CN103676918A - 一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法，能够在不需要对执行机构相关物理量进行直接测量的情况下，实现不同通道动量轮的故障隔离。该方法基本流程为：首先，建立用于描述执行机构和惯性敏感器之间输入输出关系的解析模型，选择执行机构故障隔离策略；然后，根据结构化残差设计要求，将非目标执行机构故障看作未知输入，设计未知输入观测器，获得与非目标执行机构故障解耦的残差，选取残差的范数作为残差评价值，并根据区间分析的方法得到相应的阈值，进而确定系统是否发生了目标执行机构故障，完成该残差的故障决策；最后，综合各个残差的故障决策结果，由故障分离策略确定系统执行机构故障的具体位置。

Description

一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法

技术领域

本发明属于卫星姿态控制领域，涉及一种基于未知输入观测器的执行机构故障诊断方法。

背景技术

现代航天器大多结构复杂，工作环境恶劣，运行时间长，在轨工作过程中极易发生故障。一旦发生故障，若不采取积极有效的措施进行应对，很可能导致航天任务失败，从而带来巨大的资源浪费和不利的社会影响。

作为构成卫星的各个分系统中最关键也是最复杂的一个分系统，卫星姿态控制系统的可靠性是星上多个分系统正常运行的基本保障。如遥测遥控分系统要实现与地面站的通信，要求天线指向正确的位置；能源分系统要保障正常的电力供应，要求太阳帆板跟踪太阳；对于对地观测卫星而言，有效载荷的正常工作要求卫星进行高精度高稳定度姿态控制。因此，卫星姿态控制系统能否正常工作往往关系到整个航天任务的成败。

卫星姿态控制系统由姿态敏感器、控制器、执行机构和卫星本体一起构成闭环控制回路。基于姿态敏感器测量和确定卫星相对于空间某些已知基准目标的方位；控制器对测得的信息进一步处理后确定卫星姿态，并根据所确定的姿态按满足设计要求的控制律发出指令，控制执行机构按控制指令产生所需的控制力矩，实现卫星姿态控制。卫星姿态控制系统的故障率较高且危害较大。

为了提高卫星姿态控制系统的可靠性，一方面，应提高其组成部件如各敏感器、执行机构和控制器等自身的可靠性，降低发生故障的可能性；另一方面，应对关键部件采用冗余设计，并通过故障诊断技术消除或减弱故障造成的不利影响。

卫星姿态控制系统常用的执行机构包括飞轮、推力器、磁力矩器和重力梯度力矩执行机构。一般采用一致性检验的方法进行卫星姿态控制系统执行机构故障诊断，如通过实测动量轮角动量的变化和指令角动量变化的一致性检验进行故障隔离，但当执行机构的相关待测量不能轻易得到时，不适宜采用这种方法进行故障诊断。为了解决执行机构一致性检验所需要的相关量不易测量情况下卫星姿态控制系统执行机构的故障诊断问题，本发明提出一种基于未知输入观测器的卫星控制系统执行机构故障隔离方法。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于未知输入观测器的卫星姿态控制系统执行机构的故障诊断方法。能够在执行机构一致性检验所需要的相关量不易测量的情况下，实现执行机构的故障隔离。

本发明的技术解决方案是：

一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障隔离方法，步骤如下：

（1）建立用于描述星载的执行机构和惯性敏感器之间输入输出关系的故障诊断模型，确定故障隔离策略；

卫星执行机构故障隔离的诊断模型为：

$\left\{\begin{array}{c}x(k+1)=\mathrm{Ax}\left(k\right)+\mathrm{Bu}\left(k\right)+\underset{i=1}{\overset{N_a}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\η}}_i}^a\left(k\right){f_i}^a\\ y\left(k\right)=\mathrm{Cx}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，k表示离散的时间，x(k)表示第k步的系统状态量卫星本体角速度，A表示系统状态矩阵，B表示系统输入矩阵，u(k)表示系统输入量，N_a表示可能发生故障的执行机构的数目，f_i ^a表示第i个执行机构的故障特征，η_i ^a(k)表示相应的故障模式，y(k)表示系统观测量，C表示系统观测矩阵；

构造故障隔离策略，即广义残差组S_UIO：

1代表Fault，0代表No fault；

所述广义残差组S_UIO即设计N_a个残差生成器，使得残差r_i ^a满足仅对f_i ^a解耦，i=1,…,N_a；

（2）根据步骤（1）中的系统故障隔离诊断模型确定基于未知输入观测器的执行机构故障隔离残差生成器；

基于未知输入观测器的执行机构故障隔离残差生成器为：

$\left\{\begin{array}{c}z(k+1)=\mathrm{Fz}\left(k\right)+\mathrm{TBu}\left(k\right)+\mathrm{Ky}\left(k\right)\\ \hat{x}\left(k\right)=z\left(k\right)+\mathrm{Hy}\left(k\right)\\ r\left(k\right)=(I-\mathrm{CH})y\left(k\right)-\mathrm{Cz}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，

表示动力学子系统状态量的估计值，r(k)表示残差，z(k)是中间变量，F、T、K、H表示相关的参数矩阵，满足以下条件

(I-HC)F_a=M

T=I-HC

F=TA-K₁C

K₂=FH

K=K₁+K₂

其中，F_a表示故障输入矩阵，其列向量由故障向量f_i ^a组成，i=1,…,N_a，且满足

M为已知矩阵，由选定的未知输入矩阵确定；矩阵K₁需使矩阵F稳定；I是单位矩阵，K₂是中间变量；

（3）根据步骤（2）中的残差生成器，计算残差评价值与相应的阈值，并确定残差的故障决策关系；

系统执行机构故障隔离的残差评价值计算方式如下：

J_UIO,r(k)=||r(k)||

其中，J_UIO,r(k)表示用于执行机构故障隔离的残差评价值；

与执行机构故障隔离的残差评价值相对应的阈值计算方式如下：

阈值 $J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)={\left(\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{({\stackrel{\‾}{y}}_i\left(k\right)-{\underset{\‾}{y}}_i\left(k\right))}^2\right)}^{\frac{1}{2}},$ p为系统观测量y(k)的维数，

和y _i(k)通过如下方式计算：

其中，区间向量 x、

分别为区间向量各个分量可能值的下界和上界所组成的向量，对于任意两个区间量□x₁、□x₂，运算关系如下

多项式函数g(·，·)表示无故障情况下下一时刻的系统状态与当前时刻的系统状态以及当前时刻的控制输入之间的函数关系，多项式函数h(·)表示当前时刻的系统输出测量与当前时刻的系统状态之间的函数关系，h^-1(·)为h(·)的反函数，

表示当前时刻的状态预测区间变量，□u(k)表示系统的期望控制输入向量与系统的不确定性控制输入区间向量之和，表示系统的当前测量输出向量与系统的不确定性测量输出区间之和，

表示当前时刻的状态观测区间变量，□x(k)表示当前时刻的状态区间变量，□y(k)表示当前时刻的输出区间向量；

残差的故障决策关系如下：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Nofault}& \mathrm{if}{J}_{\mathrm{UIO},r}\left(k\right)<J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)\\ \mathrm{Fault}& \mathrm{if}{J}_{\mathrm{UIO},r}\left(k\right)\&GreaterEqual;J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)\end{array}\right.,$ 从而得到一个残差的故障决策结果；

（4）重新选定未知输入矩阵，重复执行步骤（2）-（3），得到一组残差的故障决策结果，根据步骤（1）中确定的广义残差组S_UIO，确定发生故障的执行机构的位置。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

国内卫星一般采用一致性检验的方法进行卫星姿态控制系统执行机构故障诊断，但当执行机构的相关待测量不能轻易得到时，不适宜采用这种方法进行故障诊断。针对这一问题，本发明提出一种基于未知输入观测器的卫星控制系统执行机构故障隔离方法，该方法能够在不需要测量执行机构的相关物理量的情况下，实现卫星姿态控制系统执行机构的故障隔离。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为滚动轴动量轮出现恒值偏差故障情况下故障隔离残差评价值与阈值曲线；

图3为俯仰轴动量轮卡死故障情况下故障隔离残差评价值与阈值曲线；

图4为偏航轴动量轮输出力矩出现缓变偏差故障情况下故障隔离残差评价值与阈值曲线；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行进一步的详细描述。

如图1所示，本发明提出一种基于未知输入观测器的卫星控制系统执行机构故障隔离方法，步骤如下：

（1）建立用于描述星载的执行机构和惯性敏感器之间输入输出关系的故障诊断模型，即卫星动力学子系统故障诊断模型。假设卫星处于三轴稳定的工作模式下，此时卫星的姿态角和姿态角速度都是小量，对卫星姿态动力学公式在平衡位置近似线性化、离散化，得到动力学子系统故障诊断模型形式如下所示：

$\left\{\begin{array}{c}x(k+1)=\mathrm{Ax}\left(k\right)+\mathrm{Bu}\left(k\right)+\underset{i=1}{\overset{N_a}{\mathrm{\&Sigma;}}}{{\mathrm{\&eta;}}_i}^a\left(k\right){f_i}^a\\ y\left(k\right)=\mathrm{Cx}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，k表示离散的时间，x(k)表示第k步的系统状态量卫星本体角速度，A表示系统状态矩阵，B表示系统输入矩阵，u(k)表示系统输入量，N_a表示可能发生故障的执行机构的数目，f_i ^a表示第i个执行机构的故障特征，η_i ^a(k)表示相应的故障模式，y(k)表示系统观测量，C表示系统观测矩阵；

构造故障隔离策略，即广义残差组S_UIO：

1代表Fault，0代表No fault；

所述广义残差组S_UIO即设计N_a个残差生成器，使得残差r_i ^a满足仅对f_i ^a解耦，i=1,…,N_a；

（2）根据步骤（1）中的系统故障诊断模型设计基于未知输入观测器的执行机构故障隔离残差生成器；

基于未知输入观测器的执行机构故障隔离残差生成器为：

$\left\{\begin{array}{c}z(k+1)=\mathrm{Fz}\left(k\right)+\mathrm{TBu}\left(k\right)+\mathrm{Ky}\left(k\right)\\ \hat{x}\left(k\right)=z\left(k\right)+\mathrm{Hy}\left(k\right)\\ r\left(k\right)=(I-\mathrm{CH})y\left(k\right)-\mathrm{Cz}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，

表示动力学子系统状态量的估计值，r(k)表示残差，z(k)是中间变量，F、T、K、H表示相关的参数矩阵，满足以下条件

(I-HC)F_a=M

T=I-HC

F=TA-K₁C

K₂=FH

K=K₁+K₂

其中，F_a表示故障输入矩阵，其列向量由故障向量f_i ^a组成，i=1,…,N_a，且满足

M为已知矩阵，由选定的未知输入矩阵确定；矩阵K₁需使矩阵F稳定；I是单位矩阵，K₂是中间变量；

（3）根据步骤（2）中的残差生成器，计算残差评价值与相应的阈值，并确定残差的故障决策关系；

系统执行机构故障隔离的残差评价值计算方式如下：

J_UIO,r(k)=||r(k)||

其中，J_UIO,r(k)表示用于执行机构故障隔离的残差评价值；

与执行机构故障隔离的残差评价值相对应的阈值计算方式如下：

阈值 $J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)={\left(\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\stackrel{\&OverBar;}{y}}_i\left(k\right)-{\underset{\&OverBar;}{y}}_i\left(k\right))}^2\right)}^{\frac{1}{2}},$ p为系统观测量y(k)的维数，

和y _i(k)通过如下方式计算：

其中，区间向量

x、

分别为区间向量各个分量可能值的下界和上界所组成的向量，对于任意两个区间量□x₁、□x₂，运算关系如下

多项式函数g(·,·)表示无故障情况下下一时刻的系统状态与当前时刻的系统状态以及当前时刻的控制输入之间的函数关系，多项式函数h(·)表示当前时刻的系统输出测量与当前时刻的系统状态之间的函数关系，h^-1(·)为h(·)的反函数，

表示当前时刻的状态预测区间变量，□u(k)表示系统的期望控制输入向量与系统的不确定性控制输入区间向量之和，

表示系统的当前测量输出向量与系统的不确定性测量输出区间之和，

表示当前时刻的状态观测区间变量，□x(k)表示当前时刻的状态区间变量，□y(k)表示当前时刻的输出区间向量；

残差的故障决策关系如下：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Nofault}& \mathrm{if}{J}_{\mathrm{UIO},r}\left(k\right)<J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)\\ \mathrm{Fault}& \mathrm{if}{J}_{\mathrm{UIO},r}\left(k\right)\&GreaterEqual;J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)\end{array}\right.,$ 从而得到一个残差的故障决策结果；

（4）重新选定未知输入矩阵，重复执行步骤（2）-（3），得到一组残差

的故障决策结果，根据步骤（1）中确定的广义残差组S_UIO，确定发生故障的执行机构的位置（可以在S_UIO找到对应的f_i ^a）。

下面，以某低轨卫星姿态控制系统为诊断对象，通过仿真实例验证本发明所述方法的有效性。卫星执行机构包括三个沿卫星本体轴方向安装的动量轮、一组测量三轴角速度的陀螺和沿滚动轴、俯仰轴方向安装的星敏感器。故障诊断模型和残差生成器参数如下

$A_{g,d}=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 7\&times;{10}^{-5}\\ 0& 1& 0\\ -1.429\&times;{10}^4& 0& 1\end{array}\right]$

$B_{g,d}=\left[\begin{array}{ccc}0.0001& 0& 5\&times;{10}^{-9}\\ 0& 0.0002& 0\\ -7.143\&times;{10}^{-9}& 0& 0.0001429\end{array}\right]$

$C_g=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]$

$S_{\mathrm{UIO}}=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 1\\ 1& 0& 1\\ 1& 1& 0\end{array}\right]$

F=diag{0.1,0.1,0.1}

$H_r=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& -7.143\&times;{10}^{-5}\\ 0& 0& 0\\ -7.143\&times;{10}^{-5}& 0& 5.1022\&times;{10}^{-9}\end{array}\right]$

$T_r=\left[\begin{array}{ccc}5.1022\&times;{10}^{-9}& 0& -7.143\&times;{10}^{-5}\\ 0& 1& 0\\ -7.143\&times;{10}^{-5}& 0& 1\end{array}\right]$

$K_r=\left[\begin{array}{ccc}-5.6153\&times;{10}^{-9}& 0& 6.4287\&times;{10}^{-5}\\ 0& 0.9& 0\\ -7.8613\&times;{10}^{-5}& 0& 0.9\end{array}\right]$

$H_p=\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right]$

$T_p=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 0& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]$

$K_p=\left[\begin{array}{ccc}0.9& 0& 7\&times;{10}^{-5}\\ 0& 0& 0\\ -1.429\&times;{10}^{-4}& 0& 0.9\end{array}\right]$

$H_y=\left[\begin{array}{ccc}1.2243\&times;{10}^{-9}& 0& 3.499\&times;{10}^{-5}\\ 0& 0& 0\\ 3.499\&times;{10}^{-5}& 0& 1\end{array}\right]$

$T_y=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& -3.499\&times;{10}^{-5}\\ 0& 1& 0\\ -3.499\&times;{10}^{-5}& 0& 1.2243\&times;{10}^{-9}\end{array}\right]$

$K_r=\left[\begin{array}{ccc}0.9& 0& 3.8509\&times;{10}^{-5}\\ 0& 0.9& 0\\ -3.1491\&times;{10}^{-5}& 0& -1.3474\&times;{10}^{-9}\end{array}\right].$

对以下3种情况进行仿真研究，分别是：

（a）滚动轴动量轮输出力矩出现恒值偏差，偏差值为-0.05Nm；

（b）俯仰轴动量轮卡死，输出力矩等于外部扰动力矩；

（c）偏航轴动量轮输出力矩出现缓变偏差，偏差值由0逐渐增长到-0.05Nm。

分别对以上3种情况进行仿真，卫星控制系统执行机构故障隔离残差评价值与阈值仿真结果如图2-图4所示。

由图2可知，对于滚动轴动量轮输出力矩出现恒值偏差故障，用于隔离动量轮故障的第一组残差评价值没有明显地超过阈值，而第二、三组残差评价值均较为明显地超过阈值；由图3可知，对于俯仰轴动量轮卡死故障，用于隔离动量轮故障的第二组残差评价值没有明显地超过阈值，而第一、三组残差评价值均明显地超过阈值；由图4可知，对于偏航轴动量轮输出力矩出现缓慢变化的偏差故障，用于隔离动量轮故障的第三组残差评价值没有明显地超过阈值，而随着故障幅值的逐渐增大，第一、二组残差值均明显地超过阈值。

这样，在确定有动量轮发生故障却不清楚其所在通道时，便可以通过检验三组残差评价值是否超过相应的阈值来隔离动量轮故障，即与执行机构故障隔离策略的目标一致，动量轮故障发生在残差评价值未超过阈值的通道内。

仿真研究表明，所提方法可以在确定有动量轮发生故障却不清楚其所在通道的情况下，利用卫星控制系统自身的解析冗余关系实现对执行机构的故障隔离。相对于现有的基于对执行机构相关物理量之间进行测量的执行机构故障诊断方式，该方法利用了卫星姿态控制系统的解析冗余，对硬件要求低，易于星上实现。本项专利的主要技术内容可用于各类卫星姿态控制系统执行机构的故障诊断，具有广阔的应用前景。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (4)

1.一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法，其特征在于步骤如下：

（1）建立用于描述星载的执行机构和惯性敏感器之间输入输出关系的故障诊断模型，确定故障隔离策略；

（2）根据步骤（1）中的系统故障隔离诊断模型确定基于未知输入观测器的执行机构故障隔离残差生成器；

（3）根据步骤（2）中的残差生成器，计算残差评价值与相应的阈值，并确定残差的故障决策关系；

（4）重新选定未知输入矩阵，重复执行步骤（2）-（3），得到一组残差的故障决策结果，根据步骤（1）中确定的广义残差组S_UIO，确定发生故障的执行机构的位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法，其特征在于：所述步骤（1）卫星执行机构故障隔离的诊断模型为：

$\left\{\begin{array}{c}x(k+1)=\mathrm{Ax}\left(k\right)+\mathrm{Bu}\left(k\right)+\underset{i=1}{\overset{N_a}{\mathrm{\&Sigma;}}}{{\mathrm{\&eta;}}_i}^a\left(k\right){f_i}^a\\ y\left(k\right)=\mathrm{Cx}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，k表示离散的时间，x(k)表示第k步的系统状态量卫星本体角速度，A表示系统状态矩阵，B表示系统输入矩阵，u(k)表示系统输入量，N_a表示可能发生故障的执行机构的数目，f_i ^a表示第i个执行机构的故障特征，η_i ^a(k)表示相应的故障模式，y(k)表示系统观测量，C表示系统观测矩阵；

构造故障隔离策略，即广义残差组S_UIO：

1代表Fault，0代表No fault；

所述广义残差组S_UIO即设计N_a个残差生成器，使得残差r_i ^a满足仅对f_i ^a解耦，i=1,…，N_a。

3.根据权利要求1所述的一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法，其特征在于：所述步骤（2）基于未知输入观测器的执行机构故障隔离残差生成器为：

$\left\{\begin{array}{c}z(k+1)=\mathrm{Fz}\left(k\right)+\mathrm{TBu}\left(k\right)+\mathrm{Ky}\left(k\right)\\ \hat{x}\left(k\right)=z\left(k\right)+\mathrm{Hy}\left(k\right)\\ r\left(k\right)=(I-\mathrm{CH})y\left(k\right)-\mathrm{Cz}\left(k\right)\end{array}\right.$

其中，

表示动力学子系统状态量的估计值，r(k)表示残差，z(k)是中间变量，F、T、K、H表示相关的参数矩阵，满足以下条件

(I-HC)F_a=M

T=I-HC

F=TA-K₁C

K₂=FH

K=K₁+K₂

其中，F_a表示故障输入矩阵，其列向量由故障向量f_i ^a组成，i=1,…,N_a，且满足

M为已知矩阵，由选定的未知输入矩阵确定；矩阵K₁需使矩阵F稳定；I是单位矩阵，K₂是中间变量。

4.根据权利要求1所述的一种基于未知输入观测器的卫星执行机构故障诊断方法，其特征在于：所述步骤（3）系统执行机构故障隔离的残差评价值计算方式如下：

J_UIO,r(k)=||r(k)||

其中，J_UIO,r(k)表示用于执行机构故障隔离的残差评价值；

与执行机构故障隔离的残差评价值相对应的阈值计算方式如下：

阈值 $J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)={\left(\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\stackrel{\&OverBar;}{y}}_i\left(k\right)-{\underset{\&OverBar;}{y}}_i\left(k\right))}^2\right)}^{\frac{1}{2}},$ p为系统观测量y(k)的维数，

(k)和y _i(k)通过如下方式计算：

其中，区间向量

x、

分别为区间向量各个分量可能值的下界和上界所组成的向量，对于任意两个区间量□x₁、□x₂，运算关系如下

多项式函数g(·,·)表示无故障情况下下一时刻的系统状态与当前时刻的系统状态以及当前时刻的控制输入之间的函数关系，多项式函数h(·)表示当前时刻的系统输出测量与当前时刻的系统状态之间的函数关系，h^-1(·)为h(·)的反函数，

表示当前时刻的状态预测区间变量，□u(k)表示系统的期望控制输入向量与系统的不确定性控制输入区间向量之和，

表示系统的当前测量输出向量与系统的不确定性测量输出区间之和，

表示当前时刻的状态观测区间变量，□x(k)表示当前时刻的状态区间变量，□y(k)表示当前时刻的输出区间向量；

残差的故障决策关系如下：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Nofault}& \mathrm{if}{J}_{\mathrm{UIO},r}\left(k\right)<J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)\\ \mathrm{Fault}& \mathrm{if}{J}_{\mathrm{UIO},r}\left(k\right)\&GreaterEqual;J_{\mathrm{UIO},\mathrm{th}}\left(k\right)\end{array}\right.,$ 从而得到一个残差的故障决策结果。

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