CN109709934A - 一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，该方法通过把传感器故障模型等效处理，对系统模型进行简化，并以简化后的模型为对象，设计扩展卡尔曼滤波器，对系统状态与传感器故障参数进行联合估计，为提高滤波器的稳定性和对传感器故障参数的估计精度及跟踪速度，再适当增大滤波算法中的噪声方差，将估计结果做小波滤波处理，以获得较为平滑的估计值，最后根据输出值可快速检测出传感器是否发生故障。本发明保证系统的稳定性同时实现快速和准确的确定故障，减少故障误判的概率。

Description

一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法

技术领域

本发明属于飞行控制系统故障诊断与应用，具体涉及一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法。

背景技术

飞行控制计算机是飞行控制系统的核心部分，可以从硬件和软件两个方面提高系统的可靠性。硬件上采用避错技术提高和完善元器件本身的品质和可靠性；软件上可采用容错技术，通过组织分配系统资源、设计系统故障检测与诊断、故障处置与恢复等管理策略以提高软件的容错能力。

传感器的故障诊断一般基于在线解析模型，利用ARMA模型、神经网络、小波神经网络对传感器的输出时间序列进行预测，将预测值作为下一时刻的真值，进行传感器故障诊断的方法都有先前时刻传感器输出均为精确的假设。然而在实际应用中，传感器不可避免地会受到外部干扰和内部噪声的影响，使其输出信号中不仅有反映被测量真值的信号分量，还包含了干扰和噪声引起的叠加信号。由于小波变换的非因果性及不具有平移不变性，使小波变换不能实现时间序列的递推，限制了小波滤波的在线应用。卡尔曼滤波的基本方程是时间域内的递推形式，其计算过程是一个不断地“预测一修正”过程，这种滤波方法可便于计算机实现实时处理。基本卡尔曼滤波受实际系统模型失配和扰动的影响较大，容易发散，这种方法只能用于故障的检测而不能用于诊断，且抗干扰能力较差，对缓变故障不敏感。另外，基本卡尔曼滤波要求系统的状态方程和观测方程是线性的，在实际工程中，系统中常存在非线性，对非线性系统的状态估计问题则需要采用扩展卡尔曼滤波方法。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术的不足，本发明提供一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法。所述方法实现对三余度飞行控制计算机及传感器系统的故障检测和综合管理，具体可阐述为利用扩展卡尔曼滤波和小波滤波相结合的改进方法来对飞行控制系统中传感器故障的输出进行辨识和诊断处理。

技术方案：一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，所述方法基于飞行控制系统的硬件冗余，其控制系统包括电源模块、CPU控制单元和总线模块，所述各模块均互相独立，互不干扰；所述控制单元为三余度备份，且各控制单元配置环境和条件完全相同，互相并联且可同时工作，对迎角传感器进行故障特性分析和仿真，CPU控制单元控制传感器模型冗余，同时分别运行飞行控制管理策略、飞机在线模型和故障模拟仿真模块，各模块间通过总线模块保持实时数据共享。

一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，所述方法包括如下步骤：

(1)基于飞行控制系统的传感器建立传感器故障模型；

(2)通过卡尔曼滤波器简化传感器故障模型；

(3)确定飞行控制系统故障参数，并且建立联合算法；

(4)对故障参数进行滤波优化处理，获取飞行控制系统的故障值。

进一步的，所述传感器故障模型数学表示形式为：

y(k)＝g(k)y_c(k)+e(k)

其中，y(k)表示传感器输出实际值，y_c(k)表示输出期望值，g(k)表示增益，e(k)表示输出值偏差，k为当前拍数；

(a)当与上位机连接的控制台界面未注入传感器故障时，g(k)＝1，e(k)＝0；

(b)当注入传感器恒偏差故障时，假设g(k)＝1，e(k)为某一固定值；

(c)当注入卡死故障时，g(k)＝0，e(k)为某一固定值表示传感器卡死的位置；

(d)当注入增益变化故障时，g(k)>1，e(k)＝0。

更进一步的，步骤(1)所述故障模型基于机载系统传感器故障，所述传感器故障包括传感器的偏差失效故障、短路故障、增益变化故障、恒偏差故障和卡死故障，且从中选取一种或任意故障组合进行数据分析。

所述机载系统传感器包括IMU惯导、GPS、INS MEMS惯导及迎角传感器，其中迎角传感器的故障模的输出值y_out表达式如下：

1)卡死故障：y_out(t)＝c；

2)增益变化：y_out(t)＝ky_out(t-1)；

3)恒偏差失效：y_out(t)＝y_out(t-1)+Δ；

式中：c为常数，k为增益变化比例系数，Δ为常数。

步骤(2)包括建立卡尔曼滤波器的系统方程，其建立过程如下：

假设非线性函数f:Rⁿ×R^q→Rⁿ,h:Rⁿ→R^m，其中：f、h状态连续可微，系统状态向量x(k)，输出向量y(k)，控制量输入u(k),过程噪声向量ω(k),噪声驱动矩阵Γ(k)，测量噪声向量υ(k)，系统噪声的对称非负定的协方差矩阵Q(k)，其关系式如下：

所述方法包括通过泰勒级数将扩展卡尔曼滤波算法中的非线性函数在滤波值处展开，将非线性的系统方程近似线性化处理，得到传感器故障的一般表示形式，其表达式如下：

其中，x(t)为Rⁿ状态向量，u(t)为R^m控制向量，y(t)为R^l输出向量，r(t)为扰动和噪声函数，f(t)为故障向量，A、B、C为常数矩阵，B_r、D_r为扰动矩阵，D_f为传感器故障分配矩阵。

步骤(4)基于小波滤波的处理思路采取采样点冗余的策略，具体如下：

设在第i个测量周期内，采样数据序列为Y(i，1)，Y(i，2)，…，Y(i，N)，滤波序列为最终的滤波输出值如下：

上式中，N＝2ⁿ，N为采集到的数据点数，是2的整数倍。

步骤(4)所述故障值选择经过卡尔曼滤波和小波滤波处理后的系统输出值作为一维参考值，且引入一个新的模拟故障参数，若滤波结果为收敛级数，则输入缓慢时变的故障参数；若输出为发散级数，则将该结果与输入的模拟故障参数进行权值融合之后替代初始的系统输入值。

有益效果：与现有技术相比，本发明显著的效果在于：第一、本发明采用的三余度飞行控制计算机具备充分的硬件余度基础，各单元之间功能相互独立，可进行冗余验证且系统可靠性得到保证；第二、在这种改进后的新方法里，既结合了扩展卡尔曼滤波和小波滤波方法的优点，又能弥补两种方法本身的缺陷，对传感器的突变故障具备快速检测以及准确识别跟踪诊断的能力，从而减小了故障误判现象的概率。

附图说明

图1是本发明的系统扩展卡尔曼滤波与小波滤波联合改进方法示意图；

图2是本发明的系统仿真实例在噪声完全匹配时的曲线示意图；

图3是本发明的系统仿真实例在测量噪声方差Q₂增大时的曲线示意图；

图4是本发明的系统仿真实例在测量噪声方差Q₁增大时的曲线示意图。

具体实施方式

为了详细的说明本发明公开的技术方案，下面结合说明书附图及具体实施例做进一步的阐述。

实施例1

本发明所提供的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法通过把传感器故障模型等效处理，对系统模型进行简化，并以简化后的模型为对象，设计扩展卡尔曼滤波器，对系统状态与传感器故障参数进行联合估计，为提高滤波器的稳定性和对传感器故障参数的估计精度及跟踪速度，再适当增大滤波算法中的噪声方差，将估计结果做小波滤波处理，以获得较为平滑的估计值，最后根据输出值可快速检测出传感器是否发生故障。

本发明基于飞行控制系统的硬件冗余，其系统包括电源模块、CPU控制单元和总线模块，各模块互相独立互不干扰，其中控制单元为三余度备份，三个控制单元配置环境和条件完全相同，互相并联且可同时工作，主要针对迎角传感器进行故障特性分析和仿真，CPU不仅可提供传感器模型冗余，同时还可以分别运行飞行控制管理策略、飞机在线模型和故障模拟仿真模块，模块间通过总线实现实时数据共享。该方法包括如下步骤：

(1)基于飞行控制系统的传感器建立故障模型；

(2)通过卡尔曼滤波器简化故障模型；

(3)确定飞行控制系统故障参数，并且建立联合算法；

(4)对故障参数进行滤波优化处理，获取飞行控制系统的故障值。

具体的说，首先利用泰勒级数将扩展卡尔曼滤波算法中的非线性函数在滤波值处展开，这里忽略二次以上的高次项对模型估计影响不大，将非线性的状态方程和观测方程近似线性化地处理以使用基本卡尔曼滤波递推方程。针对非线性系统的状态方程和观测方程，假设非线性函数f:Rⁿ×R^q→Rⁿ,h:Rⁿ→R^m(f、h状态连续可微)，系统状态向量x(k)，输出向量y(k)，控制量输入u(k),过程噪声向量ω(k),噪声驱动矩阵Γ(k)，测量噪声向量υ(k)，系统噪声的对称非负定的协方差矩阵Q(k)。

x(k+1)＝f(k,x(k),u(k))+Γ(k)ω(k)

y(k+1)＝h(k+1,x(k+1),u(k))+υ(k+1)

由状态一步预测得到协方差阵：

又

得到：

将最后推导得到的上式返回进入下一次循环解算，当给定状态初值且收敛时，经过多次的解算过程，卡尔曼滤波的增益值将趋近于一个很小的数值。

此时，将扩展卡尔曼滤波得到的输出值进一步处理，提出采样点冗余的小波滤波想法，通过加大采样频率，在一个测量周期内，采集若干个数据点N进行小波变换、滤波，并取重构信号的中间4位数的平均值作为最后的滤波输出。

设在第i个测量周期内，采样数据序列为Y(i，1)，Y(i，2)，…，Y(i，N)，滤波重构序列为最后的滤波输出值：

在上式中，数据点数是2的整数倍：N＝2ⁿ。N的大小应考虑在一个测量周期内完成滤波、预测的前提下，分配给小波滤波的时间，综合小波基、分解尺度、阈值的选择算法及采样频率等因素来决定,当N足够多大时,可得到较好的滤波效果。适当选取N值，因为既要获得较好的滤波效果，也要限制系统的控制周期。

与一般滤波器设计有所不同的是，经过双滤波组合优化后的系统输出(迎角值)只是作为一维参考值，除此之外，根据系统模型特性还会引入一个新的模拟故障参数，若滤波结果有收敛趋势，则输入缓慢时变的故障参数；若输出有发散趋势，则将该结果与虚拟输入进行权值融合之后替代初始的系统输入值。

将上述思路施加于系统模型中，针对故障参数进行分析，具体做法如下:

在一个采样周期内(设置采用时间50ms，总时间30s),利用传感器输出的前n个数据x(1),x(2)…,x(n)作为系统模型的输入,第n+1个数据x(n+1)作为输出值,当联合滤波结果收敛至一定的精度或范围内时,将数据向前递推一步,用n个传感器输出数据x(2)…,x(n+1)作为下一次的输入以预估第n+2个传感器的输出值x(n+2)，再同采集到的数值x(n+2)及引入的虚拟故障参数进行数据融合处理，若结果小于规定的界限值，则用x(2)…,x(n+1)作为输入，x(n+2)作为输出继续解算；若结果超过该范围，则判断迎角传感器此处发生故障。相反，若滤波结果表现发散，则将结果与虚拟故障参数等效代替x(1)输入，继续上述循环解算，直至系统最后一次输出开始收敛。在该系统中，界限值的设定取采样时间间隔内传感器输出的平均变化量与噪声干扰标准偏差的4-5倍之和较合适。

实施例2

无人机的飞行控制计算机配置了三块控制单元，三块控制单元的ID分别定义为CU-A、CU-B和CU-C，三块控制单元在飞行控制计算机上电后同时工作，默认CU-A为主控单元，其余两块为从控单元，控制权优先级从高到低的顺序为CU-A、CU-B和CU-C。三块控制单元同时通过系统内部总线接收接口单元传输过来的输入信息,如迎角传感器信息。在完成导航与控制的计算和处理后，主控单元对接口单元输出相应的控制信息。同时，三块控制单元也通过自检和互检方式实时检测各控制单元的故障状态，在主控单元发生故障的状态下，由第一从控单元接管系统控制权，第一从控单元自动升级为主控单元，第二从控单元自动升级为第一从控单元，原主控单元在故障恢复后降级为第二从控单元。为验证方法的可行性，三块控制单元分别独立进行传感器系统的模型配置和测试实验。

结合工业生产过程及条件模拟飞行控制系统中传感器的输出信号，选择如下周期函数并叠加标准差为0.1的白噪声作为原始信号，采样频率为16Hz(基于冗余采样考虑)。

系统模型描述如下：

其中，x₁为飞行速率，x₂为发动机效率，a₀为机体所受阻力，y₁为与飞行速率有关的参数，y₂为与发动机效率有关的参数。假设系统运行过程中其中一个传感器发生故障，故障参数为b(k),则扩展形式表示如下：

系统标称参数包括：

Q₁₀＝diag[0.001 0.000001 0],

Q₂₀＝diag[0.000002 0.0002],

x₁(0|0)＝0,x₂(0|0)＝0,b(0|0)＝0,a₀＝0.58。

取

根据说明书附图中的图1，作如下表述：将等效处理后的简化模型利用扩展卡尔曼滤波器处理联合估计系统状态和模型故障参的特征，针对估计结果作小波滤波平滑处理，利用故障参数融合处理分析得到输出结果，检测并判断故障特征。即系统运行过程中模拟传感器故障后，通过模型的标称参数结果来控制故障参数，改变参数矩阵数值调整并输出系统的仿真状态结果。

根据说明书附图中的图2，作如下表述：在200点传感器发生幅值为0.01(即b)的阶跃偏差型故障，约为传感器正常输出值0.12的8.3％。当噪声模型完全匹配时，取Q₁＝Q₁₀，Q₂＝Q₂₀，通过MATLAB仿真得到图2噪声模型完全匹配时的仿真曲线。

根据说明书附图中的图3，作如下表述：基于故障参数的估计精度低，波动大，有所发散，将滤波算法中的量测噪声方差Q₂增大，其他参数保持不变，令Q₂＝diag[0.0001 0.01]得到仿真曲线可看出输出的故障结果滤波稳定性和估计精度提高，但跟踪速度变慢，系统检测的实时性效率降低。

根据说明书附图中的图4，作如下表述：针对图3的不足，保持测量噪声方差Q₂不变，增大系统噪声方差Q₁＝diag[0.0001 0.000001 0.00001]，其他参数保持不变，得到图4综合改善的仿真曲线。

本发明所设计的联合优化算法对系统的测量噪声方差配置合理可达到滤波跟踪速度和故障参数估计精度兼顾的设计效果，分别驱动单传感器、双传感器和三传感器系统模型，在相同的假设下，系统故障的误报率一定，根据统计法中的阈值计算结果可发现冗余情况下的阈值范围提高，可以满足系统本身需求。

Claims (9)

1.一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：所述方法基于飞行控制系统的硬件冗余，其控制系统包括电源模块、CPU控制单元和总线模块，所述各模块均互相独立，互不干扰；所述控制单元为三余度备份，且各控制单元配置环境和条件完全相同，互相并联且可同时工作，对迎角传感器进行故障特性分析和仿真，CPU控制单元控制传感器模型冗余，同时分别运行飞行控制管理策略、飞机在线模型和故障模拟仿真模块，各模块间通过总线模块保持实时数据共享。

2.根据权利要求1所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

(1)基于飞行控制系统的传感器建立传感器故障模型；

(2)通过卡尔曼滤波器简化传感器故障模型；

(3)确定飞行控制系统故障参数，并且建立联合算法；

(4)对故障参数进行滤波优化处理，获取飞行控制系统的故障值。

3.根据权利要求2所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：所述传感器故障模型数学表示形式为：

y(k)＝g(k)y_c(k)+e(k)

其中，y(k)表示传感器输出实际值，y_c(k)表示输出期望值，g(k)表示增益，e(k)表示输出值偏差，k为当前拍数；

(a)当与上位机连接的控制台界面未注入传感器故障时，g(k)＝1，e(k)＝0；

(b)当注入传感器恒偏差故障时，假设g(k)＝1，e(k)为某一固定值；

(c)当注入卡死故障时，g(k)＝0，e(k)为某一固定值表示传感器卡死的位置；

(d)当注入增益变化故障时，g(k)＞1，e(k)＝0。

4.根据权利要求2所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：步骤(1)所述故障模型基于机载系统传感器故障，所述传感器故障包括传感器的偏差失效故障、短路故障、增益变化故障、恒偏差故障和卡死故障，且从中选取一种或任意故障组合进行数据分析。

5.根据权利要求4所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：所述机载系统传感器包括IMU惯导、GPS、INS MEMS惯导及迎角传感器，其中迎角传感器的故障模的输出值y_out表达式如下：

1)卡死故障：y_out(t)＝c；

2)增益变化：y_out(t)＝ky_out(t-1)；

3)恒偏差失效：y_out(t)＝y_out(t-1)+Δ；

式中：c为常数，k为增益变化比例系数，Δ为常数。

6.根据权利要求2所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：步骤(2)包括建立卡尔曼滤波器的系统方程，其建立过程如下：

假设非线性函数f：Rⁿ×R^q→Rⁿ，h：Rⁿ→R^m，其中：f、h状态连续可微，系统状态向量x(k)，输出向量y(k)，控制量输入u(k)，过程噪声向量ω(k)，噪声驱动矩阵Γ(k)，测量噪声向量υ(k)，系统噪声的对称非负定的协方差矩阵Q(k)，其关系式如下：

7.根据权利要求2所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：所述方法包括通过泰勒级数将扩展卡尔曼滤波算法中的非线性函数在滤波值处展开，将非线性的系统方程近似线性化处理，得到传感器故障的一般表示形式，其表达式如下：

其中，x(t)为Rⁿ状态向量，u(t)为R^m控制向量，y(t)为R^l输出向量，r(t)为扰动和噪声函数，f(t)为故障向量，A、B、C为常数矩阵，B_r、D_r为扰动矩阵，D_f为传感器故障分配矩阵。

8.根据权利要求2所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：步骤(4)基于小波滤波的处理思路采取采样点冗余的策略，具体如下：

设在第i个测量周期内，采样数据序列为Y(i，1)，Y(i，2)，…，Y(i，N)，滤波序列为最终的滤波输出值如下：

上式中，N＝2ⁿ，N为采集到的数据点数，是2的整数倍。

9.根据权利要求2所述的一种飞行控制系统故障诊断冗余设计方法，其特征在于：步骤(4)所述故障值选择经过卡尔曼滤波和小波滤波处理后的系统输出值作为一维参考值，且引入一个新的模拟故障参数，若滤波结果为收敛级数，则输入缓慢时变的故障参数；若输出为发散级数，则将该结果与输入的模拟故障参数进行权值融合之后替代初始的系统输入值。