基于特征結構配置的飛控系統故障檢測與診斷

摘要：針對具有未知擾動輸入的飛行控制系統，運用特征值配置設計了一種用于故障檢測和診斷的觀測器，他通過對觀測器進行左特征向量的配置使得殘差與干擾分布方向正交，故障檢驗殘差r與未知輸入干擾d之間的傳遞函數陣為零，從而使殘差與干擾直接解耦。通過這種方法，殘差信號得以對干擾具有魯棒性，使FDI算法不受系統不確定性干擾的影響，提高系統故障診斷的可靠性和精度。同時通過殘差信號估計故障，能在線辨識故障的形態，仿真結果驗證了該方法的有效性。

關鍵詞：故障診斷；特征結構配置；魯棒性；觀測器

中圖分類號：TP277

文獻標識碼：B

文章編號：1004—373X(2008)04—115—03

1 引 言

隨著對控制系統可靠性要求的提高，FDI已成為一個活躍的研究領域。在控制系統FDI技術的研究中主要有基于模型和基于知識2種途徑，其中基于模型的方法是利用控制系統模型內在的解析冗余度構造某種殘差，通過對殘差的分析與評價實現故障的檢測與隔離。由于在絕大多數實際的控制系統中，總是存在或多或少諸如建模誤差、噪聲干擾等不確定性因素，因此基于模型的故障檢測與診斷技術(FDI)對這些不確定性因素的魯棒性是一個至關重要的問題，并日益引起了人們的重視。魯棒故障診斷指的就是在建模不確定的情況下，故障診斷系統能在一定程度上區分擾動和故障，仍然以較好的性能診斷出故障。本文針對具有未知擾動輸入的飛行控制系統，運用特征值配置設計了一種用于故障檢測和診斷的觀測器，他通過對觀測器進行左特征向量的配置使得殘差與干擾分布方向正交。通過這種方法，殘差信號得以對干擾具有魯棒性。最后通過實例在Matlab下進行仿真，仿真結果驗證了該方法的有效性。

2 基于特征向量配置故障診斷方法

3 算法步驟

用左特征結構配置方法對干擾進行解耦進而產生殘差的具體設計算法如下：

(1)計算殘差加權矩陣Q，使得QcE＝0；

(2)確定觀測器的特征結構：按照希望動態殘差性質選取合適的特征值，并保證QC的行均為觀測器的p個左特征向量，其余的(n－p)左特征矢量的選擇則可以產生好的診斷效果為準。以上闡述運用左特征向量配置對干擾直接解耦的理論和設計方法，若左特征矢量的配置條件不易滿足，還可以考慮進行觀測器的右特征矢量的配置。

這樣做的優點在于Q取值的改變不會影響K的取值。

根據計算結果，建立系統simulink仿真模型，在傳感器發生卡死和恒偏差故障時，輸出殘差波形如圖2，圖3所示。

圖2是系統傳感器在26 s時發生卡死故障時的殘差輸出，從圖2中可以看出即使系統存在擾動輸入，但采用特征向量配置的方法將干擾解耦后，殘差信號并沒有被擾動所淹沒，仍然能有效監測出故障的產生。圖3是傳感器在20 s時發生了偏差為0.01的恒偏差故障，從仿真波形上可以看到，故障診斷效果良好。

針對控制系統存在干擾的情況下，研究魯棒故障檢測殘差的一種設計方法。通過對特征向量的配置，使故障檢驗殘差r與未知輸入干擾d之間的傳遞函數陣為零，從而使殘差與干擾直接解耦，達到FDI算法不受系統不確定性干擾的影響。本文給出該方法的原理和設計步驟，最后針對存在噪聲干擾的飛控系統進行診斷系統的設計，仿真結果證明該方法的有效性。