一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法技术

本发明专利技术公开了一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法，涉及多旋翼飞行器故障诊断技术领域，解决了四旋翼无人机执行器故障定位不够准确的技术问题，其技术方案要点是首先基于四旋翼无人机线性变参数模型设计故障检测观测器；然后结合四旋翼无人机运动特性和故障矩阵，建立用以定位故障的残差逻辑表；接着结合鲁棒L

【技术实现步骤摘要】
一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法


[0001]本申请涉及多旋翼飞行器故障诊断
，尤其涉及一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法。

技术介绍

[0002]四旋翼无人机凭借其垂直起降、定点悬停和高机动性能在航拍摄影、城市巡逻、电力巡检等诸多领域大放异彩。同时四旋翼无人机也是一个欠驱动、强耦合的系统，一旦出现执行器故障，轻则性能下降，无法正常完成任务，重则失稳坠毁。因此旋翼无人机的安全性和可靠性保证是一个值得深入探究的问题。
[0003]高安全性和可靠性的要求使得四旋翼无人机的故障检测成为一个重要的问题。对于四旋翼无人机系统，如果可以快速准确地检测出故障并对其进行定位，就可以及时采取相应的措施应对，在一定程度上避免意外的发生，降低损失。目前的故障检测主要包括基于模型的、基于知识的和基于数据的方法。其中，基于知识的方法包括故障树分析法、符号有向图法等，利用系统的知识库对故障类型进行学习；基于数据的方法通过强化学习、机器学习等方法建立故障模型，但结果可解释性欠缺；基于模型的方法结合对系统特性的分析和建模通过观测信号与实际信号的差异诊断故障。
[0004]基于模型的方法主要通过设计观测器完成对故障的定位检测，主流的故障定位策略则是设计多通道故障检测观测器，这增加了定位复杂性，不利于快速定位故障。此外测量噪声和外部干扰等因素的存在一定程度上会影响基于观测器的故障定位方法的性能，造成误报警。所以四旋翼无人机系统的故障定位技术有待进一步研究。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法，其技术目的是实现快速准确地执行器故障检测与定位。
[0006]本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
[0007]一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法，包括：
[0008]S1：对四旋翼无人机系统的运动特性进行分析，以构建四旋翼无人机系统的线性变参数模型；
[0009]S2：根据所述线性变参数模型对故障检测的观测器进行设计，并根据所述线性变参数模型得到四旋翼无人机系统的误差动态方程，根据所述误差动态方程，并结合干扰鲁棒性指标L
∞
、故障敏感性指标H
‑
和极点配置条件对观测器的增益L(α)进行求解；
[0010]S3：根据测量输出和观测器的观测输出生成残差信号，根据所述残差信号对状态评估函数进行设计，并根据残差信号对状态评估函数的值进行实时计算；
[0011]S4：通过所述误差动态方程对执行器故障对残差信号的影响进行分析，并结合故障矩阵设计用于定位执行器故障的残差逻辑表；S5：根据已知的噪声和干扰条件对检测阈值进行设定，将状态评估函数的值与检测阈值进行对比，若状态评估函数的值未超过检测
阈值，则四旋翼无人机执行器状态正常；若状态评估函数的值超过检测阈值，则四旋翼无人机执行器发生故障，然后将生成的残差信号与残差逻辑表进行对比，对故障位置进行定位。
[0012]进一步地，步骤S1包括：考虑实际工况并结合小角度假设，选取前提变量ρ，设计隶属度函数α
i
(ρ)，结合对运动特性的分析，构建的四旋翼无人机系统的线性变参数模型表示为：
[0013][0014]y(t)＝Cx(t)+Eω(t)；
[0015]其中，ρ表示前提变量；α
i
(ρ)表示隶属度函数；A
i
表示状态矩阵，i＝1，2，3，4；S表示输入矩阵；F表示故障矩阵；B
d
表示干扰矩阵；C表示输出矩阵；E表示噪声矩阵；x(t)表示状态；u(t)表示控制输入；f(t)表示四旋翼无人机执行器故障；d(t)表示干扰；y(t)表示系统的测量输出；ω(t)表示测量噪声。
[0016]进一步地，步骤S2中，所述观测器表示为：
[0017][0018]其中，表示观测的状态值；表示待求解的故障检测观测器的增益；r表示系统的残差值；
[0019]所述误差动态方程表示为：
[0020][0021]其中，A
C
(α)＝A(α)
‑
L(α)C，D
e
＝[B
d 0]，D
r
＝[0 E]。
[0022]进一步地，步骤S3中，通过四旋翼无人机系统的测量输出值y(t)和观测输出值对残差信号r＝[r1，r2，r3，r4]T
进行计算，表示为：其中，r1、r2、r3、r4分别与四个状态通道信号x1、x2、x3、x4相对应，状态信号x＝[x1，x2，x3，x4]T
，x1、x2、x3、x4分别表示四旋翼无人机系统的z轴速度、俯仰角速度、翻滚角速度和偏航角速度；
[0023]则所述状态评估函数表示为：
[0024]进一步地，步骤S4中，所述故障矩阵F表示为：
[0025][0026]其中，c
11
、c
21
、c
31
、c
41
分别表示第一个执行器的故障对r1、r2、r3、r4的影响；c
12
、c
22
、c
32
、c
42
分别表示第二个执行器的故障对r1、r2、r3、r4的影响；c
13
、c
23
、c
33
、c
43
分别表示第三个执行器的故障对r1、r2、r3、r4的影响；c
14
、c
24
、c
34
、c
44
分别表示第四个执行器的故障对r1、r2、r3、r4的影响；
[0027]根据故障矩阵得到其对应的符号矩阵sign(F)表示为：
[0028][0029]根据符号矩阵sign(F)得到单电机故障与残差值正负之间的残差逻辑表。进一步地，步骤S5中，所述检测阈值表示为：
[0030]R
th
＝f(||d||
∞
，||w||
∞
，t)；
[0031]其中，||
·
||
∞
表示向量的∞范数；R
th
表示一个和干扰d、噪声w和时间t相关的函数。
[0032]本申请的有益效果在于：本申请所述的四旋翼无人机执行器故障快速定位方法，在求解观测器增益时，利用了故障敏感性指标H
‑
、干扰鲁棒性指标L
∞
和极点配置条件，既减弱外部干扰和噪声对故障检测的影响，又增强残差信号对故障信息的敏感性，使得故障出现瞬间残差信号既能剧烈变化，降低误报率，提高了四旋翼无人机系统执行器故障检测的准确性。故障检测结构简单，不需要设计多通道观测器，只需要设计一个统一的故障检测观测器生成残差信号，并结合四旋翼无人机系统的运动原理和对误差动态系统的分析建立故障矩阵，通过故障出现时残差信号符号与故障矩阵符号的对应关系，可以在检测完本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种四旋翼无人机执行器故障快速定位方法，其特征在于，包括：S1：对四旋翼无人机系统的运动特性进行分析，以构建四旋翼无人机系统的线性变参数模型；S2：根据所述线性变参数模型对故障检测的观测器进行设计，并根据所述线性变参数模型得到四旋翼无人机系统的误差动态方程，根据所述误差动态方程，并结合干扰鲁棒性指标L
∞
、故障敏感性指标H
‑
和极点配置条件对观测器的增益L(α)进行求解；S3：根据测量输出和观测器的观测输出生成残差信号，根据所述残差信号对状态评估函数进行设计，并根据残差信号对状态评估函数的值进行实时计算；S4：通过所述误差动态方程对执行器故障对残差信号的影响进行分析，并结合故障矩阵设计用于定位执行器故障的残差逻辑表；S5：根据已知的噪声和干扰条件对检测阈值进行设定，将状态评估函数的值与检测阈值进行对比，若状态评估函数的值未超过检测阈值，则四旋翼无人机执行器状态正常；若状态评估函数的值超过检测阈值，则四旋翼无人机执行器发生故障，然后将生成的残差信号与残差逻辑表进行对比，对故障位置进行定位。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：考虑实际工况并结合小角度假设，选取前提变量ρ，设计隶属度函数α
i
(ρ)，结合对运动特性的分析，构建的四旋翼无人机系统的线性变参数模型表示为：y(t)＝Cx(t)+Eω(t)；其中，ρ表示前提变量；α
i
(ρ)表示隶属度函数；A
i
表示状态矩阵，i＝1，2，3，4；B表示输入矩阵；F表示故障矩阵；S
d
表示干扰矩阵；C表示输出矩阵；E表示噪声矩阵；x(t)表示状态；u(t)表示控制输入；f(t)表示四旋翼无人机执行器故障；d(t)表示干扰；y(t)表示系统的测量输出；ω(t)表示测量噪声。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述观测器表示为：其中，表示观测的状态值；表示待求解的故障检测观测器的增益；r表示系统的残差值；所述误差动态方程表示为：其中，A
C
(α)＝A(α)
‑
L(α)C，D
e
＝[B
d 0...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝小元，李玉雪，耿可可，殷国栋，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：