四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障和传感器偏差问题,为了可靠,安全、稳定的飞行,采用自适应容错控制策略.当无人机飞行时,利用二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态、检测执行器故障和传感器偏差,当执行器故障检测和诊断出来后,将故障因子视为自适应因子,用来调节自适应容错控制器的参数,使故障影响变小,同时估计传感器的偏差,如有偏差,则将偏差部分补偿给输出信号.在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障和传感器偏差时,采用自适应容错控制策略,输出信号能够快速跟踪参考输入信号,实现了对四旋翼无人机的容错控制.     

一类质心突变飞行器的姿态控制律重构设计

研究了一类质心突变飞行器姿态控制系统在发生故障时的一种控制律重构方法。采用以Unscented卡尔曼滤波为基本估计单元且用输出残差为故障诊断指标的交互式多模型算法实时地对飞行器故障情况进行检测与诊断。当诊断出故障时,重构控制律的参数对系统进行补偿控制,使得故障下飞行器的姿态跟踪精度得以维持。通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

卫星姿态控制系统的故障可诊断性评价研究

在不依赖任何诊断算法的前提下,对卫星姿态控制系统中传感器和执行器的故障可诊断性进行评价,旨在将提高系统故障诊断能力的工作重点前移到设计阶段.由于反馈控制的存在,导致故障会在整个系统中进行传播,使得单故障源表现出多异常征兆,这给闭环系统的故障诊断带来极大挑战.将故障视作扩展状态,并考虑模型不确定性,得到卫星姿态闭环控制系统的状态空间模型;根据可观测性判据,给出并证明考虑建模不确定性的加性故障和乘性故障可诊断性条件.所得相关结论可为卫星姿态控制系统设计提供理论参考依据.     

非线性系统多故障诊断方法

给出了非线性系统的一种基于模糊奇偶方程的多故障诊断方法.解决了非线性系统中同时出现多种故障时的故障检测与识别问题.首先构造线性系统的全解耦奇偶方程,再应用T-S模型融合非线性系统各个工作点处的线性模型的全解耦奇偶方程得到模糊奇偶方程.模糊奇偶方程产生的残差仅对一个执行器故障敏感、对一个传感器不敏感,而对其他执行器不敏感、对其他传感器敏感.将传感器和执行器故障模型表示成偏差的形式,根据残差信息可以估计出故障的模型参数.给出了应用递推最小二乘方法对各故障模型的参数进行估计的方法.给出了铁路牵引控制系统的感应电机仿真实例.结果表明,新方法能够对传感器故障和执行器故障同时存在的多故障进行诊断.     

基于黎曼距离的编队飞行卫星姿态控制系统故障检测数据优选方法

为突破星上资源的严苛约束、提升编队飞行卫星故障检测能力,提出了一种适用于编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测数据优选方法,通过利用黎曼距离衡量无故障情况和故障情况下系统测量信息之间的差距,构建了编队飞行卫星姿态控制系统故障检测能力的评价指标。在此基础上,提出了故障检测数据优选方法,为系统输出信息结构优化提供了理论依据。仿真表明,所提出的方法能够在星上资源受限的情况下有效提升编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测能力。     

基于矢量观测的陀螺故障诊断算法

卫星在轨运行期间, 采用反作用轮进行姿态控制及推力器进行位置保持, 星体惯量会发生改变并存在控制力矩. 提出了一种基于运动学方程的矢量观测算法应用于陀螺故障诊断, 采用广义罗德里格参数描述卫星姿态, 避免了四元数在计算过程中出现模值不为一的情况; 计算过程中采用四元数进行姿态运动学计算, 避免了广义罗格里德参数复杂的积分运算. 针对陀螺突变和缓变两种故障, 分别在角速度幅值变化很小和幅值缓慢减小两类情况下进行仿真. 仿真结果表明, 该算法可有效估计星体角速度, 在上述两类情况下均能准确地对突变和缓变故障进行诊断, 不受星体惯量变化和控制力矩的影响, 并且计算量较小, 对工程应用具有较好的参考价值.      

卫星群反作用飞轮的故障诊断方法研究

卫星群飞行技术是航天领域的新兴技术,多个低成本小卫星可以完成较为艰巨的太空任务,但与此同时也会带来更多的故障问题。面对复杂的空间环境,针对卫星群可能发生的故障问题,提出了一种分布式卫星群系统故障诊断方案,通过基于Elman神经网络的故障诊断方法完成对卫星群姿态控制系统的故障诊断。试验结果表明,该方案能够快速检测出卫星群中反作用飞轮发生的故障,并且让邻近卫星通过神经网络也能检测到该故障的发生,表现出很好的准确性和实时性,在实际应用中有效可行。     

卫星姿态容错控制系统的鲁棒自适应逆最优控制

针对卫星姿态控制系统中的执行机构和敏感器故障问题,将系统不确定性参数作为在线估计自适应参数,并考虑系统故障检测与诊断结果的不确定性,基于逆最优原理采用积分反推方法求解辅助系统的自适应控制Lyapunov函数,设计了能够确保原系统鲁棒稳定的自适应逆最优控制器并给出了详细的证明。最后进行了数学仿真,仿真结果表明文中设计的容错控制方法合理有效。     

卫星姿态控制系统在轨实时健康评估

面向航天器在轨智能自主管控的技术需求,提出一种基于多级模糊综合评价架构的卫星姿态控制系统的在轨实时健康评估方法.根据卫星姿态控制系统的性能特点,按实际功能将其划分为姿态测量、控制器和执行机构3个部分.在确定各部分单元部件健康信息的基础上,基于模糊综合评价算法对各部分的健康度分别进行评估.基于评估所得到的姿态测量、控制器和执行机构3部分健康信息,根据各部分对系统健康的影响情况结合变权综合原理确定健康影响权重,采用模糊综合评价算法实现对姿态控制系统整体健康性能的综合评估.仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效实现卫星姿态控制系统的在轨实时健康评估.     

卫星姿态控制系统执行器微小故障检测方法

针对卫星姿态控制系统执行器微小故障检测问题,提出一种基于神经网络干扰观测器的微小故障检测方法。该方法利用卫星姿态控制系统内的冗余关系,分别构建陀螺干扰观测器和干扰力矩观测器,对系统内的测量误差、扰动等进行估计,并对故障检测观测器进行扰动补偿,提高对执行器微小故障的检测能力。仿真结果表明,与基于解析模型的方法相比,该方法能够较精确地对解析模型的误差进行补偿,明显降低了检测阈值,实现了对扰动掩盖下的微小执行器故障检测。      

基于循环神经网络的卫星姿态执行器故障诊断

针对卫星姿态控制系统执行器机构故障问题，提出了一种基于循环神经网络的故障诊断方法。对卫星姿态控制系统建模，进行故障分析并采集星敏感器和角速度陀螺的连续时刻故障数据。设计六种异构的循环神经网络，对故障数据进行故障诊断和分类, 分别从网络深度、反馈单元、激活函数和训练算法对比网络效果。带有门循环单元的 (gate recurrent unit，GRU)深层循环神经网络训练效果更好，其故障诊断准确率达到了95.7%。结果表明对于时序的卫星数据，门循环单元和带有一定深度的循环神经网络故障诊断效果更优。     

基于扩张状态观测器的飞轮故障检测与恢复

飞轮是卫星姿态控制系统中的主要执行部件,实现其自主故障检测与恢复对于维持卫星正常姿态具有很重要的意义.在建立了精确飞轮开环系统模型的基础上,设计了二阶非线性连续扩张状态观测器ESO(Extended State Observer).将飞轮故障视为系统外扰,并假设其余外扰是小量可忽略,则利用此ESO不仅能实时得到飞轮开环系统的状态量,当飞轮发生故障时更能快速准确地估计出故障量.因而无需产生系统残差即可直接进行故障检测,同时根据故障量的大小对系统输入即驱动电压进行补偿,使飞轮转速仍能维持正常值,保证卫星姿态不受故障影响.数值仿真验证了此方法的有效性.      

基于动态故障树的卫星可靠性分析

针对卫星系统的可靠性问题，提出了一种基于动态故障树的卫星可靠性分析方法。采用马尔可夫链和二元决策图相结合的分析方法，建立卫星的电源、姿轨控和推进3个分系统的动态故障树模型，在此基础上得到卫星的随机故障模型，并综合考虑损耗故障建立卫星可靠性模型。利用蒙特卡洛仿真对随机故障模型进行评估分析，并将其与Weibull分布模型进行性能比较，仿真结果表明该方法能够有效分析卫星的随机故障，具有计算精度高、效率高的优点，并能更有效地模拟卫星部件随机故障的动态行为。     

光电二极管的地球反照光校正及卫星姿态估计

光电二极管作为体积小、成本低的太阳敏感器,可以结合地球敏感器进行卫星三轴姿态估计,但是地球反照光对其具有严重的影响,从而限制了其应用,然而地球反照光数学模型应用复杂。针对此问题,首先建立了一种简化的光电二极管量测模型,将地球反照光设成动态偏置项补偿在光电二极管模型中,并将误差建模为混合高斯噪声。然后应用滑窗估计和随机权重策略动态估计和更新模型中的参数。同时,采用多比例因子分别估计各光电二极管的地球反照光影响,并引入Huber影响函数处理异常值,从而提高了算法鲁棒性和参数估计精度。实验结果表明,采用地球反照光校正的光电二极管量测模型和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法可实现卫星的高精度姿态估计,三轴姿态精度能达到0.2°~0.3°。      

Real-time sensor fault detection and isolation for LEO satellite attitude estimation through magnetometer data

Attitude estimation is a critical component of the Attitude Determination and Control System (ADCS) of any satellite. It is used to convert the sensor observation data to an estimated attitude using filtering algorithms. However, in the presence of sensor faults, the ADCS fails to achieve the desired attitude accuracy. In this paper, the Fault Tolerant Extended Kalman Filter (FTEKF) is proposed to handle this imperfection. In accordance, various filtering steps are included in the FTEKF design to enhance both attitude estimation and sensor fault detection. The developed algorithm can detect and isolate any unexpected sensor faults in real time, which provides a reliable attitude estimation. A comparative study with the classical and robust Kalman filters is performed through numerical simulations in order to validate the effectiveness of the adopted filter in case of magnetometer fault data.     

基于G2的卫星控制系统故障诊断的半物理仿真

研究一种基于G2的集故障注入、故障模拟和故障诊断为一体的半物理仿真系统,包括基于VxW orks的实时硬件模拟系统、星载姿轨控计算机、数管及遥控遥测模拟器和专用接口箱等.开发了基于G2的以某一类典型卫星控制系统为对象的故障诊断专家系统,并对G2外部接口进行了扩展设计.最后,以典型故障为例,在半物理仿真平台上进行了演示验证.     

基于多模型滚动时域估计的卫星故障诊断

研究了卫星姿态控制系统故障诊断问题, 将滚动时域估计与交互式多模型(IMM)方法相结合, 利用滚动时域估计方法对系统状态进行估计, 系统转换概率也相应地利用了一个时间段的估计误差作为依据, 而不是只考虑一个时刻的估计误差, 因此有效减少了大噪声以及个别错误测量对诊断结果的影响. 最后的仿真结果证明了该算法的有效性.