基于UIO的航空发动机控制系统传感器故障诊断

研究了航空发动机控制系统传感器鲁棒故障检测与隔离问题,提出了一种克服不同干扰对控制系统诊断性能影响的方法.应用未知输入观测器(unknown input observer,简称UIO)理论来解耦航空发动机动态系统干扰,并针对控制系统传感器设计一族UIO,提取出一系列的传感器残差特征数据,通过分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机控制系统传感器故障诊断.在高斯白噪声、模型工作点变化和非高斯噪声三类干扰下的数字仿真结果表明,不管何种干扰,UIO诊断方法均能检测和隔离出传感器故障,在诊断鲁棒性方面,要优于Kalman滤波器诊断算法.      

Fault tolerant control system design with explicit consideration of performance degradation

A new approach is proposed for active fault tolerant control systems (FTCS), which allows one to explicitly incorporate allowable system performance degradation in the event of partial actuator fault in the design process. The method is based on model-following and command input management techniques. The degradation in dynamic performance is accounted for through a degraded reference model. A novel method for,selecting such a model is also presented. The degradation in steady-state performance is dealt with using a command input adjustment technique. When a fault is detected by the fault detection and diagnosis (FDD) scheme, the reconfigurable controller is designed automatically using an eigenstructure assignment algorithm in an explicit model-following framework so that the dynamics of the closed-loop system follow that of the degraded reference model. In the mean time, the command input is also adjusted automatically to prevent the actuators from saturation. The proposed method has been evaluated using the lateral dynamics of an F-8 aircraft against actuator faults subject to constraints on the magnitude of actuator inputs. Very encouraging results have been obtained.     

非线性椭球集员滤波及其在故障诊断中的应用

 针对带有未知但有界噪声的非线性系统，提出一种椭球集员滤波算法，并将其应用于保证故障检测与隔离。对非线性状态方程和量测方程进行泰勒展开之后，通过区间分析的方法给出线性化余项存在区域的盒子外界描述。假设过程和量测噪声由盒子限界，在算法的时间更新和量测更新过程中，分别计算包含椭球与线段的向量和及椭球与带的交的次最小容积椭球。在椭球集员滤波算法的基础之上，给出传感器故障检测与隔离的方法。由于集员滤波是保证状态估计，因而基于集员滤波算法的故障检测与隔离方法也具有保证性，即如果发出故障警报，则一定有故障发生。一个二维非线性系统的例子说明了该方法的有效性。     

基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断

针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.      

基于扩展卡尔曼滤波器的微型燃气轮机传感器 故障诊断与硬件在环验证

为了解决微型燃气轮机在变工况条件下的传感器信号故障诊断问题,提出了基于1簇卡尔曼滤波器的故障诊断方法。该方法基于V字研发流程,使用基于模型的设计方法开发了Simulink微型燃气轮机部件级仿真模型,设计了变负载条件下的传感器故障诊断与隔离系统。基于全数字仿真平台和硬件在环仿真平台对模型以及故障诊断与隔离系统进行集成验证。结果表明:基于MBD方法的全数字仿真及硬件在环仿真具有很高的一致性,能够快速实现模型转换及验证,为微型燃气轮机控制算法开发与硬件在环验证提供了有力的支持。     

A new approach to robust fault detection and identification

A methodology for instrument fault detection and identification (FDI) in linear dynamical systems subject to plant parameter variations or uncertainties is presented. At the heart of this approach is a robust estimator for which the necessary and sufficient conditions to its existence are outlined. The robust estimator can simultaneously estimate the unmeasurable state variables of the system for the purpose of control and provide necessary information for FDI purposes. A novel feature of this approach is that it can actually identify the shape and magnitude of the failures. The scheme allows for fast and accurate FDI, and can account for structural uncertainties and variations in the parameters of the dynamical model of the system. The overall fault tolerant control system strategy proposed is verified through simulation studies performed on the control of a vertical takeoff and landing (VTOL) aircraft in the vertical plane     

基于模糊奇偶方程的非线性系统传感器故障诊断

 给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。     

实时高可用测控集群关键技术研究

针对实时测控信息类型复杂、信息处理和控制方法多样、对实时性和可靠性要求高等特点,构建了一种基于集群计算平台的实时、高可用测控系统,在此基础上提出了一主一备双工热备节点的分布式集群管理控制模式,即在系统运行过程中任务除在一个节点上进行处理外,另一节点同时运行该任务处理(但不输出处理结果),在此基础上设计了任务故障监测的心跳机制、任务故障迁移和恢复的分配方法。通过实验证明,该方法能在一个处理周期内发现任务故障,并实现故障任务的迁移和恢复,不仅减少了系统建设成本,而且缩短了故障任务迁移和恢复时间,提高了测控系统的实时性、可靠性。     

基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制

提出了一种基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制方法.该方法通过给误差变量赋予不同权值因子提高LS-SVM的鲁棒性,采用修剪算法提高LS-SVM的稀疏性;该方法从某涡扇发动机输入输出空间中建立其正常模型,采用阈值判别法对传感器故障进行实时监视与诊断,并用模型输出值代替故障传感器测量值反馈回闭环控制系统,实现对发动机的自适应重构控制.仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制.      

航空发动机内置式永磁容错发电系统的研究

针对内置式航空发电系统高功率密度、高可靠性和高输出性能的要求,提出了基于三相四桥臂的航空用永磁容错发电系统。利用永磁容错电机大电感的特点,改进了传统弱磁控制算法,提出了简单高效的直轴电流I_d解析法弱磁控制,通过实时计算弱磁电流给定实现了宽速范围（3倍额定转速）内的恒压发电控制。同时,根据容错电机磁隔离的特点,以保证故障前后电机定子磁场为圆形旋转磁场为前提,结合电压空间矢量脉宽调制（SVPWM）算法实现了单相断路或短路故障的容错发电控制。通过MATLAB仿真验证了控制算法的正确性。最后,对一套7.5 kW永磁容错发电系统进行了算法验证实验,验证了I_d解析法弱磁控制和容错控制的可行性,为后续的系统性能测试打下基础。     

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

Modeling of reliability and performance assessment of a dissimilar redundancy actuation system with failure monitoring

Actuation system is a vital system in an aircraft, providing the force necessary to move flight control surfaces. The system has a significant influence on the overall aircraft performance and its safety. In order to further increase already high reliability and safety, Airbus has imple-mented a dissimilar redundancy actuation system (DRAS) in its aircraft. The DRAS consists of a hydraulic actuation system (HAS) and an electro-hydrostatic actuation system (EHAS), in which the HAS utilizes a hydraulic source (HS) to move the control surface and the EHAS utilizes an elec-trical supply (ES) to provide the motion force. This paper focuses on the performance degradation processes and fault monitoring strategies of the DRAS, establishes its reliability model based on the generalized stochastic Petri nets (GSPN), and carries out a reliability assessment considering the fault monitoring coverage rate and the false alarm rate. The results indicate that the proposed reli-ability model of the DRAS, considering the fault monitoring, can express its fault logical relation and redundancy degradation process and identify potential safety hazards.     

基于SVR的X型发动机传感器故障诊断研究

利用基于回归型支持向量机(SVR)的诊断方法,设计了某型涡扇发动机传感器常见故障诊断系统,实现了传感器故障隔离与信号重构.通过发动机试车数据对SVR进行训练,以传感器的偏置故障、冲击故障和漂移故障为例,用MATLAB语言进行了计算机仿真验证.结果表明:基于SVR的传感器故障诊断具有精确度高,实时性强的特点,是一种很好的传感器故障诊断方法.      

Detection and diagnosis of sensor and actuator failures using IMMestimator

An approach to detection and diagnosis of multiple failures in a dynamic system is proposed. It is based on the interacting multiple-model (IMM) estimation algorithm, which is one of the most cost-effective adaptive estimation techniques for systems involving structural as well as parametric changes. The proposed approach provides an integrated framework for fault detection, diagnosis, and state estimation. It is able to detect and isolate multiple faults substantially more quickly and more reliably than many existing approaches. Its superiority is illustrated in two aircraft examples for single and double faults of both sensors and actuators, in the forms of “total”, “partial”, and simultaneous failures. Both deterministic and random fault scenarios are designed and used for testing and comparing the performance fairly. Some new performance indices are presented. The robustness of the proposed approach to the design of model transition probabilities, fault modeling errors, and the uncertainties of noise statistics are also evaluated     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

控制性能精确可控的自适应鲁棒容错控制方法研究

一般而言,实现控制性能约束精确可控与满足控制系统鲁棒的要求之间存在着难以两全的矛盾。容错控制也是如此,精准的控制性能要求与对故障诊断误差的鲁棒性之间也存在着这样的矛盾。针对这一问题,提出了将参数空间方法、变结构理论以及模型参考自适应理论相结合的自适应鲁棒容错控制方法。该方法的基本思路是将容错控制系统分为内外两部分,内部为基于参数空间的容错控制系统,可以灵活适应精确的控制性能约束(对应极点配置)和一定范围的控制性能约束(对应区域极点配置),外部则为基于变结构模型参考自适应方法的控制系统,主要目的是提高容错控制系统的鲁棒性。通过仿真证明了这种自适应鲁棒容错控制方法既能保证系统满足精确的控制性能约束,又能保证对故障诊断误差有较高的鲁棒性。     

一种新颖的直升机舵回路故障诊断方法

研究了基于案例推理的直升机舵回路在线故障诊断方法。针对传统的CBR方法一般采用离散数据和符号向量来建立案例的不足,提出了动态系统多源异类信息的案例表达方法,利用系统特性集、征兆集和特征集混合模型作为案例的条件属性。在此基础上,研究了案例检索的综合相似性度量方法。最后,将上述方法在某型直升机的俯仰舵回路进行了试验验证,结果表明,该方法可以诊断出舵回路的控制参数漂移故障,为复杂动态系统的故障诊断提供了一种有效的新途径。     

带FDI算法的无人机组合导航姿态确定控制系统设计

无人机导航系统的作用是提供导航数据给飞控计算机作为制导和控制用,因为飞控计算机的性能在很大程度上依赖于导航数据,导航系统的某一个错误可能会导致整个无人机的失败,因此,导航系统应具有故障检测和隔离(FDI)算法,介绍了一种用于无人机导航的FDI和低成本的组合导航系统,硬件包括低成本商业用MEMSIMU、GPS接收器、磁力计和导航计算机,软件包括带FDI算法的卡尔曼滤波。     

考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估

航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。本文从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真实验证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。     

改进的容错惯性导航系统

 用于余度捷联惯性测量单元(IMU)的故障检测及分离(FDI)方法的性能受到诸如输入轴不准,刻度因子误差以及偏倚这样的传感器误差的限制。本文采用分离偏倚估计方法以获得上述影响奇偶向量的传感器误差的线性组合的估计,然后将这些估计用于构成补偿的奇偶向量,该奇偶向量不包括传感器误差的影响。用经补偿的奇偶向量代替未经补偿的奇偶向量进行故障检测及分离判决以提高FDI的性能。仿真结果表明奇偶向量补偿算法可大大提高FDI的性能,特别是在飞行器做机动飞行时。