面向故障仿真的舵机系统建模方法研究

传统的基于传递函数和非线性微分方程的舵机系统模型无法直接描述舵机组件的物理参数,而这些参数直接反应组件的健康状况。专业的电路仿真软件的出现,为解决这一问题提供了方法。针对舵机系统故障仿真的需求,设计舵机模型原理框图;选用电路仿真软件Proteus搭建舵机的电路模型,设计单片机程序,实现舵机位置随动功能;分析模型的时域响应和频域响应特性,验证舵机系统电路仿真设计方法的可行性。以直流电机线圈电阻的故障模式为例,进行了故障仿真分析。     

舵机特征模型及其故障检测方法

舵机故障诊断对于提高飞行安全十分重要,传统方法面临着载荷时变不确定及自身存在速率饱和非线性等难题,往往会给诊断结果带来影响,导致虚警。为解决该问题,提出了一种舵机特征模型及其故障检测方法。首先根据舵机通频带和饱和速率2个外特性建立诊断用特征模型,然后采用状态观测器计算舵机转速和位置的响应参考值,最后根据转速和位置实际值与参考值的残差是否超过预设阈值来判断舵机的电机和驱动器是否发生故障。该方法可以有效避免因舵机载荷不确定及自身速率饱和所引起的虚警,同时,由于特征模型仅与通频带及饱和速率有关,故该方法具有简单、实用性强等显著优点。     

基于人机闭环稳定性的舵机速率限制边界

舵机速率限制是造成电传操纵飞机人机耦合的主要原因。利用描述函数法对舵机速率限制非线性进行建模,分析舵机速率限制非线性、人机耦合发生频率及人机闭环稳定性间的关系,并基于此提出舵机速率边界的确定方法;以典型放宽静稳定性飞机为例,基于最优McRuer驾驶员模型,确定人机闭环稳定性所需的最小舵机偏转速率;基于开环起始点(OLOP)准则对所确定的速率限制边界进行验证。结果表明:本文提出的舵机速率边界的确定方法最小成本地避免了人机耦合;所确定的舵机速率限制边界与OLOP准则边界对应的舵机速率基本吻合,即所建立的舵机速率限制边界确定方法合理。     

PSO-RBF神经网络在舵机系统故障诊断中的应用

文章建立了基于RBF神经网络的故障观测器模型,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的2级RBF学习方法,并将该RBF网络观测器应用于导弹舵机系统的故障诊断.实验结果表明,基于该RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹舵机系统的故障检测.     

三余度舵机典型故障分析与排除

通过对某型飞机三余度舵机典型故障的分析,确定了故障机理原因,提出了相应的维修解决方案,对舵机类产品的维修具有借鉴和指导意义。     

基于DSP的数字舵机控制器设计

介绍了某型无人机的数字式舵机控制器的设计。由于原使用的模拟式舵机控制器的控制参数不易调整,且用于调整参数的电位器极易出现故障,设计了使用TMS320F2812作为CPU的数字式舵机控制器。本控制器使用DSP芯片对多路舵机实现了伺服控制,不但体积大大缩小,而且控制性能更加优良,并实现了系统的各主要控制参数的不拆机修改,增加了控制器的灵活性以及通用性。     

APM-62自主舵机各工作状态动力学分析

APM-62自主舵机的传动机构及工作过程过于复杂,难以进行传动分析和动力学计算,不利于机构的修理和机上故障分析。本文模拟了自主舵机各工作状态的等效机构,分析了传动构件各点速度和操纵力,计算出各阶段传动速度和操纵力的输出输入比,使自主舵机的故障判断化难为易。     

余度舵机系统的性能降级与可靠性分析

余度舵机是电传飞控系统的关键部件,其通道间存在着较严重的力纷争现象。在建立四余度舵机数学模型的基础上,研究了力均衡算法,对四余度舵机一次故障、二次故障情况下的性能降级和可靠性进行了仿真分析。仿真结果标明,优化的力均衡算法可以有效解决力纷争的问题,四余度舵机可以在一次故障、二次故障的情况下持续工作。采用动态故障树分析方法进行了四余度舵机可靠性分析,证明了其具有非常高的可靠性。     

基于混沌变量的航空发动机性能监控与故障诊断

针对在利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时,各参数的权系数难于确定,本文提出利用混沌变量确定各参数的权系数,使优化得到的综合指数值比采用专家调查法所得到的综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高了发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大。通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效。      

基于遗传算法的发动机性能监控与故障诊断

利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时，各参数的权系数难于确定。利用遗传算法确定各参数的权系数，使所得到的综合指数值比采用专家调查法所得综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况，提高了发动机性能正常与否的识别率，并以此来发现发动机潜在早期故障，防止故障的扩大。通过对某涡扇发动机进行监控，证明该方法确实有效。     

航空发动机燃油系统执行机构故障诊断及验证

研究了基于执行机构模型以及发动机逆模型的发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断方法.基于发动机半物理仿真试验台试验数据建立执行机构小闭环传递函数模型,通过二次多项式拟合将油针位置转换为燃油流量.提出基于自校正在线训练神经网络算法建立发动机逆模型,以离线训练网络参数初始化在线系统,基于阈值更新网络参数,并对学习速率进行自校正,以提高算法的泛化能力及收敛速度.对比执行机构模型输出、发动机逆模型输出与LVDT传感器测量位移换算得到的燃油流量,基于阈值判断故障状态.在T700涡轴发动机半物理仿真试验平台上进行试验,实现了在发动机额定及各种性能退化状态下,执行机构及其传感器漂移和偏置故障的准确诊断及定位,验证了算法的有效性.     

基于深度森林的卫星ACS执行机构与传感器故障识别

针对卫星姿态控制系统（ACS）闭环回路的故障难以辨识的问题,引入深度森林算法,实现执行机构与传感器故障识别。首先针对可获取的少量卫星姿态控制系统遥测数据,结合系统动力学特性,研究合适的特征选择和特征提取方法,再结合深度森林算法进行故障信息学习与辨识,建立故障预测模型,实现执行机构故障与传感器故障的识别。半物理仿真结果表明：在存在气浮台干扰力矩、卫星转动惯量未知、飞轮非线性特性、闭环故障传播等多种不利因素情况下,深度森林算法对于执行机构和传感器故障具有高效的识别能力。     

伺服回路故障检测方法研究

航空发动机伺服回路复杂,其工作可靠性和故障容错性对于发动机安全至关重要,因此研究伺服回路的故障检测技术十分必要.提出1种基于模型监控的快速伺服回路故障检测方法,根据伺服回路物理机构从电气到机械进行故障的逐级检测,通过比较器的设计实现回路故障的快速判断.与试验结果对比表明:该方法能够准确检测系统故障,并且缩短了系统判故时间,简化了伺服机构建模和软件代码实现.为数控系统快速检测故障提供了高效的技术手段,具有一定的通用性.     

Sensor/actuator fault diagnosis based on statistical analysis of innovation sequence and Robust Kalman Filtering

In this paper, an approach to detect and isolate the aircraft sensor/actuator faults affecting the mean of the Kalman filter innovation sequence is presented. The effects of the sensor and actuator faults in the innovation process of the channels are investigated, and a decision approach to isolate the sensor and actuator faults is proposed. When a Kalman filter is used, the decision statistics change regardless of whether the fault is in the sensors or in the actuators, whilst when a Robust Kalman Filter (RKF) is used, it is easy to distinguish the sensor and actuator faults. A novel feature of this diagnostic method is that the innovation sequence based fault isolation algorithm has been presented and hence, the sensor/actuator fault detection and isolation problem has been solved. The categories (or classes) of the likely faults are not demanded. The statistical characteristics of the system are not required to be known after the fault has occurred. In the simulations, the longitudinal dynamics of an aircraft control system are considered, and the detection and isolation of pitch rate gyro faults and actuator faults affecting the mean of the innovation sequence are examined.     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

基于状态反馈的执行器故障容错控制

针对线性离散系统的执行器故障,提出了一种基于状态反馈的容错控制方法。该方法在应用自适应卡尔曼滤波进行系统状态和故障同步估计的基础上,通过故障信息和状态估计进行状态反馈,对闭环系统进行极点配置,从而修正执行器故障造成的系统误差,实现容错控制。最后,将该方法应用于飞行控制系统的执行器故障容错控制,仿真结果表明该方法不仅能够准确地进行故障估计,而且能够在故障情况下保证系统输出正常,具有一定的理论意义和实际工程应用价值。     

基于布谷鸟搜索算法的一类变体飞行器容错控制

针对一类存在执行机构故障的分布式结构变体飞行器的控制分配问题,结合整数规划理论,提出一种基于布谷鸟搜索算法的容错控制方法。首先,设计虚拟控制指令,使得系统状态能够很好地跟踪参考模型;然后,将执行器概率性故障与饱和约束转换为整数规划问题中决策变量的约束,从而将执行器控制分配问题转化为一类整数规划问题;最后,采用改进的布谷鸟搜索算法进行求解,得到实际的执行器控制分配指令。仿真结果表明,在执行器存在概率性故障的情况下,该容错控制方法较无容错策略的情况能够有效提升系统的跟踪性能;与遗传算法相比,该算法得到的执行器控制分配结果更加精确。     

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.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

Integrated active fault-tolerant control using IMM approach

An integrated fault detection, diagnosis, and reconfigurable control scheme based on interacting multiple model (IMM) approach is proposed. Fault detection and diagnosis (FDD) is carried out using an IMM estimator. An eigenstructure assignment (EA) technique is used for reconfigurable feedback control law design. To achieve steady-state tracking, reconfigurable feedforward controllers are also synthesized using input weighting approach. The developed scheme can deal with not only actuator and sensor faults, but also failures in, system components. To achieve fast and reliable fault detection, diagnosis, and controller reconfiguration, new fault diagnosis and controller reconfiguration mechanisms have been developed by a suitable combination of the information provided by the mode probabilities from the IMM algorithm and an index related to the closed-loop system performance. The proposed approach is evaluated using an aircraft example, and excellent results have been obtained