CN111930094A - 一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法 - Google Patents

一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法 Download PDF

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CN111930094A CN202010668986.5A CN202010668986A CN111930094A CN 111930094 A CN111930094 A CN 111930094A CN 202010668986 A CN202010668986 A CN 202010668986A CN 111930094 A CN111930094 A CN 111930094A
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张谦
徐一钒
张京娟
王学运
于泽龙
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Beihang University
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0254—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a quantitative model, e.g. mathematical relationships between inputs and outputs; functions: observer, Kalman filter, residual calculation, Neural Networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B64F—GROUND OR AIRCRAFT-CARRIER-DECK INSTALLATIONS SPECIALLY ADAPTED FOR USE IN CONNECTION WITH AIRCRAFT; DESIGNING, MANUFACTURING, ASSEMBLING, CLEANING, MAINTAINING OR REPAIRING AIRCRAFT, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; HANDLING, TRANSPORTING, TESTING OR INSPECTING AIRCRAFT COMPONENTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B64F5/00—Designing, manufacturing, assembling, cleaning, maintaining or repairing aircraft, not otherwise provided for; Handling, transporting, testing or inspecting aircraft components, not otherwise provided for
    • B64F5/60—Testing or inspecting aircraft components or systems

Abstract

本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，采用扩展卡尔曼滤波技术将执行机构的状态引入到滤波器的状态向量中，仅用一个滤波器就可以对应一个执行机构的全部健康状态监测，具有计算量小、故障诊断速度快的优点。本发明提供的上述基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，能够综合监测执行机构卡死、摆动和比例系数等三种故障类型，可适用于运算能力有限但要求快速诊断确定无人机执行机构故障类型的飞行控制系统。

Description

一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法
技术领域
本发明涉及无人机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法。
背景技术
在飞行控制系统中，故障诊断与系统重构的主要目的是提高飞机的安全性和可靠性。对于任何故障情况，要求飞控系统具有快速准确隔离、安全稳定重构的能力。因此，对故障系统进行自适应、自组织和自决策的判断和重构是容错飞行控制系统需要解决的关键技术。
近年来，在无人机故障诊断研究领域，故障诊断方法大致可以归为以下三类：基于解析模型的方法、基于知识的方法以及基于信号处理的方法。基于知识的故障诊断方法需要模型先验知识，是将专家领域的诊断知识引入，需要大量训练数据，因此一般多用于离线系统的故障诊断中。基于信号处理的故障诊断方法对于信号多样性有很强的自适应性，通常包括信号的频谱分析、相关性分析以及基于小波变化的方法。基于解析模型的故障诊断方法普遍基于观测器和参数估计，是目前和未来故障诊断的主流方法，其充分利用现有知识建立系统的数学模型，然后将系统的输入输出一起传递给已建立的数学模型，计算系统残差，最后利用残差按照一定判定准则进行判断系统是否发生故障。
无人机控制执行机构的故障类型主要包括卡死、摆动和比例系数变化三种。传统基于解析模型的故障诊断方法是将每个控制执行机构的每种故障类型都单独考虑，其局限性在于滤波观测器的数量多，运算量大。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，用以有效提高无人机执行机构的故障检测效率。
本发明提供的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，包括如下步骤：
S1：选择与无人机传感器测量最相关的状态作为故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量，定义状态向量为x＝[p,q,r]T；其中，p表示横滚角速度，q表示俯仰角速度，r表示偏航角速度；
S2：以无人机的左升降副翼和右升降副翼作为故障诊断的研究对象，定义控制向量为u＝[δ1,δ2]T，计算所述故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵；其中，δ1表示右升降副翼控制量，δ2表示左升降副翼控制量；
S3：将所述左升降副翼控制量与所述右升降副翼控制量分别增广在所述故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量中，以检测左升降副翼故障与右升降副翼故障的发生，所述故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量变为x＝[p,q,r,δi]T，i＝1,2；
S4：根据扩展卡尔曼滤波的线性化原理，结合计算得到的故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵，计算所述故障诊断卡尔曼滤波器的线性化表示形式；
S5：利用假设检验算法设定每一个故障的条件概率，结合所述故障诊断卡尔曼滤波器的残差，将故障发生概率表示为后验条件概率；
S6：根据贝叶斯定理，将故障发生概率的表达式写成递推的形式，通过查看故障发生概率进行故障诊断。
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法中，步骤S2中，所述故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵表示为：
Figure BDA0002581530460000021
Figure BDA0002581530460000031
其中，F表示故障诊断卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，eye(3)表示三阶单位矩阵，[Ixx,Iyy,Izz]表示无人机转动惯量，b表示翼面宽度，cA表示平均几何弦长，Q*表示线性化点处动压，ΔT表示采样时间间隔；Clp表示横滚角速度到横滚力矩的导数，Clr表示偏航角速度到横滚力矩的导数，Cmp表示横滚角速度到俯仰力矩的导数，Cmq表示俯仰角速度到俯仰力矩的导数，Cmr表示偏航角速度到俯仰力矩的导数，Cnp表示横滚角速度到偏航力矩的导数，Cnr表示偏航角速度到偏航力矩的导数；G表示故障诊断卡尔曼滤波器的控制矩阵；
Figure BDA0002581530460000032
表示左右升降副翼控制量差动到横滚力矩的导数，
Figure BDA0002581530460000033
表示左右升降副翼控制量平动到俯仰力矩的导数，
Figure BDA0002581530460000034
表示左右升降副翼控制量差动到偏航力矩的导数，其中，
Figure BDA0002581530460000035
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法中，步骤S4中，线性化的故障诊断卡尔曼滤波器表示为：
Figure BDA0002581530460000036
Figure BDA0002581530460000037
其中，x(k+1)表示k+1时刻的状态向量，x(k)表示k时刻的状态向量，y(k)表示k时刻无人机传感器的量测向量；
Figure BDA0002581530460000041
Figure BDA0002581530460000042
Figure BDA0002581530460000043
其中，i＝1,2；当i＝1时，δ1(k+1)表示k+1时刻的右升降副翼控制量，δ1(k)表示k时刻的右升降副翼控制量，Gδ1(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的驱动矩阵，Fδ1(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的一步转移矩阵；当i＝2时，δ2(k+1)表示k+1时刻的左升降副翼控制量，δ2(k)表示k时刻的左升降副翼控制量，Gδ2(k)表示k时刻的驱动矩阵，Fδ2(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的一步转移矩阵。
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法中，步骤S5中，定义一组测量向量序列Yk＝{yk,yk-1,yk-2,…,y0}，其中，yk表示k时刻的量测向量，yk-1表示k-1时刻的量测向量，yk-2表示k-2时刻的量测向量，y0表示初始时刻的量测向量；在给定测量向量序列Yk的条件下，根据贝叶斯定理，k时刻升降副翼的故障发生概率
Figure BDA0002581530460000051
表示为后验条件概率：
Figure BDA0002581530460000052
对于每一个执行机构，故障发生概率相同；定义初始时刻升降副翼的故障发生概率为
Figure BDA0002581530460000053
其中，N表示包含无故障情况下的卡尔曼滤波器在内的故障诊断卡尔曼滤波器的个数。
在一种可能的实现方式中，在本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法中，步骤S6中，将k时刻升降副翼的故障发生概率
Figure BDA0002581530460000054
的表达式写成递推的形式：
Figure BDA0002581530460000055
其中，
Figure BDA0002581530460000056
表示k-1时刻升降副翼的故障发生概率；pj(k-1)表示k-1时刻第j种情况的故障发生概率，j＝0,1,2，0表示无故障的情况，1表示右升降副翼发生故障的情况，2表示左升降副翼发生故障的情况；
设定概率密度为钟形曲线形状的高斯函数的表达式为：
Figure BDA0002581530460000057
其中，rj(k)表示k时刻第j种情况对应的扩展卡尔曼滤波器的残差，f表示测量向量的维数，∑i(k)表示k时刻第j种情况对应的扩展卡尔曼滤波器残差的协方差矩阵的值，(∑j(k))-1表示对矩阵∑j(k)求逆。
本发明提供的上述基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，选择与无人机传感器测量最相关的状态作为故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量；以无人机的左右升降副翼作为故障诊断的研究对象，定义控制向量，计算故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵；将左右升降副翼控制量分别增广在状态向量中，以检测左右升降副翼故障的发生；根据扩展卡尔曼滤波的线性化原理，结合计算得到的离散矩阵，计算故障诊断卡尔曼滤波器的线性化表示；利用假设检验算法设定每一个故障的条件概率，结合故障诊断卡尔曼滤波器的残差，将故障发生概率表示为后验条件概率；根据贝叶斯定理，将故障发生概率的表达式写成递推的形式，通过查看故障发生概率进行故障诊断；上述方法采用扩展卡尔曼滤波技术将执行机构的状态引入到滤波器的状态向量中，仅用一个滤波器就可以对应一个执行机构的全部健康状态监测，具有计算量小、故障诊断速度快的优点。本发明提供的上述基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，能够综合监测执行机构卡死、摆动和比例系数等三种故障类型，可适用于运算能力有限但要求快速诊断确定无人机执行机构故障类型的飞行控制系统。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法的流程图；
图2a为左升降副翼故障情况曲线图；
图2b为右升降副翼故障情况曲线图；
图3a为左升降副翼故障诊断概率结果图；
图3b为右升降副翼故障诊断概率结果图；
图3c为无故障概率曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施方式仅仅是作为例示，并非用于限制本发明。
本发明提供的一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：选择与无人机传感器测量最相关的状态作为故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量，定义状态向量为x＝[p,q,r]T；其中，p表示横滚角速度，q表示俯仰角速度，r表示偏航角速度；
S2：以无人机的左升降副翼和右升降副翼作为故障诊断的研究对象，定义控制向量为u＝[δ1,δ2]T，计算故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵；其中，δ1表示右升降副翼控制量，δ2表示左升降副翼控制量；
S3：将左升降副翼控制量与右升降副翼控制量分别增广在故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量中，以检测左升降副翼故障与右升降副翼故障的发生，故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量变为x＝[p,q,r,δi]T，i＝1,2；
S4：根据扩展卡尔曼滤波的线性化原理，结合计算得到的故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵，计算故障诊断卡尔曼滤波器的线性化表示形式；
S5：利用假设检验算法设定每一个故障的条件概率，结合故障诊断卡尔曼滤波器的残差，将故障发生概率表示为后验条件概率；
S6：根据贝叶斯定理，将故障发生概率的表达式写成递推的形式，通过查看故障发生概率进行故障诊断。
下面通过一个具体的实施例对本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法的具体实施进行详细说明。
实施例1：
第一步：选择与无人机传感器测量最相关的状态作为故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量，定义状态向量为x＝[p,q,r]T；其中，p表示横滚角速度，q表示俯仰角速度，r表示偏航角速度。
第二步：以无人机的左升降副翼和右升降副翼作为故障诊断的研究对象，定义控制向量为u＝[δ1,δ2]T，其中，δ1表示右升降副翼控制量，δ2表示左升降副翼控制量，计算故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵：
Figure BDA0002581530460000081
Figure BDA0002581530460000082
其中，F表示故障诊断卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，eye(3)表示三阶单位矩阵，[Ixx,Iyy,Izz]表示无人机转动惯量，b表示翼面宽度，cA表示平均几何弦长，Q*表示线性化点处动压，ΔT表示采样时间间隔；Clp表示横滚角速度到横滚力矩的导数，Clr表示偏航角速度到横滚力矩的导数，Cmp表示横滚角速度到俯仰力矩的导数，Cmq表示俯仰角速度到俯仰力矩的导数，Cmr表示偏航角速度到俯仰力矩的导数，Cnp表示横滚角速度到偏航力矩的导数，Cnr表示偏航角速度到偏航力矩的导数；G表示故障诊断卡尔曼滤波器的控制矩阵；
Figure BDA0002581530460000083
表示左右升降副翼控制量差动到横滚力矩的导数，
Figure BDA0002581530460000084
表示左右升降副翼控制量平动到俯仰力矩的导数，
Figure BDA0002581530460000085
表示左右升降副翼控制量差动到偏航力矩的导数，其中，
Figure BDA0002581530460000086
第三步：将左升降副翼控制量与右升降副翼控制量分别增广在故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量中，以检测左升降副翼故障与右升降副翼故障的发生，故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量变为x＝[p,q,r,δi]T，i＝1,2。
第四步：根据扩展卡尔曼滤波的线性化原理，结合计算得到的故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵，计算故障诊断卡尔曼滤波器的线性化表示形式：
Figure BDA0002581530460000091
Figure BDA0002581530460000092
其中，x(k+1)表示k+1时刻的状态向量，x(k)表示k时刻的状态向量，y(k)表示k时刻无人机传感器的量测向量；
Figure BDA0002581530460000093
Figure BDA0002581530460000094
Figure BDA0002581530460000095
其中，i＝1,2；当i＝1时，δ1(k+1)表示k+1时刻的右升降副翼控制量，δ1(k)表示k时刻的右升降副翼控制量，Gδ1(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的驱动矩阵，Fδ1(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的一步转移矩阵；当i＝2时，δ2(k+1)表示k+1时刻的左升降副翼控制量，δ2(k)表示k时刻的左升降副翼控制量，Gδ2(k)表示k时刻的驱动矩阵，Fδ2(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的一步转移矩阵。
第五步：利用假设检验算法设定每一个故障的条件概率，要确定哪个装置最有可能产生故障，就需要参考无人机传感器的测量数据，可利用的测量向量为y(k)，定义一组测量向量序列Yk＝{yk,yk-1,yk-2,…,y0}，其中，yk表示k时刻的量测向量，yk-1表示k-1时刻的量测向量，yk-2表示k-2时刻的量测向量，y0表示初始时刻的量测向量；在给定测量向量序列Yk的条件下，根据贝叶斯定理，k时刻升降副翼的故障发生概率
Figure BDA0002581530460000101
表示为后验条件概率：
Figure BDA0002581530460000102
即给定测量向量序列Yk的条件下，左右升降副翼发生故障的概率；
对于每一个执行机构，故障发生概率相同；定义初始时刻升降副翼的故障发生概率为
Figure BDA0002581530460000103
其中，N表示包含无故障情况下的卡尔曼滤波器在内的故障诊断卡尔曼滤波器的个数。
第六步：根据贝叶斯定理，将k时刻升降副翼的故障发生概率
Figure BDA0002581530460000104
的表达式写成递推的形式：
Figure BDA0002581530460000105
其中，
Figure BDA0002581530460000106
表示k-1时刻升降副翼的故障发生概率；pj(k-1)表示k-1时刻第j种情况的故障发生概率，j＝0,1,2，0表示无故障的情况，1表示右升降副翼发生故障的情况，2表示左升降副翼发生故障的情况；
设定概率密度为钟形曲线形状的高斯函数的表达式为：
Figure BDA0002581530460000107
其中，rj(k)表示k时刻第j种情况对应的扩展卡尔曼滤波器的残差，f表示测量向量的维数，∑i(k)表示k时刻第j种情况对应的扩展卡尔曼滤波器残差的协方差矩阵的值，(∑j(k))-1表示对矩阵∑j(k)求逆。通过查看故障发生概率，就可以进行故障诊断。
图2a和图2b分别给出了左升降副翼故障情况和右升降副翼故障情况，采用本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法对图2a和图2b所示的故障情况进行诊断，得到如图3a和图3b所示的左升降副翼故障诊断概率结果和右升降副翼故障诊断概率结果，与如图3c所示的无故障概率相对应。本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法，能够快速估计出执行机构的故障概率，并且，没有误诊断情况的出现。
本发明提供的上述无人机执行机构故障诊断方法，选择与无人机传感器测量最相关的状态作为故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量；以无人机的左右升降副翼作为故障诊断的研究对象，定义控制向量，计算故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵；将左右升降副翼控制量分别增广在状态向量中，以检测左右升降副翼故障的发生；根据扩展卡尔曼滤波的线性化原理，结合计算得到的离散矩阵，计算故障诊断卡尔曼滤波器的线性化表示；利用假设检验算法设定每一个故障的条件概率，结合故障诊断卡尔曼滤波器的残差，将故障发生概率表示为后验条件概率；根据贝叶斯定理，将故障发生概率的表达式写成递推的形式，通过查看故障发生概率进行故障诊断；上述方法采用扩展卡尔曼滤波技术将执行机构的状态引入到滤波器的状态向量中，仅用一个滤波器就可以对应一个执行机构的全部健康状态监测，具有计算量小、故障诊断速度快的优点。本发明提供的上述基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，能够综合监测执行机构卡死、摆动和比例系数等三种故障类型，可适用于运算能力有限但要求快速诊断确定无人机执行机构故障类型的飞行控制系统。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机执行机构故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：选择与无人机传感器测量最相关的状态作为故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量，定义状态向量为x＝[p,q,r]T；其中，p表示横滚角速度，q表示俯仰角速度，r表示偏航角速度；
S2：以无人机的左升降副翼和右升降副翼作为故障诊断的研究对象，定义控制向量为u＝[δ1,δ2]T，计算所述故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵；其中，δ1表示右升降副翼控制量，δ2表示左升降副翼控制量；
S3：将所述左升降副翼控制量与所述右升降副翼控制量分别增广在所述故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量中，以检测左升降副翼故障与右升降副翼故障的发生，所述故障诊断卡尔曼滤波器的状态向量变为x＝[p,q,r,δi]T，i＝1,2；
S4：根据扩展卡尔曼滤波的线性化原理，结合计算得到的故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵，计算所述故障诊断卡尔曼滤波器的线性化表示形式；
S5：利用假设检验算法设定每一个故障的条件概率，结合所述故障诊断卡尔曼滤波器的残差，将故障发生概率表示为后验条件概率；
S6：根据贝叶斯定理，将故障发生概率的表达式写成递推的形式，通过查看故障发生概率进行故障诊断。
2.如权利要求1所述的无人机执行机构故障诊断方法，其特征在于，步骤S2中，所述故障诊断卡尔曼滤波器的离散矩阵表示为：
Figure FDA0002581530450000011
Figure FDA0002581530450000021
其中，F表示故障诊断卡尔曼滤波器的状态转移矩阵，eye(3)表示三阶单位矩阵，[Ixx,Iyy,Izz]表示无人机转动惯量，b表示翼面宽度，cA表示平均几何弦长，Q*表示线性化点处动压，ΔT表示采样时间间隔；Clp表示横滚角速度到横滚力矩的导数，Clr表示偏航角速度到横滚力矩的导数，Cmp表示横滚角速度到俯仰力矩的导数，Cmq表示俯仰角速度到俯仰力矩的导数，Cmr表示偏航角速度到俯仰力矩的导数，Cnp表示横滚角速度到偏航力矩的导数，Cnr表示偏航角速度到偏航力矩的导数；G表示故障诊断卡尔曼滤波器的控制矩阵；
Figure FDA0002581530450000022
表示左右升降副翼控制量差动到横滚力矩的导数，
Figure FDA0002581530450000023
表示左右升降副翼控制量平动到俯仰力矩的导数，
Figure FDA0002581530450000024
表示左右升降副翼控制量差动到偏航力矩的导数，其中，
Figure FDA0002581530450000025
3.如权利要求2所述的无人机执行机构故障诊断方法，其特征在于，步骤S4中，线性化的故障诊断卡尔曼滤波器表示为：
Figure FDA0002581530450000026
Figure FDA0002581530450000027
其中，x(k+1)表示k+1时刻的状态向量，x(k)表示k时刻的状态向量，y(k)表示k时刻无人机传感器的量测向量；
Figure FDA0002581530450000031
Figure FDA0002581530450000032
Figure FDA0002581530450000033
其中，i＝1,2；当i＝1时，δ1(k+1)表示k+1时刻的右升降副翼控制量，δ1(k)表示k时刻的右升降副翼控制量，Gδ1(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的驱动矩阵，Fδ1(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的一步转移矩阵；当i＝2时，δ2(k+1)表示k+1时刻的左升降副翼控制量，δ2(k)表示k时刻的左升降副翼控制量，Gδ2(k)表示k时刻的驱动矩阵，Fδ2(k)表示k时刻故障诊断卡尔曼滤波器的一步转移矩阵。
4.如权利要求3所述的无人机执行机构故障诊断方法，其特征在于，步骤S5中，定义一组测量向量序列Yk＝{yk,yk-1,yk-2,…,y0}，其中，yk表示k时刻的量测向量，yk-1表示k-1时刻的量测向量，yk-2表示k-2时刻的量测向量，y0表示初始时刻的量测向量；在给定测量向量序列Yk的条件下，根据贝叶斯定理，k时刻升降副翼的故障发生概率
Figure FDA0002581530450000041
表示为后验条件概率：
Figure FDA0002581530450000042
对于每一个执行机构，故障发生概率相同；定义初始时刻升降副翼的故障发生概率为
Figure FDA0002581530450000043
其中，N表示包含无故障情况下的卡尔曼滤波器在内的故障诊断卡尔曼滤波器的个数。
5.如权利要求4所述的无人机执行机构故障诊断方法，其特征在于，步骤S6中，将k时刻升降副翼的故障发生概率
Figure FDA0002581530450000047
的表达式写成递推的形式：
Figure FDA0002581530450000044
其中，
Figure FDA0002581530450000045
表示k-1时刻升降副翼的故障发生概率；pj(k-1)表示k-1时刻第j种情况的故障发生概率，j＝0,1,2，0表示无故障的情况，1表示右升降副翼发生故障的情况，2表示左升降副翼发生故障的情况；
设定概率密度为钟形曲线形状的高斯函数的表达式为：
Figure FDA0002581530450000046
其中，rj(k)表示k时刻第j种情况对应的扩展卡尔曼滤波器的残差，f表示测量向量的维数，∑i(k)表示k时刻第j种情况对应的扩展卡尔曼滤波器残差的协方差矩阵的值，(∑j(k))-1表示对矩阵∑j(k)求逆。
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