基于NUIO的无人机作动器故障检测

《基于NUIO的无人机作动器故障检测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、2015年7月第41卷第7期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsJuly2015V01．4lNo．7http：I}bhxb．buaa．edu．an、buaa@buaa．edu．anDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2014．0522基于NUIO的无人机作动器故障检测张鹤，钟麦英+(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京100191)摘要：针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究．在建立固定翼式

2、无人机非线性系统纵向模型的基础上，设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO)．通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响，同时，CKF被算法用于求解观测器增益矩阵，实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性．最后，利用残差矿检验方法判断故障是否发生．仿真结果表明：此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响，并快速、准确地检测出了无人机作动器故障．关键词：无人机；故障检测；容积卡尔曼滤波；非线性未知输入观测器；∥检验中图分类号：V448；TP273文献标识码：A文章编号：1001．5965(2015

3、)07．1300-07无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)以其特有的优点在军事和民用领域都得到了广泛的应用⋯．但在飞行过程中，作动器卡死、偏差等故障带来的突发控制偏差，将不可避免地导致系统控制性能下降，甚至会造成机毁人亡的严重事故．对作动器故障实现快速检测是确保飞行安全的前提．针对无人机作动器的故障检测技术已经得到了广泛研究，并取得了大量的研究成果担⋯．基于观测器的故障检测是重要的故障检测方法之一，主要包括残差产生与残差评价两个方面．无人机在飞行过程中将会受到各种未知干扰，如湍流、风切变等大气不稳定因素的影响¨1．这

4、些干扰势必造成故障检测过程中产生的残差信号出现偏差¨1，严重影响故障检测系统的性能，导致误报和漏报．因此，基于观测器的残差产生器的鲁棒性问题成为了无人机作动器故障检测研究的重点．其中，基于未知输入观测器(UnknownInputObserver，UIO)的故障检测方法多年来一直是研究的热点之一，并取得了大量的研究成果¨⋯．然而，这些方法大多是针对无人机小扰动线性化模型设计的．无人机系统具有非线性、多变量、强耦合等特点p-，线性化过程引入的误差势必会对故障检测结果造成影响．因此，研究无人机系统的非线性鲁棒故障检测方法具有重要的意义．近年来，针

5、对无人机系统的非线性鲁棒故障检测技术研究受到了国内外学者的高度重视．文献[10]基于一组无迹卡尔曼滤波器对无人机作动器在线故障检测问题进行了研究；文献[11]采用扩展多模型自适应估计方法对无人机作动器故障实现了快速准确的故障诊断；文献[12]设计了自适应Thau观测器对受模型不确定性以及噪声影响的无人机非线性不确定系统进行故障检测和估计．然而，针对非线性无人机系统的故障检测问题，已有的研究成果大多仅考虑残差对未知输入的鲁棒性设计，而采用非线性未知输入观测器(NonlinearUnknownInputObserver，NUIO)进行未知输入解

6、耦的故障检测技术还研究的比较少．近年来，基于NUIO的故障检测方法在非线收稿日期：2014-08-22；录用15t期：2014-11-21；网络出版时间：2014—12-0915：34网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20141209．1534．004．html基金项目：国家自然科学基金(61333005，61174121，61121003)作者简介：张鹤(1988一)，女，吉林长春人，硕士研究生，hezhang—buaa@126．coin．+通讯作者：钟麦英(1965一)，女，山东博兴人，

7、教授，myzhong@buaa．edu．cn，主要研究方向为故障诊断与容错控制引用格式：张鹤，钟麦英．基于NUIO的无人机作动器故障检测口J．北京航空航天大学学报，2015，41(7)：1300—1306．ZhangH，ZhongMY．NUIObasedactuatorfaultdetectionforaUAV【J]．JoumMofBeijingUniversityofAeronauticsandAstro-nautlcs，2015，41f7)：1300—1306(inChineseJ．第7期张鹤，等：基于NUIO的无人机作动器故障检测13

8、01性系统故障诊断方面取得了一定进展．该方法将系统中未知输入进一步分为未知干扰以及随机噪声，通过配置NUIO系数达到解耦干扰且降低噪声影响的目的．文献[13]通过构造UIO结构消