[发明专利]一种民机飞控系统抗干扰时变故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于故障诊断与容错控制技术领域，特别是涉及一种民机飞控系统抗干扰时变故障诊断方法。

背景技术

近年来，受民航业发展驱动，民用飞机自动飞行控制系统(下文简称民机飞控系统)的复杂度、性能和自动化程度持续提高，这就要求民机飞控系统较之以前必须具备更好的可靠性和安全性。目前，民机飞控系统可靠性问题已经成为飞机设计、制造领域中最关键、最亟待解决的技术问题之一。增加系统可靠性最直接的一种方法是提高系统组成部件的质量，如执行器、控制器或传感器，但是，这样会大幅度增加设备的支出成本，代价昂贵，而且即使这样也很难避免绝对不会发生故障。基于此，民机飞控系统的故障诊断问题变得愈发重要，目前大量科研单位的技术工作人员正致力于该项研究。

民机飞控系统故障诊断方法中具有代表性的是Alcorta-Garcia Efrain等在2011年提出的小幅度、振荡型故障的早期探测方法。该方法通过对A380机型飞行控制系统组成的深入分析，建立了理想的解析非线性模型，然后设计出故障诊断算法，通过缩小探测阈值，实现了小幅值故障的早期探测并给出故障告警，还通过数据仿真实验证明了所提出算法的有效性。但同时也存在几个问题，如：(1)所用模型是理想的解析数学模型，没有考虑外部干扰的影响，很容易造成最终诊断结果中干扰与故障的混淆，即外部干扰并不是故障，因此此种诊断方法不能将干扰与故障很好地区分开来。(2)诊断结果的输出形式为超限警告，即输出故障提醒信息，但无法给出所发生故障的具体形式。(3)所提出的故障诊断算法仅仅适用于“振荡型”故障，对于其他类型的故障，如“斜坡型”、“抛物线型”等类型的故障无效。(4)所提出的故障诊断算法复杂、规模和计算量大，工程实现时的难度较大。

此外，民机飞控系统的故障诊断一般只考虑对故障向量的估计与检测，但是在发生故障时系统状态变量的运动状态对后续的故障原因分析以及容错控制也是非常重要的。L.Lavigne将一种改良的卡尔曼滤波器用于故障和系统状态变量的同时估计，但是这种方法仅适用于常值或慢时变类型故障的探测，对于快速时变故障的探测性能极剧下降，因此容易出现漏报或虚警现象。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种能够在给出故障具体形态的同时有效地将系统状态变量也估计出来，并且算法规模小、运算简单、易于工程实现的民机飞控系统抗干扰时变故障诊断方法。

为了达到上述目的，本发明提供的民机飞控系统抗干扰时变故障诊断方法包括按顺序进行的下列步骤：

(1)建立同时包含外部干扰和内部故障向量的民机飞控系统非线性数学模型；

(2)设定故障估计算法的约束条件；

(3)设计状态观测器；

(4)设计自适应故障估计算法。

在步骤(1)中，所述的民机飞控系统非线性数学模型是：

x.(t)=φ(x,t)+B[u(t)+γ(t)]+Ed(t)y(t)=Cx(t)---(1)]]>