[发明专利]一种基于区间观测器无人机编队系统故障检测方法

说明书

本发明针对无人机编队系统提出了一种区间观测器故障检测方法。属于安全可靠性技术领域。首先，当无人机编队处于无故障状态时，基于已知的有界扰动和相对输出误差来建立区间观测器。通过输出估计误差得到的残差用来检测执行器故障。与传统故障检测不同之处在于，这种基于区间观测器的故障检测方法不需要阈值生成器与残差评价函数。本发明主要解决无人机编队执行器故障检测问题，有较低的保守性与较强的适应性，能很好地满足执行器故障检测的要求。

技术领域

本发明涉及一种基于区间观测器无人机编队系统故障检测方法，属于多智能体系统技术领域。

背景技术

近年来，随着计算机和通信网络等技术的发展，尤其在资源勘探、地震救援、环境监测、战场侦察等等领域，无人机编队的应用越来越广泛。相较于单架无人机，无人机编队系统在成本、鲁棒性、冗余性以及高效性有着无可比拟的优势。

无人机内部结构复杂，还需考虑到外界干扰，这对无人机成功完成任务造成了极大的挑战。当一个编队中的某架无人机发生故障时，由于故障会在编队网络中传播给其他健康的飞机，这将会对整个编队系统造成性能下降，甚至出现不稳定等等严重问题。因此，无人机编队故障诊断成为当今控制领域中的热点问题。

几十年来，基于观测器的故障诊断方法被广泛地运用在无人机编队系统上。但是，基于传统观测器的故障诊断方案具有一定的局限性。瑞典皇家理工学院的西姆斯针对二阶时不变多智能体提出了未知输入观测器故障诊断方法，通过局部测量信息分析了该方案的可行性。清华大学的周东华教授提出了针对多机编队系统传感器故障，设计出分布式观测器进行故障诊断，该方法具有降低计算与通讯负载的优势。南京航空航天大学的姜斌教授提出了为有向通信拓扑的多智能体系统设计了自适应故障估计观测器。在现有的研究成果中，需要考虑到很多假设条件，例如忽略系统建模的不确定性、非线性以及观测器匹配条件等等。因此，针对基于传统观测器的无人机编队系统故障诊断方法还需要进一步改进，具有很大的保守性。

为了突破以上列出的种种限制，区间观测器故障检测方案不受模型不确定性以及观测器匹配条件的约束，提高了对编队系统故障检测的适应性，减小了保守性，具有十分重要的理论和现实意义。

发明内容

发明目的：为了解决现有技术的不足，本发明提出了一种基于区间观测器的无人机编队系统故障检测方法，克服传统故障检测方法存在的缺陷，提高无人机编队系统故障检测方法的适应性，降低了其保守性。

技术方案：本发明提供了一种基于区间观测器的无人机编队故障检测方法，无需残差评价函数和阈值生成器，进行故障检测，该方法包括以下步骤：

(1)对无人机编队系统进行建模

通过图论、状态方程以及输出方程，建立编队系统中各无人机之间的通信连接拓扑，并用无向拓扑图来表示，同时计算出相应的邻接矩阵A和度矩阵D，从而得到拉普拉斯矩阵L；

(2)针对所建立的无人机编队系统模型，建立基于相对输出估计误差的故障检测区间观测器；

(3)通过理论推导得到无人机编队系统的全局估计误差方程，对该全局估计误差方程进行稳定性验证。