[发明专利]使用残差故障模式辨识的传感器故障检测和识别

权利要求书

1.一种用于针对载具(110)的传感器故障检测和识别的方法，该方法包括：

利用位于所述载具(110)上的传感器来感测数据，其中，所述数据包括m种数据类型，并且m是大于二的整数；

由至少一个处理器(170)针对所述数据类型中的每一种对所述数据执行多数表决以针对所述数据类型中的每一种生成单个表决值；

由所述至少一个处理器(170)针对所述数据类型中的每一种通过使用n个所述表决值来生成m个估计值，其中，n等于m减去一；

由所述至少一个处理器(170)通过将所述估计值与所述表决值相比较来生成残差；以及

由所述至少一个处理器(170)分析所述残差的模式以确定所述数据类型中的哪一种是错误的，以检测并识别由所述载具(110)上的所述传感器中的至少一个所经历的故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据包括测量数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器包括皮托管(120)、皮托静压管(220)、静压口(130)、静压管(210)、攻角AOA解析器(140)和加速度计(150)中的至少两种。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据类型包括总压力、静压力、攻角AOA和加速度中的至少三种。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述载具(110)是空中载具、陆地载具和海上载具中的一种。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述空中载具是飞机、无人驾驶空中载具UAV和直升机中的一种。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括由所述至少一个处理器(170)从所述数据的至少一些中去除已知破坏效应。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述已知破坏效应由所述至少一个处理器(170)通过利用动态压力、马赫数、攻角AOA、襟翼位置、起落架位置、剩余推力和地面效应项中的至少一个来去除。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个处理器(170)通过利用至少一个统计滤波器来生成所述估计值。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述至少一个统计滤波器是扩展卡尔曼滤波器EKF。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括由所述至少一个处理器(170)生成警报信号，该警报信号指示所述数据类型中的哪一种是错误的和哪些类型的传感器正在经历故障中的至少一者。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述方法还包括基于包含在所述警报信号中的信息来生成视觉警报和听觉警报中的至少一种。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括由所述至少一个处理器(170)生成合成数据信号，所述合成数据信号指示要使用合成数据而不是错误的感测数据。

14.一种用于针对载具(110)的传感器故障检测和识别的系统，该系统包括：

传感器，该传感器位于所述载具(110)上，以感测数据，其中，所述数据包括m种数据类型，并且m是大于二的整数；以及

至少一个处理器(170)，该至少一个处理器(170)针对所述数据类型中的每一种对所述数据执行多数表决以针对所述数据类型中的每一种生成单个表决值，针对所述数据类型中的每一种通过使用n个所述表决值来生成m个估计值，其中，n等于m减去一，通过将所述估计值与所述表决值相比较来生成残差，并且分析所述残差的模式以确定所述数据类型中的哪一种是错误的，以检测并识别由所述载具(110)上的所述传感器中的至少一个所经历的故障。

15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述传感器包括皮托管(120)、皮托静压管(220)、静压口(130)、静压管(210)、攻角AOA解析器(140)和加速度计(150)中的至少两种。