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飛控Fairchild仙童傳感器故障診斷
在無人機(jī)飛行控制（飛控）系統(tǒng)中，F(xiàn)airchild仙童傳感器用于測量飛機(jī)的飛行狀態(tài)參數(shù)，并反饋至飛行控制計算機(jī)中進(jìn)行飛行控制律解算，從而實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的自動駕駛飛行任務(wù)。飛控Fairchild仙童傳感器能否正常工作直接影響了無人機(jī)的安全可靠飛行，因此對飛控Fairchild仙童傳感器進(jìn)行在線故障診斷具有重要意義。

飛控Fairchild仙童傳感器故障診斷
Fairchild主要研究內(nèi)容和成果如下：首先，在了解現(xiàn)有故障診斷技術(shù)基礎(chǔ)上，針對飛控系統(tǒng)Fairchild仙童傳感器的特點(diǎn)，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)辨識原理的故障診斷方法，建立了以垂直陀螺和速率陀螺輸出為估計參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器組，在線估計飛行參數(shù)。其次，針對Fairchild仙童傳感器故障類型識別問題，采用線性回歸的數(shù)理統(tǒng)計法，對故障殘差信息進(jìn)行一元線性回歸建模分析，完成了Fairchild仙童傳感器恒偏差及恒增益兩種故障類型的識別；并提出雙閾值故障檢測法，對Fairchild仙童傳感器故障在線檢測，通過設(shè)置觀測時間窗口，對殘差序列連續(xù)觀測，診斷Fairchild仙童傳感器工作情況。再次，探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整的基本算法及其改進(jìn)算法的特點(diǎn)，并一一應(yīng)用到本文建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過對網(wǎng)絡(luò)收斂速度、網(wǎng)絡(luò)辨識精度等性能指標(biāo)的比較。其結(jié)果顯示，LM算法在收斂速度上均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他學(xué)習(xí)算法，且網(wǎng)絡(luò)估計誤差均滿足控制系統(tǒng)精度要求。表明LM算法的應(yīng)用，綜合提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和估計精度兩項(xiàng)指標(biāo)。在線性zui小方差*信息融合準(zhǔn)則下，對兩Fairchild仙童傳感器系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)代時間序列分析方法，基于ARMA新息模型，分別提出了按標(biāo)量加權(quán)，按向量加權(quán)（按對角陣加權(quán)）和按矩陣加權(quán)的*和自校正信息融合Kalman濾波器，其中考慮估計誤差的相關(guān)性，分別給出了相應(yīng)的*融合估計的加權(quán)公式，且提出了帶白色觀測噪聲的ARMA信號的*和自校正信息融合Wiener濾波器，*和自校正信息融合白噪聲Wiener反卷積濾波器，以及*和自校正信息融合Wiener反卷積濾波器。本文提出的方法避免了求解Riccati方程和Diophantine方程，減小在線計算負(fù)擔(dān)。特別可用于解決含有未知模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計系統(tǒng)的自校正信息融合濾波問題。大量的仿真例子說明了算法的有效性。同時，采用LM算法，研究了不同隱層節(jié)點(diǎn)個數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，zui終確定*神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。zui后，對某型無人機(jī)，在matlab/simulink仿真環(huán)境下，就不同高度層的縱、橫向控制要求，在不同飛行模態(tài)下，分別對垂直陀螺和速率陀螺Fairchild仙童傳感器卡死、恒偏差、恒增益三種故障進(jìn)行了故障診斷分析。

飛控Fairchild仙童傳感器故障診斷
仿真結(jié)果表明：設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器組可對Fairchild仙童傳感器測量的無人機(jī)飛行狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行在線估計；通過對故障后的Fairchild仙童傳感器輸出和網(wǎng)絡(luò)輸出樣本線性回歸建模分析，實(shí)現(xiàn)了Fairchild仙童傳感器故障類型的識別；雙閾值故障檢測方法可有效濾除非故障引起的突變信號，降低虛警率，提高故障診斷可靠性。并利用網(wǎng)絡(luò)估計值重構(gòu)控制律反饋輸入信號，維持了無人機(jī)的繼續(xù)可靠飛行。