基于鲁棒故障检测滤波器的传感器故障诊断

本文讨论了鲁棒故障检测滤波器在喷气式发动机传感器故障诊断中的应用。鲁棒故障检测滤波器方法使残差既有干扰解耦特性又有方向特性。该滤波器的设计结合了未知输入观测器原理与Beard故障检测滤波器原理。利用未知输入观测器产生的残差对未知输入(干扰)具有鲁棒性,而特定方向性是基于BFDF技术获得的。最后举例说明了该方法的可行性和有效性。     

双太阳翼GEO卫星在轨角动量管控方法

地球同步轨道(GEO)卫星在轨的主要环境干扰力矩为太阳光压力矩和重力梯度力矩，干扰力矩的累积效应表现为飞轮转速的变化，需要通过外力矩进行角动量卸载避免飞轮饱和。由于GEO磁场极弱，卫星无法使用磁力矩卸载，只能通过喷气卸载，而喷气将对卫星轨道产生影响，因此需要尽可能延长卸载周期。针对配置双对称太阳电池阵GEO卫星的角动量管控需求，首先建立卫星在惯性空间中角动量积累模型，并映射到卫星本体系中，得到本体系中的角动量变化规律。通过飞轮在轨转速遥测数据，精确辨识获取环境干扰力矩特征参数，获得真实可靠的干扰模型。以角动量卸载周期最长为原则，基于在轨环境干扰模型制定角动量管控策略，并准确预估下次角动量卸载时间。经在轨数据处理与分析表明:提出的角动量管控策略，可有效将飞轮的角动量卸载周期提升为原来的2倍，有效提升卫星在轨应用效能，具有实际工程意义。     

基于卡尔曼滤波器残差的矢量跟踪完好性研究

针对接收机跟踪卫星导航信号时可能发生的各类故障,利用卡尔曼滤波器的残差观测量进行滤波,通常可以在不借助冗余观测量的情况下快速检测和隔离故障。建立软件接收机平台,利用卡尔曼滤波器进行导航信号的矢量跟踪,在跟踪环中模拟故障的发生并依靠残差序列滤波的方法检测并排除错误观测量。实验表明,在算法模拟的短时较大幅度干扰下,完好性监测方法可以快速检测并排除错误观测量对环路跟踪的影响,且无需冗余观测量。     

基于迭代学习观测器的卫星姿态控制系统的鲁棒容错控制

针对卫星在轨运行时存在执行机构故障和空间干扰问题,提出了一种将迭代学习与未知输入观测器(IL-UIO)相结合的鲁棒容错控制方法.该方法在继承了未知输入观测器干扰解耦优点的同时,运用迭代学习技术,利用前一时刻姿态角速度偏差和IL-UIO输入来更新当前故障信息,实现了执行机构的在线故障重构.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的IL-UIO鲁棒稳定性和姿态角速度偏差一致有界性.最后,建立卫星闭环姿态控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.     

卫星在轨故障地面诊断系统设计

为解决卫星在轨故障诊断问题,提出了一种故障地面诊断方法,并进行了诊断系统设计。在诊断方法中,建立了卫星各系统耦合的整星模拟器,利用卫星遥测与模拟器预测值形成残差,滤除遥测信息中已知的动态规律部分,缩小故障诊断阈值,提高故障检测的准确性,最后运用信号分析或机器学习的方法对残差实现诊断。诊断系统由遥测接口程序、整星模拟器、残差诊断程序、诊断调度程序、相关数据库和配套工具构成。从系统结构设计和算法的参数化设计两方面,分析了卫星故障地面诊断系统设计,并用建成的系统样机进行了验证。系统样机运行结果表明,这种方法和系统设计思路是可行、有效的。     

基于扩展卡尔曼滤波器的航天器姿控飞轮故障诊断

将未知输入卡尔曼滤波器扩展到非线性系统,并将其应用于检测航天器飞轮出现的早期渐变型故障,以提高故障检测的及时性,避免重大事故的发生。通过构造一组结构化残差实现故障分离,采用Wald序列检测方法处理滤波残差,最后给出故障判断逻辑。仿真结果验证了结论的有效性。     

低轨遥感卫星姿态解耦控制设计与仿真

低轨遥感卫星执行姿态稳定和姿态机动任务时,需要有效克服外部干扰力矩的作用,提高卫星姿态控制的性能,为此文章提出了姿态解耦控制设计。该设计依据解耦控制理论和实际飞轮的工作特性,在卫星运动耦合模型的基础上运用解耦控制方法设计了姿态控制律,将耦合模型分解为滚动、俯仰和偏航3个子系统进行分析,并从频域指标的角度研究了控制参数的选取方法。以资源一号02D卫星为研究对象,对文章提出的设计进行仿真,同时结合资源一号02D卫星在轨数据,比较了姿态解耦控制设计与在轨应用的控制性能指标,结果表明:文章提出的设计控制性能良好,可应用于低轨遥感卫星姿态控制。     

故障检测中的一种鲁棒自适应阈值方法

对于一类带有模型不确定性、噪声干扰的线性系统，研究了其故障检测中的阈值设计问题。建立了残差与模型不确定性、噪声、控制输入、故障之间的关系；提出了基于信号L2范数与系统H∞范数的鲁棒自适应闯值设计方法；针对其检测率低的问题，进一步基于概率鲁棒的思想，对模型不确定性与残差引入了截尾高斯分布这一“软边界”描述方式；在此基础上所设计的阈值兼顾了检测率和虚警率两方面的要求，考虑了模型不确定性与噪声的影响，能够跟随控制输入信号的变化，具有较好的鲁棒性和自适应性。     

采用简化滤波器思想的卫星姿态确定系统故障诊断

针对星上计算机运算资源有限的问题，为了降低卫星姿态确定系统故障诊断的运算量，提出一种基于卡尔曼滤波器的故障检测与分离方法。该方法首先基于卫星姿态运动方程设计了一种加性卡尔曼滤波器，然后将卡尔曼滤波器与简化观测器思想相结合，进一步提出一种采用简化滤波器思想的姿态敏感器故障诊断律。所提出的故障诊断方法既可以实现对陀螺故障的检测与分离，又能够诊断星敏感器的故障。此外，该方法只利用一个滤波器即可实现故障检测与分离，其计算量小，有利于在轨实施。最终采用一个由三正交一斜装陀螺组件和星敏感器构成的姿态确定系统对所提出的方法进行了仿真校验，仿真结果表明了所提方法的有效性。     

一种新型卫星携气瓶推力器喷气时长计算方法

卫星自主编队保持通常采用开环控制模式,需要星载计算机(AOCC)根据推进系统的工作状态实时计算喷气时长。由于AOCC计算能力有限,在携气瓶推力器仿真测试过程中采用的速度增量关机方式不适用于在轨喷气时长的计算。为减小AOCC运算量,提高控制精度,开展了携气瓶推力器的动力学建模仿真,进行了寿命期间的性能分析。针对该时变推力模型,设计了AOCC喷气时长计算方法。通过推力的状态传递和推力预测,构造了以喷气时长为变量的代数方程,并将该方法应用到一组多次喷气情况下的喷气时长计算。仿真结果显示:与以往基于单点测量的推力器喷气时长的计算方法相比,采用该方法计算的喷气时长更接近理论值,能够有效提高卫星自主编队保持的控制精度。     

一类飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测算法

针对同时存在马尔可夫短时延和数据包丢失的网络环境,研究了一类飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测问题。通过将马尔可夫短时延与丢包建模为一个有限马尔可夫链,并针对丢包建立相应的数学模型,飞行器网络控制系统被建模为离散有限马尔可夫跳变线性系统。在此基础上构建残差发生器,相应的故障检测问题归结为滤波问题。以线性矩阵不等式的形式给出并证明了故障检测滤波器的存在条件和求解方法。仿真结果表明,所提出的建模方法能够有效地减少丢包对故障检测性能的影响,同时上述故障检测方法对故障敏感,对未知扰动具有鲁棒性。     

基于神经网络与自适应控制的系统重构方法

针对可重构飞行控制系统提出一种基于神经网络的抗扰动方法,其核心是运用神经网络的函数逼近能力去抑制非线性形式且动态特征未知的扰动。同时提出一种基于输入误差的自适应模型跟踪控制算法,可以保证系统在发生故障或局部损坏时的安全性和稳定性。将神经网络与自适应控制结合,从而降低扰动对故障检测和系统重构的影响,进而有效的降低故障误报率,提高系统的安全性。通过一个具体航空系统的仿真结果证实了该方法的有效性。     

存在时延及丢包的网络化飞行器鲁棒故障检测

考虑同时存在未知时延及随机丢包的飞行器网络环境,研究了飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测问题。将未知时延及随机丢包的影响转变为未知扰动输入,建立飞行器网络控制系统的统一数学模型,同时考虑残差对故障的灵敏性和对未知扰动的鲁棒性,利用模型参考的思想,将故障检测问题分解为最优残差模型设计及鲁棒跟踪问题两部分,利用多目标优化方法给出最优残差模型的求解条件,并以线性矩阵不等式的方式给出鲁棒跟踪问题的存在条件,数值仿真表明,所提方法能有效抑制时延及丢包的影响,并能快速有效地检测出更小故障,验证了方法的有效性和优越性。     

基于故障因子函数的鲁棒联邦滤波算法研究

针对联邦滤波器子系统传感器故障，提出了一种基于状态递推器的滑动残差检验法，并在故障检测函数的基础上，定义了故障因子函数，用于联邦滤波器的信息分配。根据新的算法，联邦滤波器的信息分配系数可根据故障因子函数进行自动调整，以减少故障通过全局重置对其他无故障子系统的污染程度，从而减少了故障信息的影响程度和持续时间，提高了故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力。仿真结果表明该算法是有效的。     

基于快速终端滑模的航天器自适应容错控制

针对存在不确定的执行机构部分失效故障和未知外界扰动的航天器姿态跟踪控制问题,提出了一种基于自适应快速终端滑模控制的容错控制方法。在没有故障检测与诊断信息的情况下,采用快速终端滑模控制原理,利用自适应算法在线估计得到的故障信息,设计具有鲁棒性的容错控制器,使系统在执行机构故障发生时,能在有限时间内以指数收敛,实现系统有限时间渐近稳定,以及对航天器的容错控制和干扰的抑制。仿真结果表明,与基于普通滑模控制器的容错控制相比,该方法在保证系统鲁棒性和可靠性的同时,具有更快的收敛速率,实现执行机构故障时有效的航天器姿态跟踪控制。     

执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭，提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先，建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型；然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型，针对定义的模型，设计了一种非奇异终端滑模面，使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。