無(wú)人直升機(jī)故障診斷及容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)

夏 偉，賴水清

(中國(guó)直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所，江西 景德鎮(zhèn) 333001)

0 引言

隨著無(wú)人直升機(jī)作戰(zhàn)任務(wù)多樣化，結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，系統(tǒng)自動(dòng)化，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，這勢(shì)必會(huì)增加無(wú)人直升機(jī)故障發(fā)生的概率，造成嚴(yán)重的后果。故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)旨在及時(shí)檢測(cè)、分離、估計(jì)故障，并根據(jù)所獲得的故障信息進(jìn)行重構(gòu)控制，使得系統(tǒng)能夠最小化故障影響，在一定程度上保持工作能力，保障人員、財(cái)物安全。

需要指出的是，現(xiàn)代控制系統(tǒng)復(fù)雜度越來(lái)越高，系統(tǒng)部件也越來(lái)越多，這使得被控系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生故障的概率也越來(lái)越大。數(shù)據(jù)顯示，在引起被控系統(tǒng)失效故障的原因中，傳感器和執(zhí)行器故障所占比例為80%以上。因此，傳感器和執(zhí)行器的容錯(cuò)控制研究顯得尤為重要。在故障診斷與容錯(cuò)控制研究的最初階段，采用基于硬件冗余的技術(shù)實(shí)現(xiàn)提高系統(tǒng)的可靠性。隨著現(xiàn)代控制理論的進(jìn)步、建模理論的完善、狀態(tài)估計(jì)技術(shù)的發(fā)展以及系統(tǒng)辨識(shí)及計(jì)算機(jī)能力的提高，出現(xiàn)了基于解析冗余代替硬件冗余的故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)的思想。基于解析冗余的思想是，利用不同傳感器監(jiān)控系統(tǒng)各種變量之間的解析關(guān)系，建立相應(yīng)的解析模型，如輸入-輸出關(guān)系等，通過(guò)生成對(duì)故障敏感的殘差信號(hào)，進(jìn)行故障診斷與容錯(cuò)控制。

無(wú)人直升機(jī)容錯(cuò)控制在整個(gè)自主控制體系中占有非常重要的地位。無(wú)人直升機(jī)是一種穩(wěn)定性差、不易控制的飛行器，具有多變量、非線性耦合、柔性結(jié)構(gòu)等多種動(dòng)力學(xué)特性，在飛行過(guò)程中會(huì)遇到風(fēng)擾、發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)等多種擾動(dòng)，機(jī)械部件和控制系統(tǒng)極易出現(xiàn)故障。如果故障不能被有效檢測(cè)出來(lái)或者在有限的控制周期內(nèi)沒(méi)有及時(shí)進(jìn)行處理，無(wú)人直升機(jī)就會(huì)因故障造成的不穩(wěn)定而失去控制，導(dǎo)致重大的損失甚至地面人員傷亡。由此，對(duì)于無(wú)人直升機(jī)的故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)的研究就成為了提高其安全性和可靠性的迫切研究任務(wù)。美國(guó)國(guó)防部的報(bào)告就曾指出“提高無(wú)人機(jī)的可靠性是當(dāng)前以致今后確保他們成功的最重要因素”，強(qiáng)調(diào)了自修復(fù)的智能飛行系統(tǒng)是整個(gè)先進(jìn)無(wú)人機(jī)自主控制的關(guān)鍵一步。美國(guó)國(guó)防部在發(fā)表的《2005-2030無(wú)人機(jī)發(fā)展路線圖》中也認(rèn)識(shí)到并指出發(fā)展“自診斷、智能”飛行控制系統(tǒng)是無(wú)人機(jī)自主能力發(fā)展的重要步驟。

1 容錯(cuò)控制結(jié)構(gòu)

自主控制系統(tǒng)通常要在無(wú)人干預(yù)的情況下完成各種復(fù)雜的操作任務(wù)，并在不確定的工作環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。這都要求自主控制系統(tǒng)不僅具有傳統(tǒng)無(wú)人直升機(jī)控制的偏差修正能力，而且具有學(xué)習(xí)、記憶、自適應(yīng)和自組織能力：能夠及時(shí)地適應(yīng)不斷變化的環(huán)境；能有效地處理各種信息，以減小不確定性；能以安全可靠的方式進(jìn)行規(guī)劃和執(zhí)行控制動(dòng)作，從而達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)和良好的性能指標(biāo)。

無(wú)人直升機(jī)自主控制系統(tǒng)如圖1所示，一般可分成三個(gè)層次：底層為自適應(yīng)控制層，主要用于完成對(duì)無(wú)人直升機(jī)具體行為的控制，包括以無(wú)人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ)的運(yùn)動(dòng)控制、各種基于傳感器的控制等；中層是自主行為層，這層控制要具有對(duì)環(huán)境的洞察理解能力、實(shí)時(shí)優(yōu)化決策能力、協(xié)調(diào)合作與請(qǐng)求支援能力，目前這一層基本處于由人參與的半自主控制狀態(tài)，但迫切需要深入研究如何降低人的干預(yù)，增強(qiáng)無(wú)人機(jī)的自主能力，實(shí)現(xiàn)在盡量少的人為干預(yù)下，性能逐步趨近于有人駕駛平臺(tái)；上層是智能使命分派層，它將系統(tǒng)所有的信息匯總集成，在決策支持系統(tǒng)輔助下，確定各個(gè)具體自主無(wú)人直升機(jī)或者多無(wú)人直升機(jī)編隊(duì)的使命任務(wù)。

圖1 無(wú)人直升機(jī)自主控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

無(wú)人直升機(jī)容錯(cuò)控制為其自主控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的延伸，主要體現(xiàn)在體系中的中層自主及底層自適應(yīng)控制中。容錯(cuò)控制首先對(duì)系統(tǒng)自身健康狀況做出判斷，報(bào)告故障后，根據(jù)當(dāng)前環(huán)境及自身狀態(tài)進(jìn)行容錯(cuò)控制，使其在次優(yōu)狀態(tài)下完成使命。在中層自主行為層，對(duì)環(huán)境的洞察理解能力具有兩層內(nèi)涵：其一是對(duì)外界環(huán)境的理解，包括空氣動(dòng)力學(xué)因素、風(fēng)擾等各種擾動(dòng)因素、三維環(huán)境模型、目標(biāo)/障礙物信息等；其二是對(duì)自身廣義環(huán)境的理解，包括飛行器本體故障/損失情況、執(zhí)行器效率/損失情況、傳感器健康狀況等自身狀態(tài)信息。顯然，對(duì)于自身廣義環(huán)境的理解就是容錯(cuò)控制研究的范疇，在了解自身狀況的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合決策，輸出給底層自適應(yīng)控制模塊對(duì)無(wú)人直升機(jī)進(jìn)行控制。

在無(wú)人直升機(jī)自主控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建無(wú)人直升機(jī)容錯(cuò)控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

圖2 無(wú)人直升機(jī)容錯(cuò)控制結(jié)構(gòu)

黃色框模塊為擴(kuò)展的無(wú)人直升機(jī)容錯(cuò)控制部分，包括任務(wù)重規(guī)劃、路徑重規(guī)劃、直接傳感器故障檢測(cè)、多故障模型匹配、傳感器故障檢測(cè)及數(shù)據(jù)融合、執(zhí)行器故障檢測(cè)及重構(gòu)控制等模塊。直接故障檢測(cè)傳感器與飛行器相連，實(shí)時(shí)檢測(cè)可觀性故障，包括計(jì)算機(jī)供電電量、執(zhí)行器供電電量、油量、發(fā)動(dòng)機(jī)溫度、旋翼狀態(tài)等。監(jiān)測(cè)結(jié)果直接進(jìn)入故障推理模塊，為故障檢測(cè)、任務(wù)重規(guī)劃、路徑重規(guī)劃以及執(zhí)行器重構(gòu)控制提供決策依據(jù)。多故障模型匹配模塊用于執(zhí)行器故障與傳感器故障解耦：當(dāng)執(zhí)行器發(fā)生故障，則進(jìn)入執(zhí)行器故障檢測(cè)模塊，可實(shí)時(shí)估計(jì)出執(zhí)行器損失參數(shù)，通過(guò)執(zhí)行器重構(gòu)控制使飛行器繼續(xù)保持穩(wěn)定，同時(shí)進(jìn)行任務(wù)以及路徑重規(guī)劃，保證系統(tǒng)安全；如果傳感器發(fā)生故障則通過(guò)傳感器故障檢測(cè)單元分離故障傳感器通道，通過(guò)傳感器信息數(shù)據(jù)融合方法使用估計(jì)的傳感器信號(hào)代替故障傳感器信號(hào)。

2 故障診斷方法

目前應(yīng)用于無(wú)人機(jī)故障檢測(cè)與診斷的方法主要可以分為以下幾種：基于知識(shí)的方法、基于解析模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。

2.1 基于知識(shí)的方法

基于知識(shí)的故障診斷方法(示意圖見(jiàn)圖3)引入診斷對(duì)象多方面的信息，特別是可以充分利用領(lǐng)域?qū)＜业脑\斷知識(shí)，避免了對(duì)精確數(shù)學(xué)模型的過(guò)分依賴，而且這種方案也能夠在強(qiáng)大的計(jì)算能力下在線運(yùn)行。

圖3 基于知識(shí)的故障診斷方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種基于知識(shí)的故障診斷方法也被用于飛行器上，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。

2.2 基于解析模型的方法

基于解析模型的故障診斷方法是當(dāng)前主流方法之一，原理圖見(jiàn)圖4。其思想就是利用現(xiàn)有的知識(shí)建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，將系統(tǒng)的輸入與輸出同時(shí)傳遞給數(shù)學(xué)模型，利用一定的準(zhǔn)則建立系統(tǒng)的誤差，再按照一定的判定準(zhǔn)則確定系統(tǒng)是否發(fā)生了故障(故障檢測(cè))，發(fā)生了什么故障(故障分離)和故障的大小(故障估計(jì))。

圖4 基于模型故障診斷的原理圖

2.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法具體包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、信息融合、多元統(tǒng)計(jì)分析(主元分析方法、偏最小二乘方法和獨(dú)立主元分析方法)、粗糙集和信號(hào)處理等方法。如針對(duì)無(wú)模型的故障診斷和容錯(cuò)控制問(wèn)題，設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的殘差發(fā)生器用以實(shí)現(xiàn)故障診斷；如針對(duì)非線性系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)核主成分分析的方法用以實(shí)現(xiàn)故障診斷。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的診斷方法可以部分地回避建立診斷對(duì)象數(shù)學(xué)模型的難點(diǎn)，直接利用各類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，自適應(yīng)能力強(qiáng)，從原理上既適用于線性系統(tǒng)，也適用于非線性系統(tǒng)。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是建立在對(duì)故障機(jī)理的透徹分析和研究的基礎(chǔ)之上，判斷出測(cè)量信號(hào)的哪些特征能夠最顯著地反映出待診斷的故障。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法一般包括基于小波變換的方法、信號(hào)的譜分析或相關(guān)性分析等方法。

圖5 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷

小波變換技術(shù)是目前基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的一個(gè)研究熱點(diǎn)，因同時(shí)具有時(shí)域和頻域分析的特點(diǎn)，對(duì)于準(zhǔn)確分析系統(tǒng)傳感器的故障十分有利。利用小波變換進(jìn)行故障診斷的基本思路是首先對(duì)被診斷對(duì)象的輸入輸出信號(hào)進(jìn)行小波變換，利用該變換求出輸入輸出信號(hào)的奇異點(diǎn)，再去除由于輸入突變引起的極值點(diǎn)，則其余的極值點(diǎn)就對(duì)應(yīng)于被診斷對(duì)象的故障狀態(tài)。小波變換技術(shù)的關(guān)鍵在于小波的選取，變換后的波形不僅能夠反應(yīng)信號(hào)的頻域特征，同時(shí)能夠反應(yīng)其固定頻域出現(xiàn)時(shí)的時(shí)域特征。

3 容錯(cuò)控制方法

目前應(yīng)用于無(wú)人機(jī)的容錯(cuò)控制方法主要可以分為被動(dòng)容錯(cuò)控制方法和主動(dòng)容錯(cuò)控制方法。

被動(dòng)容錯(cuò)控制是設(shè)計(jì)適當(dāng)固定結(jié)構(gòu)的控制器，該控制器除了考慮正常工作狀態(tài)的參數(shù)值以外，還要考慮在故障情況下的參數(shù)值。不僅在所有控制部件正常運(yùn)行時(shí)，而且在執(zhí)行器、傳感器和其他部件失效時(shí)，保障系統(tǒng)仍然具有穩(wěn)定性和令人滿意的性能。被動(dòng)容錯(cuò)控制是在故障發(fā)生前和發(fā)生后使用同樣的控制策略，不進(jìn)行調(diào)節(jié)。被動(dòng)容錯(cuò)控制方法是一種基于魯棒控制思想的方法，僅針對(duì)特定范圍內(nèi)的故障有效。一般來(lái)講，該方法保守性很強(qiáng)，不能針對(duì)具體的故障信息采取合適的故障處理機(jī)制和措施。

主動(dòng)容錯(cuò)控制方法是根據(jù)所發(fā)生的故障對(duì)控制器的參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整(故障發(fā)生后)以補(bǔ)償故障，必要時(shí)改變控制結(jié)構(gòu)。主動(dòng)容錯(cuò)控制的方法需要提前設(shè)計(jì)控制規(guī)律，但是該方法相較于被動(dòng)容錯(cuò)控制方法具有更高的控制性能。由于被動(dòng)容錯(cuò)控制方法的局限性以及主動(dòng)容錯(cuò)方法的良好性能，當(dāng)前容錯(cuò)控制領(lǐng)域的研究方向幾乎都集中在主動(dòng)容錯(cuò)控制方法。

主動(dòng)容錯(cuò)控制方法通常分為故障檢測(cè)、故障分離、故障估計(jì)、故障調(diào)節(jié)四個(gè)步驟。故障檢測(cè)是指當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和報(bào)警，是主動(dòng)容錯(cuò)控制的第一個(gè)環(huán)節(jié)。故障分離是在故障檢測(cè)的基礎(chǔ)上從眾多系統(tǒng)部件中分離出故障部件，即確定故障發(fā)生的具體位置。故障估計(jì)就是針對(duì)所分離出的故障，在線估計(jì)出故障的大小以便進(jìn)行故障調(diào)節(jié)。故障調(diào)節(jié)是指基于前面所獲得的故障信息設(shè)計(jì)相應(yīng)的容錯(cuò)控制規(guī)律。

4 故障診斷與容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)與仿真

4.1 傳感器故障診斷與容錯(cuò)控制

根據(jù)某小型無(wú)人直升機(jī)傳感器的故障特征以及表現(xiàn)，使用基于小波分析的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)單傳感器的故障診斷，使用多傳感器組合分析的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)加速度計(jì)的故障診斷，見(jiàn)圖6。

圖6 傳感器故障診斷設(shè)計(jì)

某小型無(wú)人直升機(jī)所配置的絕大部分傳感器輸出數(shù)據(jù)為“連續(xù)”數(shù)值(并非嚴(yán)格意義上的連續(xù)，而是指?jìng)鞲衅鞯臏y(cè)量對(duì)象本身不能突變，比如高度不能突變)。利用加速度、速度和位置固有的關(guān)系，對(duì)相應(yīng)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，得到更精確的數(shù)據(jù)及其精度描述。如果速度或位置傳感器發(fā)生故障，則對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分析即可實(shí)現(xiàn)故障診斷。如果加速度計(jì)發(fā)生故障，則經(jīng)過(guò)濾波之后的本地?cái)?shù)據(jù)融合結(jié)果也會(huì)受到故障傳感器的影響。具體體現(xiàn)為加速度計(jì)故障導(dǎo)致本地?cái)?shù)據(jù)融合結(jié)果的速度和位置也受到故障加速度的污染，導(dǎo)致數(shù)據(jù)特性變差。結(jié)合位置傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，可以對(duì)比分析得出加速度計(jì)的健康狀態(tài)。

對(duì)某小型無(wú)人直升機(jī)進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)冗余特性分析，見(jiàn)圖7。不同傳感器之間的測(cè)量對(duì)象可能相同，不同觀測(cè)量的傳感器余度不能簡(jiǎn)單通過(guò)硬件配置來(lái)確定，需要綜合相關(guān)數(shù)據(jù)的冗余特性得到。對(duì)不同冗余程度的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)不同的容錯(cuò)控制策略。

圖7 傳感器數(shù)據(jù)冗余特性分析

其中位置和橫滾角、俯仰角的數(shù)據(jù)冗余特性是間接冗余。GPS/備份GPS可以測(cè)量得到飛行器當(dāng)前的位置。同時(shí)，對(duì)加速度計(jì)、速度進(jìn)行融合也可以得到飛行器的位置信息。但是，加速度計(jì)、速度的積分融合會(huì)導(dǎo)致誤差隨時(shí)間累積，因而這種解析冗余的方法只適合短期內(nèi)的數(shù)據(jù)源替換。同樣地，垂直陀螺儀能夠測(cè)量得到飛行器的橫滾角和俯仰角。對(duì)角速率陀螺儀的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行積分也能夠得到姿態(tài)信息。

對(duì)于傳感器間接冗余的觀測(cè)系統(tǒng)，采用解析數(shù)據(jù)源切換的方式實(shí)現(xiàn)傳感器的容錯(cuò)控制。解析數(shù)據(jù)源切換的方式是指通過(guò)間接冗余的傳感器來(lái)進(jìn)行計(jì)算，得到當(dāng)前狀態(tài)量。但這種方法得到的數(shù)據(jù)往往誤差較大，且常常會(huì)伴隨有積分誤差或者放大噪聲。解析數(shù)據(jù)源切換的方式下無(wú)人直升機(jī)必須盡快調(diào)整姿態(tài)、高度進(jìn)行軟著陸。

對(duì)于傳感器直接冗余的觀測(cè)系統(tǒng)，采用分布式數(shù)據(jù)融合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)傳感器的容錯(cuò)控制，見(jiàn)圖8。

圖8 分布式數(shù)據(jù)融合

4.2 執(zhí)行器故障診斷與容錯(cuò)控制

針對(duì)某小型無(wú)人直升機(jī)自動(dòng)傾斜器舵機(jī)設(shè)計(jì)故障診斷與容錯(cuò)控制。在無(wú)人直升機(jī)底層飛行控制系統(tǒng)的上層，搭建一個(gè)執(zhí)行器故障診斷與容錯(cuò)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠利用直升機(jī)的控制輸入與狀態(tài)輸出，辨識(shí)出直升機(jī)飛行過(guò)程中執(zhí)行器的工作狀態(tài)。該工作狀態(tài)用一組執(zhí)行器效率系數(shù)表示。當(dāng)該效率系數(shù)小于1的時(shí)候，即執(zhí)行器的工作不正常，需要對(duì)控制算法進(jìn)行重構(gòu)，讓無(wú)人直升機(jī)的控制效果依然能保持在一個(gè)正常的狀態(tài)下。整個(gè)執(zhí)行器故障診斷與容錯(cuò)控制系統(tǒng)包括三個(gè)重要的模塊：參數(shù)辨識(shí)模塊、控制算法重構(gòu)模塊和底層飛控模塊。

底層飛控系統(tǒng)包括內(nèi)環(huán)的角速率控制和外環(huán)的角度、位置控制。當(dāng)執(zhí)行器發(fā)生故障的時(shí)候，內(nèi)環(huán)的控制會(huì)最先受到影響并最終影響外環(huán)控制，因此底層飛控系統(tǒng)以內(nèi)環(huán)控制為對(duì)象進(jìn)行搭建。

參數(shù)辨識(shí)模塊是基于控制算法的輸入與狀態(tài)量的輸出以及無(wú)人直升機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型來(lái)實(shí)時(shí)估計(jì)執(zhí)行器的效率因子，并將此效率因子反饋給控制算法重構(gòu)模塊，為算法重構(gòu)提供依據(jù)。

對(duì)于執(zhí)行器執(zhí)行效率損失的故障類型，控制算法重構(gòu)采用在原來(lái)的控制量的基礎(chǔ)上除以參數(shù)辨識(shí)所獲得的效率因子，從而抵消執(zhí)行器效率降低所帶來(lái)的控制效果的降低。

4.3 故障診斷與容錯(cuò)控制仿真驗(yàn)證

針對(duì)某小型無(wú)人直升機(jī)故障診斷及容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)，在構(gòu)建好的控制系統(tǒng)上進(jìn)行不同傳感器的建模、傳感器故障的建模、傳感器故障診斷模塊的搭建、傳感器數(shù)據(jù)融合模塊的搭建，以及執(zhí)行器故障的模擬、執(zhí)行器故障診斷模塊的搭建、執(zhí)行器容錯(cuò)控制模塊的搭建。在搭建好的系統(tǒng)上，進(jìn)行無(wú)故障情況下的飛行底層控制模擬，然后針對(duì)傳感器與執(zhí)行器故障分別進(jìn)行模擬仿真和綜合模擬仿真，部分仿真結(jié)果如下。

圖9為無(wú)人直升機(jī)高度傳感器出現(xiàn)恒偏移故障時(shí)的仿真結(jié)果。當(dāng)無(wú)人直升機(jī)高度的某觀測(cè)通道發(fā)生恒偏移的故障時(shí)，其角度觀測(cè)結(jié)果與真實(shí)狀態(tài)之間會(huì)產(chǎn)生一個(gè)偏差，并且該偏差會(huì)導(dǎo)致飛行器姿態(tài)的瞬間失控。同時(shí)，若該偏移量沒(méi)有超過(guò)無(wú)人直升機(jī)高度的固有動(dòng)作范圍，則該偏移量會(huì)自動(dòng)“消除”。但由于故障傳感器的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，會(huì)在實(shí)際控制中造成一個(gè)真實(shí)偏差。

圖9 高度傳感器恒偏移故障下的高度控制

圖10為無(wú)人直升機(jī)高度傳感器出現(xiàn)失效故障時(shí)的仿真結(jié)果。當(dāng)某傳感器發(fā)生失效故障且控制系統(tǒng)沿用該故障傳感器的故障數(shù)據(jù)時(shí)，無(wú)人直升機(jī)高度控制會(huì)變?yōu)殚_(kāi)環(huán)控制，失去對(duì)設(shè)定控制目標(biāo)的跟蹤能力。對(duì)于配備有多余度高度傳感器的無(wú)人直升機(jī)，如果系統(tǒng)檢測(cè)到某高度傳感器發(fā)生故障并采用數(shù)據(jù)通道切換的手段實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)控制，會(huì)導(dǎo)致短期內(nèi)數(shù)據(jù)缺失。數(shù)據(jù)融合則不會(huì)有此缺點(diǎn)。

圖10 高度傳感器失效故障下的航線跟蹤

圖11、圖12為無(wú)人直升機(jī)垂直陀螺出現(xiàn)開(kāi)環(huán)故障時(shí)的仿真結(jié)果。垂直陀螺開(kāi)環(huán)故障后姿態(tài)的反饋可以在短時(shí)間通過(guò)角速率陀螺測(cè)量結(jié)果經(jīng)數(shù)據(jù)融合之后得到。但該過(guò)程會(huì)引入積分誤差，因而垂直陀螺故障后無(wú)人直升機(jī)姿態(tài)的控制調(diào)整只能在短期內(nèi)有效。

圖11 垂直陀螺開(kāi)環(huán)故障下俯仰角的歸零控制

圖12 垂直陀螺開(kāi)環(huán)故障下橫滾角的歸零控制

圖13為無(wú)人直升機(jī)執(zhí)行器出現(xiàn)故障時(shí)線性系統(tǒng)的仿真結(jié)果。在第5秒，激發(fā)控制算法重構(gòu)，執(zhí)行器效率估計(jì)值重新收斂到1附近，說(shuō)明此時(shí)系統(tǒng)恢復(fù)到故障前的狀態(tài)，算法重構(gòu)發(fā)生了作用。從圖中可以明顯看出：在3秒處往后，執(zhí)行器發(fā)生故障，此時(shí)誤差明顯增大；但是到第5秒以后，激發(fā)控制算法重構(gòu)，誤差又回到剛開(kāi)始沒(méi)有故障時(shí)的狀態(tài)。可見(jiàn)，整個(gè)上層故障診斷和容錯(cuò)控制算法對(duì)線性系統(tǒng)是有效的。

圖13 執(zhí)行器故障下線性控制系統(tǒng)橫滾角控制誤差圖

圖14為無(wú)人直升機(jī)執(zhí)行器出現(xiàn)故障時(shí)非線性控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果。圖中可以看出：在8秒時(shí)刻，執(zhí)行器發(fā)生故障，此時(shí)橫滾角的控制誤差明顯增大；但是到第14秒以后，激發(fā)控制算法重構(gòu)，誤差又回到剛開(kāi)始沒(méi)有故障時(shí)的狀態(tài)。可見(jiàn)，整個(gè)故障診斷和容錯(cuò)控制算法對(duì)于非線性控制系統(tǒng)也同樣是適用的。

圖14 執(zhí)行器故障下非線性控制系統(tǒng)橫滾角控制誤差圖

5 結(jié)論

本文從某小型無(wú)人直升機(jī)傳感器和執(zhí)行器的故障原理和實(shí)際工作環(huán)境出發(fā)，采用小波分析、數(shù)據(jù)融合與分析、參數(shù)估計(jì)方法，進(jìn)行故障診斷和容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)，可以較好地解決小型無(wú)人直升機(jī)故障診斷和容錯(cuò)控制問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)故障影響的最小化。仿真結(jié)果表明：基于小波分析和多通道傳感器綜合分析的故障診斷方案能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)各類傳感器故障的快速檢測(cè)，傳感器的容錯(cuò)控制措施能夠在幾個(gè)控制周期內(nèi)發(fā)揮作用；基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷方案能夠快速準(zhǔn)確地確定執(zhí)行器故障具體情況，執(zhí)行器容錯(cuò)控制模塊能夠?qū)崟r(shí)根據(jù)診斷結(jié)果采取措施，并迅速重構(gòu)控制律。