基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法技術

本發明專利技術屬于民用航空飛機中央維護系統(CMS)傳感器故障診斷技術領域，提出了一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，包括：矩陣元素構成飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型；對比所建線性狀態空間模型與實際系統之間的差異，應用反卷積方法計算模型誤差矩陣E；求解UIO中的參數矩陣H、T、A

Sensor fault diagnosis method based on H robust unknown input observer

The invention belongs to the civil aviation aircraft central maintenance system (CMS) sensor fault diagnosis technology, proposes a sensor fault diagnosis method, robust H infinity of unknown input observer which is based on matrix elements of linear state space model in a steady-state equilibrium at the aircraft subsystem; the difference between the comparison of linear state space model with the actual system, calculation model of error matrix E application of deconvolution method; H, T, A parameter matrix in UIO solution

【技術實現步驟摘要】
基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法
本專利技術屬于民用航空飛機中央維護系統(CMS)傳感器故障診斷
，具體為一種用于民用飛機健康管理系統傳感器故障診斷的H無窮魯棒優化算法。
技術介紹
飛機的健康管理系統包括中央維護系統，飛機狀態監控系統以及數據下載和配置管理系統三個部分組成。其中中央維護系統關注于故障發生后的故障檢測和診斷隔離；飛機狀態監控系統關注于故障發生前的故障預測；數據加載和配置管理系統則關注于一些輔助性的功能，比如程序的在線固化以及系統內各組成部分的軟件硬件配置項管理等。中央維護系統在飛行中在后臺實時工作，在成員系統向中央告警系統進行告警信息的發送時也在同時向中央維護系統發送故障編碼，中央維護系統存儲故障編碼同時根據故障編碼自動生成FDE編碼，并將此編碼存儲以供地面維護人員進行查閱；需要注意的是中央維護系統生成的FDE信息是不發送給中央告警系統的。民用飛機尤其是大型載人民用客機運行過程中，傳感器的可靠性尤為重要，也是中央維護系統進行故障診斷的重要部分。民用飛機健康管理系統都是以傳感器信號為參考進行并假設其處于正常工作狀態。而實際上，由于飛機惡劣的工作環境以及傳感器自身的蛻化，使得傳感器同樣屬于故障多發元件，并且其故障將直接影響飛機健康管理系統的正常工作。傳感器故障可能造成對飛機健康狀況的錯誤評估，甚至造成對飛機的錯誤控制導致整機性能下降，從而嚴重影響飛機的正常工作，因此進行快速準確的傳感器故障診斷具有十分重要的意義。基于未知輸入觀測器(UIO)的傳感器故障診斷是一種可以通過UIO觀測器的矩陣設計解耦來自系統輸入不確定性帶來的干擾的魯棒故障診斷方法。這種方法中有關系統建模的不確定性因素被看作是線性系統模型中的未知輸入或干擾，雖然未知輸入矢量是未知的，但假設其分布矩陣已知。基于分布矩陣提供的信息，未知輸入可以從殘差中解耦出來。UIO的方法最早由Watanabe與Himmelblau于1982年提出，他們主要考慮具有建模不確定性系統的傳感器故障檢測與隔離問題。但實際飛機動態運行過程中，不僅存在來自內部的建模誤差，并且會受到來自外界的振動等信號的干擾，這將對傳感器故障診斷的結果產生不可忽視的影響。另外，H無窮頻域優化方法一般應用于魯棒控制器的設計，但近年來也逐漸成為傳感器故障診斷領域的研究熱點。并且，目前國內還沒有能夠同時消除模型不確定性和外界干擾的傳感器故障診斷方法，所以在這方面理論和技術還很薄弱，需要進一步深入研究。
技術實現思路
本專利技術的目的是：提出一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法。本專利技術的技術方案是：一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，包括：步驟1、利用飛機子系統的某一個穩態平衡工作點對該系統逐個輸入變量參數施加小擾動，同時強制其他狀態和輸入參數不變，用非線性模型進行多步動態計算，當迭代運算達到平衡停止時，得到對應的狀態量導數和輸出量的變化，并根據對應的狀態量導數和輸出量的變化計算出對應的矩陣元素；由所述矩陣元素構成飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型；步驟2、對比所建線性狀態空間模型與實際系統之間的差異，應用反卷積方法計算模型誤差矩陣E；步驟3、通過模型誤差矩陣E，求解UIO中的參數矩陣H、T、A1；通過已知的干擾矩陣R，并應用H∞頻域優化下的線性矩陣不等式求解系統的李亞普諾夫穩定方程，以得到UIO中的參數矩陣K1、K2、F；步驟4、對UIO中的參數矩陣H、T、A1、K1、K2、F進行j次降維度處理，得到j個降維UIO觀測器和一個全維UIO觀測器，通過j個降維UIO觀測器得到j個傳感器故障診斷的殘差結果，所述殘差結果即為故障診斷結果。本專利技術的優點是：基于李亞普諾夫函數的方法進行H∞頻域優化下的傳感器故障診斷算法推導和設計，通過對UIO參數的求解，實現了對飛機健康管理系統傳感器故障的強魯棒性故障診斷。簡要總結該方法具有以下優點：1、本專利技術采用基于未知輸入觀測器UIO的傳感器故障診斷方法，消除了建模誤差對傳感器故障診斷結果的影響，提高了結果的可靠性和魯棒性；2、本專利技術采用H∞頻域優化方法，通過對線性矩陣不等式的求解，最小化了外界干擾對診斷結果的影響，大幅提高了飛機這種所受干擾嚴重的系統上傳感器故障診斷的魯棒性；3、本專利技術提出方法通過軟件冗余實現了傳感器的故障診斷，減輕了飛機健康管理系統的體積和重量，并具有結構簡單、精度可靠性高等特點。附圖說明圖1為基于未知輸入觀測器的傳感器故障診斷原理圖。圖2為未知輸入觀測器參數及結構圖。圖3為傳感器故障診斷結果圖1。圖4為傳感器故障診斷結果圖2。具體實施方式下面對本專利技術做進一步詳細說明。圖1為基于未知輸入觀測器的傳感器故障診斷原理圖。一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，包括：步驟1、利用飛機子系統的某一個穩態平衡工作點對該系統逐個輸入變量參數施加小擾動，同時強制其他狀態和輸入參數不變，用非線性模型進行多步動態計算，當迭代運算達到平衡停止時，得到對應的狀態量導數和輸出量的變化，并根據對應的狀態量導數和輸出量的變化計算出對應的矩陣元素；由所述矩陣元素構成飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型；步驟2、對比所建線性狀態空間模型與實際系統之間的差異，應用反卷積方法計算模型誤差矩陣E；步驟3、通過模型誤差矩陣E，求解UIO中的參數矩陣H、T、A1；通過已知的干擾矩陣R，并應用H∞頻域優化下的線性矩陣不等式求解系統的李亞普諾夫穩定方程，以得到UIO中的參數矩陣K1、K2、F；步驟4、對UIO中的參數矩陣H、T、A1、K1、K2、F進行j次降維度處理，得到j個降維UIO觀測器和一個全維UIO觀測器，通過j個降維UIO觀測器得到j個傳感器故障診斷的殘差結果，所述殘差結果即為故障診斷結果。步驟1具體為：獲取壓氣機進口壓力小擾動量、進口溫度小擾動量、轉速小擾動量、出口壓力小擾動量、壓氣機出口流量小擾動量、出口溫度小擾動量和扭矩小擾動量，代入飛機某子系統的線性狀態空間模型公式(1)；其中，ΔP2k,ΔT2k,Δwtk,ΔP3k，分別代表壓氣機進口壓力小擾動量、進口溫度小擾動量、轉速小擾動量和出口壓力小擾動量；Δm3k,ΔT3k,Δqck，分別代表壓氣機出口流量小擾動量、出口溫度小擾動量和扭矩小擾動量，C＝I，D＝0；A、B為模型中待定的參數矩陣；求取公式(1)中的A,B矩陣參數，首先將A,B矩陣參數展開如下：將式(2)中的矩陣中參數的描述表達為最小二乘問題；其中Xk+1表示在小擾動下K次采樣得到的輸出序列，φk為K次采樣的狀態和輸入序列，θ為未知參數矩陣A、B的組合，應用最小二乘解法對θ進行擬合求解，其表達式為：θ＝Xk+1·φkT(φkTφk)-1(4)由于θ為未知參數矩陣A、B的組合，所以得到參數矩陣A、B的值，進而得到完整的飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型。步驟2具體為：帶有模型不確定性的飛機子系統模型如下：yk＝Cxk(5)其中為模型不確定性矢量；uk為模型輸入，與飛機子系統輸入相同；yk是模型輸出，該系統的真實輸出應用壓氣機的真實輸入輸出數據以及已知的{A,B,C}矩陣來確定模型不確定矢量；首先將式(5)展開為式(6)形式，其中假設已知x0：定義為建模的輸出誤差，為壓氣機本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，其特征在于，包括：步驟1、利用飛機子系統的某一個穩態平衡工作點對該系統逐個輸入變量參數施加小擾動，同時強制其他狀態和輸入參數不變，用非線性模型進行多步動態計算，當迭代運算達到平衡停止時，得到對應的狀態量導數和輸出量的變化，并根據對應的狀態量導數和輸出量的變化計算出對應的矩陣元素；由所述矩陣元素構成飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型；步驟2、對比所建線性狀態空間模型與實際系統之間的差異，應用反卷積方法計算模型誤差矩陣E；步驟3、通過模型誤差矩陣E，求解UIO中的參數矩陣H、T、A

【技術特征摘要】
1.一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，其特征在于，包括：步驟1、利用飛機子系統的某一個穩態平衡工作點對該系統逐個輸入變量參數施加小擾動，同時強制其他狀態和輸入參數不變，用非線性模型進行多步動態計算，當迭代運算達到平衡停止時，得到對應的狀態量導數和輸出量的變化，并根據對應的狀態量導數和輸出量的變化計算出對應的矩陣元素；由所述矩陣元素構成飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型；步驟2、對比所建線性狀態空間模型與實際系統之間的差異，應用反卷積方法計算模型誤差矩陣E；步驟3、通過模型誤差矩陣E，求解UIO中的參數矩陣H、T、A1；通過已知的干擾矩陣R，并應用H∞頻域優化下的線性矩陣不等式求解系統的李亞普諾夫穩定方程，以得到UIO中的參數矩陣K1、K2、F；步驟4、對UIO中的參數矩陣H、T、A1、K1、K2、F進行j次降維度處理，得到j個降維UIO觀測器和一個全維UIO觀測器，通過j個降維UIO觀測器得到j個傳感器故障診斷的殘差結果，所述殘差結果即為故障診斷結果。2.如權利要求1所述的一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，其特征在于，步驟1具體為：獲取壓氣機進口壓力小擾動量、進口溫度小擾動量、轉速小擾動量、出口壓力小擾動量、壓氣機出口流量小擾動量、出口溫度小擾動量和扭矩小擾動量，代入飛機某子系統的線性狀態空間模型公式(1)；其中，ΔP2k,ΔT2k,Δwtk,ΔP3k，分別代表壓氣機進口壓力小擾動量、進口溫度小擾動量、轉速小擾動量和出口壓力小擾動量；Δm3k,ΔT3k,Δqck，分別代表壓氣機出口流量小擾動量、出口溫度小擾動量和扭矩小擾動量，C＝I，D＝0；A、B為模型中待定的參數矩陣；求取公式(1)中的A,B矩陣參數，首先將A,B矩陣參數展開如下：將式(2)中的矩陣中參數的描述表達為最小二乘問題；其中Xk+1表示在小擾動下K次采樣得到的輸出序列，φk為K次采樣的狀態和輸入序列，θ為未知參數矩陣A、B的組合，應用最小二乘解法對θ進行擬合求解，其表達式為：θ＝Xk+1·φkT(φkTφk)-1(4)由于θ為未知參數矩陣A、B的組合，所以得到參數矩陣A、B的值，進而得到完整的飛機子系統某一穩態平衡處的線性狀態空間模型。3.如權利要求2所述的一種基于H無窮魯棒未知輸入觀測器的傳感器故障診斷方法，其特征在于，步驟2具體為：帶有模型不確定性的飛機子系統模型如下：yk＝Cxk(5)其中為模型不確定性矢量；xk為模型狀態量；uk為模型輸入，與飛機子系統輸入相同；yk是模型輸出，該系統的真實輸出應用壓氣機的真實輸入輸出數據以及已知的{A,B,C}矩陣來確定模型不確定矢量；首先將式(5)展開為式(6)形式，其中假設已知x0：定義為建模的輸出誤差，為壓氣機真實輸出與模型輸出的差，表達為：其中

【專利技術屬性】
技術研發人員：賀琛，解莊，
申請(專利權)人：中國航空工業第六一八研究所，
類型：發明
國別省市：陜西,61