基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断

为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。

执行机构故障的航天器姿态容错控制

针对航天器执行机构(飞轮)故障的姿态控制问题,基于线性变参数(LPV)系统设计鲁棒变增益PID容错控制。考虑转动惯量随时间变化和执行机构乘性故障,将航天器姿态动力学转化为不确定LPV系统。设计控制器时,利用仿射二次稳定的方法降低控制算法的保守性,引入保性能控制保证系统的鲁棒性。仿真结果表明,控制方法是有效的。

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。

基于卡尔曼滤波器组的执行机构故障诊断方法

研究航空发动机控制系统中故障多发部件之一的执行机构故障诊断的问题。目前航空发动机控制系统执行机构故障诊断多采用硬件冗余的方法,因而导致设备重量和费用过高的问题,针对此问题,采用模型的解析余度方法,建立航空发动机执行机构的故障模型,利用卡尔曼滤波器组对发动机进行状态参数估计,构造滤波误差加权平方和作为系统残差,结合容错设计原理实现对执行机构故障的检测与隔离。仿真结果表明,改进方法对发动机燃油计量装置和喷口面积可调装置的执行机构故障诊断准确有效,易于工程实现。

网络化飞行器执行机构故障自适应容错控制

针对存在随机短时延和外部干扰的网络化飞行器执行机构故障问题,提出了一种自适应容错控制方法。首先利用扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)对系统不确定性进行估计,并构建了自抗扰控制器对不确定性进行补偿。在此基础上,设计了一种基于跟踪误差的自适应容错控制方法。当执行机构发生未知故障后执行机构指令能自适应逼近设计值,使得重构的控制系统精确跟踪参考模型。最后利用Lyapunov函数方法证明了闭环控制系统的有界稳定。数值仿真校验了所提方法的有效性。

考虑执行机构故障的导弹姿态控制系统的集成容错控制

研究了一类发动机十字型布局的导弹姿态控制系统的容错控制问题,提出了一种考虑执行机构故障的导弹姿态控制系统集成容错控制方法。该方法针对执行机构的恒增益变化故障和卡死故障,首先提出了集成容错控制的总体策略,然后分别基于线性矩阵不等式方法和故障补偿思想,给出了在圆盘极点指标和H∞指标两个相容指标约束下的状态反馈满意容错控制器和故障补偿器的设计方法。最后在Matlab/Simulink环境下将该方法应用于导弹姿态控制系统进行仿真实验,结果表明了该方法的有效性和可行性。

考虑执行机构故障的离散系统可靠保性能控制设计

对一类离散时间线性时不变系统,研究当执行机构发生连续增益故障情况下的可靠保性能状态反馈控制律的设计问题。应用线性矩阵不等式处理方法,导出系统存在可靠保性能控制律的一个充分条件,进而用一个线性矩阵不等式的可行解给出所有可靠保性能控制律的一个参数化表示。在此基础上,通过建立和求解由一组线性矩阵不等式所表示的凸优化问题,得到最优可靠保性能控制律的设计方法。

基于ILLE和SVM的卫星执行机构系统故障检测与定位

针对某超高指向精度要求的卫星平台,采用增量式局部线性嵌入(ILLE)与支持向量机(SVM)结合的方法,研究系统配置的多组磁伺服机构的故障检测与故障定位技术。在分析执行机构故障模式以及故障影响的基础上,采用LLE算法实时提取并更新与故障相关的卫星姿态控制系统高维信息,对其进行降维及特征提取,实现执行机构系统故障检测。当检测到故障时,提取执行机构系统输入输出信息,利用支持向量机(SVM)方法进行故障定位。该方法无需采集离线数据生成样本集,直接利用卫星姿控系统产生的在线故障特征数据集进行故障检测,并能根据故障检测结果,有效地实现卫星姿控系统执行机构的故障定位。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

无人机飞控系统故障诊断技术研究综述

近年来,无人机因其运行成本低、机动性强等独特优势被广泛应用于军民各复杂领域;同时,复杂多样的任务对无人机系统的可靠性和安全性提出了更高的要求。无人机故障诊断技术能够及时准确地提供诊断结果,有助于无人机的维护、保养与维修,对提升无人机的作战效能具有重要意义。因此,从无人机的飞控系统剖析各类常见故障的机理,并进行故障归类。主要围绕飞控系统中的传感器、执行器和其他部件的故障诊断技术,分析总结了无人机故障诊断技术的研究方法和现状。探讨了无人机故障诊断技术面临的主要挑战,并指出了未来的发展方向;旨在为无人机故障诊断技术领域研究人员提供一定参考,促进我国无人机故障诊断技术水平的提升。

基于深度学习的飞行器故障情况下可配平能力快速预示方法

针对飞行器在执行机构故障条件下配平能力受限的问题,本文提出了一种基于深度学习的故障情况下可配平能力快速预示方法。首先,建立飞行器气动力矩和执行机构故障模型,并给出飞行器旋转配平条件。其次,在不同执行机构故障情况下,采用基于二次规划的可配平能力求解方法,在迎角/侧滑角二维平面内进行遍历求解,得到当前故障情况下的可配平能力剖面,并采用8个特征点进行包络,同时为所提方法提供样本。再次,利用深度神经网络强大的拟合能力,从样本中提取故障和气动力矩信息作为网络输入,特征点的迎角和侧滑角的值作为网络输出,离线训练深度神经网络。利用训练好的深度神经网络根据当前故障信息实时计算可配平能力剖面。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性和实时性。

非冗余舵面与RCS复合故障的自愈控制方法

临近空间飞行器在稀-稠大气过渡阶段且反推力矢量装置(Reaction Control System,RCS)有剩余燃料的情况下,RCS对于非冗余舵面的故障补偿与在线重构具有重要意义。基于此,研究了针对非冗余舵面与RCS复合故障的自愈控制方法,以实现飞行器的安全可靠控制。首先,建立了执行机构故障等不确定影响下的姿态控制模型;其次,针对舵面故障给出了基于残差观测的故障检测与自诊断方法,设计了RCS与舵面复合故障的分离诊断策略;然后,基于非线性比例-微分控制及故障诊断信息,设计了舵面故障补偿的自愈控制器;同时,基于RCS故障喷管序列判定,设计了复合故障下RCS在线重构的自愈控制器。最后,通过某典型全弹道姿态跟踪数值仿真,验证了该方法的有效性及可靠性。

一种应用于智能体的指定时间故障重构观测器

智能体运行过程中总会受到诸如电压振动、外力破坏、人为误操作等造成的系统性故障问题,本文针对智能体系统中的执行机构故障,提出了一种利用指定时间观测器重构故障界的方法,在故障导数界已知的情况下,可实现任意指定时间下达到大于故障绝对值的估计,进一步通过理论分析论证了该方法的合理性,并进行了仿真实验,仿真结果证明了其有效性。

深度学习神经网络在火电厂阀门故障诊断与预警中的应用

针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。

基于自适应预设性能的运载火箭姿态容错控制

针对存在模型不确定性、外部环境干扰及执行机构故障的运载火箭姿态容错控制问题,提出了一种自适应预设性能容错控制方法。首先,基于运载火箭姿态运动模型、执行机构故障模型及姿态跟踪误差模型,建立了运载火箭容错控制数学模型;然后,利用级联扩张状态观测器对总扰动进行观测补偿,并针对故障可能造成姿态跟踪误差突变的问题提出了一种固定时间收敛的自适应预设性能函数,设计了预设性能反步控制律,证明了闭环控制系统的稳定性;最后,通过数值仿真验证了该控制方法能在执行机构故障情况下确保姿态跟踪误差满足预设性能指标。

无人机故障诊断研究进展

无人机是集航空、电子、计算机控制、信息和传感等技术于一体的复杂系统,在军事和民用领域具有广泛的应用。无人机常见的故障以及诊断方法是研究的热点内容,结合国内外研究现状,介绍了无人机传感器故障分类及6种传感器故障诊断方法,以及执行机构故障、推进系统故障和通信故障等内容,旨在为无人机的故障诊断提供参考。

横滚输出残差的X字舵航行器故障检测

首先介绍了X字舵航行器的执行机构硬故障对运行状态的影响,然后基于其在横滚通道的稳定性,重点研究了一种适用于多弹道的残差构造形式来检测这种故障。最后通过建立鱼雷动力学、运行学模型和模拟故障模型,验证了残差格式的有效性。这为构建X字舵航行器故障综合诊断重构系统完成了重要一环。

输入输出受限的无人机防滑刹车系统容错控制

针对无人机防滑刹车系统工作过程中同时出现系统输出滑移率稳定区域受限、控制输入饱和与刹车执行机构故障的多重约束问题,提出了一种基于障碍Lyapunov形式的自适应神经网络反演容错控制器的设计方法。当刹车执行机构发生故障时,通过自适应神经网络补偿刹车系统中的非线性及不确定项。根据反演设计原理,应用神经网络输出设计相应的容错控制律,同时,在控制器的设计中引入鲁棒切换控制项,优化系统快速容错的暂态性能。首先本文设计的容错控制器无需精确获取执行机构在线故障的重构信息,也能使刹车闭环系统能够快速稳定,然后基于Lyapunov方法分析了系统的稳定性,最后通过数值仿真结果表明,所提出的容错控制算法能够有效地保证刹车执行机构故障时控制系统的稳定性和有效性。

基于迭代学习观测器的卫星姿态滑模容错控制

为解决卫星上反作用飞轮存在安装偏差、故障及外部干扰情况下的姿态控制问题,提出了一种基于迭代学习观测器的姿态容错控制方法。该方法通过设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对执行机构发生的故障以及安装偏差进行精确的估计。并利用观测器的观测结果设计滑模控制器,使处于外部干扰条件下的卫星系统在执行机构发生故障的情况下可以快速稳定地完成姿态机动任务。进一步基于Lyapunov稳定性定理证明了迭代学习观测器及控制器的全局渐近稳定性。针对反作用飞轮存在不确定性及故障的情况下进行仿真,仿真结果表明,与同类容错控制方法相比,所提方法可以更加快速精确地对故障进行估计并完成姿态控制。

导弹增量式自适应容错控制系统设计

导弹在实际飞行中存在气动参数不确定、执行机构故障等问题,从而对导弹飞行控制系统稳定性与操控能力造成严重影响。为此,设计一种增量式自适应容错控制方法,在实现导弹安全控制的同时,兼顾姿态控制算法时效性与可靠性。建立面向控制的三通道耦合姿态动力学模型;考虑系统不确定性和执行机构故障,基于增量式动态逆方法设计导弹被动容错控制律;基于自适应滑模控制与增量式动态逆方法,设计增量式动态逆自适应容错控制律,并对系统残差进行分析比较;通过某典型全弹道姿态跟踪任务,验证舵面故障下的姿态跟踪特性。仿真结果表明:所提方法在故障未知的情况下,能够保证飞行控制系统的鲁棒性与容错能力,实现导弹的安全可靠控制。

高超声速飞行器的自适应容错控制

针对高超声速飞行器同时存在多源干扰和执行机构故障的问题,提出一种自适应容错控制策略,建立多源干扰和执行机构故障同时存在的飞行器模型。设计一种自适应可重构复合控制器,通过动态调节控制器参数补偿执行机构故障对姿态控制系统的影响。对多源干扰的上界进行估计,并结合双曲正切函数补偿多源干扰的影响,使得所设计的控制器在多源干扰和执行机构故障同时存在情况下具有优良的控制性能。虚拟控制指令微分量求解困难,为此在控制器设计中使用1阶滤波器对虚拟控制指令进行滤波处理,避免了复杂的求导过程。利用Lyapunov方法证明了所设计控制器的渐进稳定性,仿真算例结果表明了自适应容错控制策略的可行性和有效性。