基于自适应观测器的四旋翼无人飞行器传感器故障诊断方法

针对四旋翼无人飞行器传感器故障诊断问题,提出一种用于四旋翼无人飞行器加速度计和陀螺仪故障同时发生的故障检测与隔离以及故障偏差值估计的非线性诊断方法.首先,在建立飞行器动力学模型和传感器模型的基础上,构建四旋翼无人飞行器传感器故障检测与诊断系统.其次,利用故障观测器完成传感器故障的检测与隔离,基于Laypunov方法设计非线性自适应观测器对未知故障偏差值进行估计.最后,在传感器测量噪声存在的情况下,证明自适应律的稳定性和参数收敛性.实验结果表明,该方法能有效进行传感器的故障检测与隔离,实现对传感器故障偏差的估计与跟踪.     

基于神经网络观测器的飞行器传感器故障检测

为了避免传感器故障对飞控系统的影响,实现传感器故障的快速检测与隔离,提出了一种基于神经网络观测器(NNOB)的传感器故障检测方法。在建立四旋翼飞行器姿态故障模型的基础上,利用非线性观测器得到的期望输出和传感器测量值设计基于神经网络(NN)的传感器故障观测器,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)更新神经网络的权值参数,通过Lyapunov理论证明权值参数更新的收敛性,最终构建出一种基于神经网络观测器的传感器故障检测系统。数值仿真实验结果表明,与现有神经网络故障检测方法相比,所提方法具有更高的故障检出率与更好的跟踪性能。     

具有自适应调节律的非线性系统执行器故障检测和隔离方法

针对受到外部干扰的非线性系统,讨论了基于观测器的执行器故障检测和隔离方法.首先,通过引入一个对Lipschitz非线性项Lipschitz常数自适应调节的微分调节项,使得观测器具有自适应性,从而使观测器设计具有无须知道Lipschitz常数大小的优点;然后,通过一滑模控制项来抑制干扰,使观测器具有鲁棒性,并在此基础上,结合多观测器故障隔离的思想,提出了执行器故障检测和隔离方法;最后,通过对一个七阶飞行器实际模型的仿真,表明了该方法的实用性.     

基于自适应迭代学习算法的一类非线性系统故障检测与估计

针对迭代学习算法在非线性系统故障检测与估计过程中存在估计误差较大和收敛速度较慢等不足的问题,提出了一种基于龙格–库塔故障估计观测器模型的自适应迭代学习算法,有效降低了故障估计误差;并引入H∞性能指标,提高了故障估计观测器的收敛速度.该算法首先设计故障检测观测器对故障进行检测,然后设计故障估计观测器,并将自适应算法与迭代学习策略相结合,使得估计故障逐渐逼近真实故障,从而实现对非线性系统中多种常见故障的精确检测与估计.最后,通过机械臂旋转关节驱动电机的执行器故障仿真验证了所提算法的有效性.     

基于扰动估计的飞行控制系统传感器故障重构

针对飞行控制系统的传感器故障重构问题,讨论了基于扰动估计的传感器故障检测与重构方法。首先,通过建立观测器,对已有系统的干扰进行估计;其次,通过干扰的估计值来建立系统的鲁棒观测器;最后,再通过对系统建立多个降维鲁棒观测器来隔离并重构传感器故障。采用某飞机横侧向模型进行仿真验证,仿真表明基于扰动估计的鲁棒观测器能够有效地对传感器故障进行隔离与重构。     

基于高增益鲁棒滑模观测器的故障检测和隔离

针对一类同时具有执行器和传感器故障的不确定线性系统,讨论了基于观测器的故障检测和隔离方法.首先,通过引入增维向量,使得在构造的增维系统中,故障向量包含了原系统的执行器故障和传感器故障.通过构造辅助输出使增维系统的观测器匹配条件得以满足,同时设计高增益滑模观测器对辅助输出进行估计.然后,对增维系统构造鲁棒滑模观测器并用作故障检测观测器,通过滑模控制项来抑制干扰,使观测器具有鲁棒性.在此基础上,结合多观测器故障隔离思想,提出了可以同时对执行器故障和传感器故障进行检测和隔离的方法. 最后,通过对一个五阶飞行器模型进行仿真,证明了所提方法的有效性.     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台;首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试;实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

基于神经网络观测器的卫星姿态控制系统陀螺故障诊断

针对基于解析模型的卫星姿态控制系统陀螺故障诊断方法存在设计复杂、参数求解困难的问题,提出一种基于神经网络观测器的陀螺故障诊断方法。由系统内的冗余关系导出故障诊断逻辑,实现对陀螺故障的检测和隔离;同时利用先验模型知识和神经网络的非线性建模特性对陀螺故障进行估计。仿真结果表明,该方法能够实现对陀螺故障的检测、隔离和估计。     

基于神经网络观测器的飞控传感器在线故障诊断

为提高无人机飞行安全可靠性,针对飞行控制系统中常出现的传感器故障以及非线性气动力模型参数难以确定的问题,提出了基于BP神经网络观测器估计的故障诊断方法;引用LM改进算法对网络参数进行调整,构造了神经网络观测器模型逼近非线性系统,并运用于飞行控制系统进行在线数字仿真,对垂直陀螺输出卡死故障、恒偏差故障和恒增益故障分别进行仿真分析;仿真结果表明,所设计神经网络观测器可以有效估计系统输出,在线诊断传感器故障。     

倾转式三旋翼无人飞行器抗扰非线性控制设计

针对倾转式三旋翼无人飞行器姿态和高度系统存在未知扰动和模型参数不确定性的问题,提出一种连续的非线性自适应鲁棒控制方法.该方法基于浸入-不变集原理估计模型未知参数,采用一种连续的鲁棒控制算法抑制未知扰动和补偿估计偏差.利用Lyapunov函数从理论上证明此方法能保证闭环系统的稳定性,并能实现飞行器姿态与高度控制误差的渐近收敛.最后通过实时实验结果验证所提出控制算法的有效性和鲁棒性.     

多故障的奇偶方程-参数估计诊断方法

提出一种将奇偶方程与参数估计相结合的多故障诊断方法。构造了一种新的奇俩方程，其产生的残差仅对一个传感器故障和一个执行器故障敏感。将传感器和执行器故障模型表示成刘度因子和偏差的形式，应用卡尔曼滤没方法对各故障模型参数进行估计。某型号飞机控制系统的仿真结果表明，新方法能对传感器故障和执行器故障同时存在的线性系统进行诊断，有效地估计出各故障的模型参数。     

永磁同步电机电流传感器故障诊断及容错控制

电流传感器对永磁同步电机矢量控制系统的稳定性和安全性十分重要.为实现电流传感器的故障诊断及其容错控制，提出了一种简单的逻辑判断策略，该策略基于αβ相电流构造3个故障判断因子以实现故障判断，一相电流传感器故障时，根据基尔霍夫定律重构电流；两相以上故障时，基于李亚普诺夫稳定性定理设计自适应反推观测器进行电流估计，以确保系统稳定运行.在低速和高速运行状态下分别进行了仿真和实验，证明了该策略能够快速诊断故障、准确判断故障相，并基于逻辑判断策略稳定地重构电流，具有较高的可行性和可靠性.     

基于双观测器并行结构的四旋翼无人机故障检测与重构

以四旋翼飞行器执行单元增益型故障的检测与重构为研究内容,设计基于滑模观测器的故障检测算法。针对飞行器姿态控制系统的驱动单元冗余特性,提出一种并行双降维观测器与超螺旋算法相结合的故障重构算法。对所提出的算法进行了理论分析,并通过数值仿真验证了所提出算法的有效性。     

The joint optimal filtering and fault detection for multi-rate sensor fusion under unknown inputs

In multi-sensor fusion, it is hard to guarantee that all sensors have an identical sampling rate, especially in the distributive and/or heterogeneous case. Meanwhile, stochastic noise, unknown inputs (UIs), and faults may coexist in complex environment. To this end, we propose the problem of joint optimal filtering and fault detection (FD) for multi-rate sensor fusion subject to UIs, stochastic noise with known covariance, and faults imposed on the actuator and sensors. Furthermore, the new scheme of optimal multi-rate observer (MRO) is presented and applied to detect faults. The observer parameters are determined optimally in pursuit of the UI decoupling and maximizing noise attenuation under the causality constraint due to multi-rate nature. Finally, the output estimation error of the MRO is used as a residual signal for FD via a hypothesis test in which the threshold is adaptively designed according to the MRO parameters. One numerical example is given to show the effectiveness of our proposed method.     

基于多阶段注意力机制的多种导航传感器故障识别研究

导航传感器在使用过程中容易发生故障, 针对传统方法对其间歇性和渐变性故障识别率低的问题提出了一种基于多阶段注意力机制的多传感器故障识别算法. 该算法采用基于长短期记忆神经网络和注意力机制的编码器?解码器结构, 根据多类导航传感器数据之间的空间相关性和时间相关性来进行多传感器的故障互判. 经验证, 该算法对多种类传感器的故障识别率高达97.5%, 可以高效地实现故障的检测和分类. 该方法可以准确识别出故障传感器和故障类型, 具有很强的工程应用价值.     

基于干扰补偿和自适应阈值的鲁棒故障检测

研究某实物液压舵机的鲁棒故障检测 .基于简化模型观测器产生检测残差 .通过提出的干扰补偿方法和自适应阈值来提高检测系统的鲁棒性和敏感性 .仿真表明 ,该方法能快速有效地检测出舵机的小幅值突变故障和早期缓变故障 .     

Adaptive fault diagnosis and active tolerant control for wind energy conversion system

The fault mathematic model of the transmission part of wind energy conversion system (WECS) is established, and adaptive fault observer is constructed in the presence of unknown disturbance, it can detect the faults of the system, and estimate these faults. Then, based on fault observer, an active tolerant controller is designed to ensure the stability of the transmission part of WECS with fault.The simulation results of different type faults of generator show the effectiveness and feasibility of adaptive fault diagnosis methods.