时变动力学特征参数；故障特征库，存储飞行器在不同故障状态下的响应或特征变化数据，及故障分级策略；专家决策库，存储针对不同故障特征的处理方案。3.根据权利要求1所述的变体飞行器智能安全管理系统，其特征在于，所述的动力学特征参数包括：在不同构形下，变体飞行器用于飞行控制的空气动力学特征参数和姿态动力学控制参数，以及，用于避免受控变形诱发结构共振的低阶结构动力学特征参数。4.根据权利要求1所述的变体飞行器智能安全管理系统，其特征在于，所述的变体飞行器当前条件指最新数据所对应时刻下，变体飞行器所处的高度、姿态、速度，以及来流状态和温度分布；所述的当前条件下的预期状态为：当前条件下，无故障的变体飞行器所应具有的状态，包括高度、姿态、速度在内的飞行器飞行状态参数、飞行器构形参数，以及与之相对应的飞行器动力学特征参数；在飞行器发生故障时，当前条件下的真实状态就会与之出现偏差。5.根据权利要求1所述的变体飞行器智能安全管理系统，其特征在于，所述分布式状态监测单元，分布于机载传感器和智能作动器内部，分布式状态监测单元基于分布式Kalman滤波方法对机载传感器和智能作动器分别进行状态预测和故障检测；以变体飞行器当前构形所对应的系统信息知识库中的动力学特征参数为先验信息，结合信号实时特征，自适应调整Kalman滤波增益，实现对机载传感器和智能作动器输出信号的预测，并根据实际状态和预测状态间的偏差来判断元件是否出现故障；检测到偏差超出阈值后，将当前元件标记为异常，并将异常状态信息提交至故障诊断单元。6.根据权利要求1所述的变体飞行器智能安全管理系统，其特征在于，所述系统辨识单元，为具备多通道、多类型、多种采样率数据处理能力的计算单元；系统辨识单元分析飞行器实际构形，并对飞行器动力学参数进行在线辨识，根据机载传感器的输出信号，结合系统信息知识库中当前构形所对应的飞行器...

【专利技术属性】
技术研发人员：白云鹤，张艳艳，谢可人，李铁风，李华，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：