基于L2范数最小估计的无人机飞控系统故障检测

为了实现无人机飞行控制系统的快速在线故障检测,提出一种基于L2范数最小估计的无人机非线性飞行控制系统快速故障检测方法。 建立无人机飞行控制系统的非线性故障模型,并将未知输入的L2范数最小估计值作为残差评价函数,对系统故障进行检测。在针对线性离散时变系统故障检测方法研究的基础上,利用Krein空间投影实现残差评价函数的递推计算以减小故障检测计算量。 以无人机升降舵及速率陀螺故障检测为例,对算法进行仿真试验验证。试验结果表明:该方法可以快速有效的实现无人机飞行控制系统故障检测,为无人机的安全飞行提供可靠的保障。     

基于强跟踪H-/H∞优化的无人机系统故障检测

针对一类无人机飞行控制系统故障检测问题,提出基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法。将无人机飞行控制系统的执行器与传感器故障描述为加性信号,在考虑风扰动的情况下,建立无人机纵向飞行控制系统的非线性故障模型。将残差产生器的设计归结为扩展H_-/H_∞最优问题。受强跟踪滤波器的快速收敛性的启发,在设计故障检测滤波器时将强跟踪滤波器与扩展H_-/H_∞最优问题相结合实现无人机飞行控制系统的快速故障检测。以无人机升降舵部分失效故障与空速管堵塞故障为例进行仿真试验。结果表明,提出的方法能够快速实现无人机飞行控制系统的故障检测。基于强跟踪H_-/H_∞优化的故障检测方法可用于无人机飞行控制系统的故障检测。     

基于改进距离相似度的故障可分离性分析方法

为了定量分析故障分离的难易程度,提出基于改进距离相似度的故障可分离性分析方法。 以基于等价空间的故障诊断残差产生器为例,根据不同故障引起残差向量在概率分布上的差异建立改进故障分离条件,利用残差向量的距离相似度和方向相似度评价故障分离的难易程度,提出基于改进距离相似度的故障可分离性定量评价指标。通过仿真试验分析某固定翼无人机纵向飞行控制系统的故障可分离性。结果表明:该方法能够准确判断故障分离条件,定量分析系统进行故障分离的难易程度,与现有方法相比,改进故障分离条件更为直观,基于改进距离相似度的故障可分离性评价指标能够实现残差向量在距离差异和方向差异的综合评价。     

动态核主元分析在无人机故障诊断中的应用

飞行控制系统作为无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的核心子系统,对其进行故障诊断可以大大提高无人机的安全性和可靠性。在无人机数学模型未知或者不确定的情况下,数据驱动的故障诊断方法比基于模型的方法更实用。考虑无人机飞行控制系统是典型的非线性动态系统,采用一种非线性主元分析方法对其进行故障诊断。利用数据建立无人机飞行控制系统正常状态下的动态核主元模型,通过T²和SPE两种统计量实现故障检测;故障发生后,利用重构贡献图的方法进行故障分离。仿真试验证明,该方法能对典型的无人机执行器和传感器故障进行有效监测和诊断。与动态主元分析相比,动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

四轴陀螺组件突变故障的检测与隔离

针对基于等价空间原理的传统诊断算法无法实现捷联惯导四轴陀螺组件故障分离的问题,本文提出了基于广义似然比法和斜率突变检测相结合的故障检测与隔离方法。分析对比了2种四轴陀螺冗余配置方案的量测性能与故障检测性能;以奇偶残差构建卡方检测量,采用广义似然比法对四轴陀螺组件进行故障检测;引入最小二乘方法拟合陀螺输出斜率,通过陀螺输出数据的斜率变化定位故障陀螺,并记录故障信息,实现系统重构。通过仿真验证证明:所提出的方法可以快速准确的识别故障器件,保证惯性系统陀螺组件的可靠性。     

基于SCKF方法的非线性随机动态系统故障诊断方法

基于平方根容积卡尔曼滤波方法(Square root cubature Kalman filter, SCKF),研究一类非线性随机动态系统的故障检测与估计问题。SCKF对解决复杂非线性系统的状态估计问题,具有精度高、稳定性优和计算复杂度低等优点。针对发生执行器故障的非线性随机动态系统,采用SCKF估计系统状态,并根据状态估计结果,利用滑动时间窗口技术设计残差信号,检测故障发生。在检测到故障之后,构造增广系统,实现对执行器故障幅值的估计。通过仿真试验验证了所提出方法的有效性。     

舵面损伤在线故障模式预测及故障检测

舵面损伤的传统模型匹配检测方法只适用于线性气动模型，并互故障检测和定位能力受操纵和机动状态影响很大。产生这些问题的原因是在故障模式预测和故障检测中忽略了一些实时飞行状态和参数变化。中将传统的离线故障模式预测改为在线计算，在计算中引入实时飞行状态及参数，并且在使用解析余度估算正常飞机运动时，考虑了实时飞行状态、舵面偏转、质量、惯量等参数变化，由实时估算值与实测值比较获得残差。此外，采用了故障模式空间最优方向匹配法进行故障隔离以减小残差决策的计算量。对所建立的新算法可以不使用任何简化、假定。使用某机舵面损伤非线性数据进行了分析和仿真，结果表明该方法可以适用于多种故障气动模型，而互不受机动状态、舵面操纵的影响。     

X尾翼无人机的故障诊断和容错控制方法

作动器是无人机的关键执行机构,针对作动器卡死、增益损失、偏差等故障问题,采用检测滤波器和卡尔曼滤波相结合的方法进行故障检测和故障参数估计:使用检测滤波器输出带有作动器故障信息的残差向量,并利用阈值检测和残差方向特性检测和隔离故障;在得到故障警报后使用卡尔曼滤波方法对故障参数进行在线估计,得出故障的具体性质和程度;针对不同的故障形式,采用控制命令补偿或重构的方法进行容错控制。 基于X型尾翼无人机的转弯速率模型进行仿真试验,结果验证该方法有效可行,能够实现较快的故障诊断,容错策略可以较好的恢复系统性能。     

基于微分跟踪器的共轴反桨无人机串级TD-PID控制算法

针对传统PID控制算法对共轴反桨无人机的欠驱动、强耦合非线性系统控制效果不理想的问题,提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法,以提高无人机飞行稳定性. 设计共轴反桨无人机飞行系统,针对无人机的姿态控制提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法：外环为传统PID算法,内环使用2个微分跟踪器,通过串级控制改善系统动态性能. 在Matlab/Simulink中搭建控制系统的仿真模型进行仿真试验. 仿真结果表明：相较于传统串级PID控制算法,所提控制算法超调量更小,系统稳定性有较大提高. 对比串级TD-PID控制算法与串级PID控制算法控制效果的飞行试验结果表明：所提控制算法能有效减少系统超调量,提升系统稳定性和抗干扰能力.     

面向执行机构故障的四旋翼无人机主动容错飞行控制方法研究

四旋翼无人机在执行高负荷、长航时任务时,桨叶的疲劳断裂易导致无人机失控甚至坠毁。针对这一问题,提出了一种基于积分滑模控制的四旋翼无人机主动容错飞行控制方法。首先通过运动学和动力学分析建立了执行机构故障时无人机的非线性模型,再构造观测器对执行机构故障进行实时观测,并据此设计积分滑模控制律对无人机的位置和姿态控制回路进行补偿。数字仿真和飞行实验结果均表明所给出的方法具有较强的容错能力,在单只桨叶部分断裂的情况下,该方法可有效地实现无人机的位置和姿态稳定并具有良好的动、静态特性。     

Designing similarity measurement with distance measure and application on laterally directional mode flight test

Similarity measure construction has been proposed as fault detection of flight test method in order to obtain the primary control surface stuck and the combination stuck of primary control. Similarity measures were obtained through analyzing the certainty and uncertainty of fuzzy membership functions, which were designed based on well-known Hamming distance. It was applied to the fault detection of primary control surface stuck of uninhabited aerial vehicle (UAV). At post-failure control surface, if the UAV is controllable and trimmable using other control surfaces, the UAV is able to fly or return to the safety region through reconfiguration of flight control system. To detect the fault, similarity measure computations were carried out. This result could be applicable with the real-time parameter estimation method. By monitoring the value of coefficients due to the control surface deviation, it becomes aware that the control surface fault occurs or not. The control surface stuck position and value were separated by comparing the trim value with the reference value. This is the advantage of increasing in reliability without adding sensors or with additional low cost.     

飞翼无人机非线性控制设计方法

为实现飞翼无人机的机动飞行,以带有流体矢量方向舵的飞翼无人机为设计对象,采用非线性设计方法设计了控制器,并进行飞行验证.针对飞翼无人机的机动飞行控制存在各种耦合和扰动的特点,设计内环线性化解耦以消除已知不利的耦合项,外环反步跟踪方法进行航迹跟踪的控制律结构,证明了该控制结构的稳定性.同传统反步控制方法相比,该控制器增加了内环解耦结构,并在控制结构中保留气动阻尼项,使得线性化后的系统为弱非线性系统.该结构不仅可以降低外环控制器设计的保守性,而且便于工程实现.仿真和飞行试验表明,该控制方案是有效的.     

集中式光伏电站巡检无人机视觉定位与导航

为了使无人机在集中式光伏电站实现自主飞行,完成光伏组件红外及可见光图像采集任务,针对集中式光伏厂区光伏组串分布特点,提出光伏组串边缘检测方法,并通过视线导引法实现无人机路径跟随控制. 同一厂区的不同光伏组件之间存在颜色差异,针对其颜色特征提出自定义分割方法,结合形状特征可有效识别光伏组件;提取光伏组串轮廓和边缘信息可获取无人机理论飞行路径,通过视线导引法实现无人机对理论飞行路径的精准跟随以确保图像数据采集的有效性和完整性. 实验结果表明,提出的光伏组串识别算法具有较好的适应性和实时性,能够用于无人机理论飞行方向与无人机和光伏组串间偏移量的计算,利用导航控制算法能够实现理想的光伏组串循迹. 光伏组串识别算法和视线导引法能分别有效实现定位和导航,2个程序的结合能够满足无人机飞行控制要求.     

基于多故障分类的Hex-Rotor无人飞行器的执行单元故障检测与自重构

为了实现对Hex-Rotor无人飞行器执行单元故障的快速准确检测,提高飞行器的安全性和可靠性,提出基于多故障分类的执行单元故障检测与自重构算法.在对执行单元故障进行分类的基础上,建立执行单元升力故障模型,构建基于扩展卡尔曼滤波算法的故障观测器组,实现故障的检测与隔离.利用故障观测器的输出信号,对不同故障进行相应的自重构,设计基于多故障分类的自重构控制算法.通过理论分析、数值仿真和实际飞行,验证了提出算法的有效性.结果表明,利用该算法能够快速、准确地完成故障检测与隔离,在故障条件下保证飞行器姿态控制的稳定性.     

基于K滤波的自适应模糊Backstepping容错控制

针对一类不满足匹配条件的状态不可测非线性不确定故障系统,研究了一种自适应模糊输出反馈容错控制器的设计方法。设计中,利用模糊逻辑系统在线逼近系统的故障函数,使用K滤波技术,并结合Backstepping和模设计原理,建立了一种新的自适应模糊输出反馈容错控制方法。证明了所提出的自适应模糊容错控制方法能够保证闭环系统所有信号是半全局一致有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。仿真结果验证了该方法的有效性。