摘要：針對具有未知擾動輸入的飛行控制系統(tǒng)，運(yùn)用特征值配置設(shè)計了一種用于故障檢測和診斷的觀測器，他通過對觀測器進(jìn)行左特征向量的配置使得殘差與干擾分布方向正交，故障檢驗(yàn)殘差r與未知輸入干擾d之間的傳遞函數(shù)陣為零，從而使殘差與干擾直接解耦。通過這種方法，殘差信號得以對干擾具有魯棒性，使FDI算法不受系統(tǒng)不確定性干擾的影響，提高系統(tǒng)故障診斷的可靠性和精度。同時通過殘差信號估計故障，能在線辨識故障的形態(tài)，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：故障診斷；特征結(jié)構(gòu)配置；魯棒性；觀測器

中圖分類號：TP277

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1004—373X(2008)04—115—03

1 引 言

隨著對控制系統(tǒng)可靠性要求的提高，F(xiàn)DI已成為一個活躍的研究領(lǐng)域。在控制系統(tǒng)FDI技術(shù)的研究中主要有基于模型和基于知識2種途徑，其中基于模型的方法是利用控制系統(tǒng)模型內(nèi)在的解析冗余度構(gòu)造某種殘差，通過對殘差的分析與評價實(shí)現(xiàn)故障的檢測與隔離。由于在絕大多數(shù)實(shí)際的控制系統(tǒng)中，總是存在或多或少諸如建模誤差、噪聲干擾等不確定性因素，因此基于模型的故障檢測與診斷技術(shù)(FDI)對這些不確定性因素的魯棒性是一個至關(guān)重要的問題，并日益引起了人們的重視。魯棒故障診斷指的就是在建模不確定的情況下，故障診斷系統(tǒng)能在一定程度上區(qū)分?jǐn)_動和故障，仍然以較好的性能診斷出故障。本文針對具有未知擾動輸入的飛行控制系統(tǒng)，運(yùn)用特征值配置設(shè)計了一種用于故障檢測和診斷的觀測器，他通過對觀測器進(jìn)行左特征向量的配置使得殘差與干擾分布方向正交。通過這種方法，殘差信號得以對干擾具有魯棒性。最后通過實(shí)例在Matlab下進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

2 基于特征向量配置故障診斷方法

3 算法步驟

用左特征結(jié)構(gòu)配置方法對干擾進(jìn)行解耦進(jìn)而產(chǎn)生殘差的具體設(shè)計算法如下：

(1)計算殘差加權(quán)矩陣Q，使得QcE＝0；

(2)確定觀測器的特征結(jié)構(gòu)：按照希望動態(tài)殘差性質(zhì)選取合適的特征值，并保證QC的行均為觀測器的p個左特征向量，其余的(n－p)左特征矢量的選擇則可以產(chǎn)生好的診斷效果為準(zhǔn)。以上闡述運(yùn)用左特征向量配置對干擾直接解耦的理論和設(shè)計方法，若左特征矢量的配置條件不易滿足，還可以考慮進(jìn)行觀測器的右特征矢量的配置。

這樣做的優(yōu)點(diǎn)在于Q取值的改變不會影響K的取值。

根據(jù)計算結(jié)果，建立系統(tǒng)simulink仿真模型，在傳感器發(fā)生卡死和恒偏差故障時，輸出殘差波形如圖2，圖3所示。

圖2是系統(tǒng)傳感器在26 s時發(fā)生卡死故障時的殘差輸出，從圖2中可以看出即使系統(tǒng)存在擾動輸入，但采用特征向量配置的方法將干擾解耦后，殘差信號并沒有被擾動所淹沒，仍然能有效監(jiān)測出故障的產(chǎn)生。圖3是傳感器在20 s時發(fā)生了偏差為0.01的恒偏差故障，從仿真波形上可以看到，故障診斷效果良好。

針對控制系統(tǒng)存在干擾的情況下，研究魯棒故障檢測殘差的一種設(shè)計方法。通過對特征向量的配置，使故障檢驗(yàn)殘差r與未知輸入干擾d之間的傳遞函數(shù)陣為零，從而使殘差與干擾直接解耦，達(dá)到FDI算法不受系統(tǒng)不確定性干擾的影響。本文給出該方法的原理和設(shè)計步驟，最后針對存在噪聲干擾的飛控系統(tǒng)進(jìn)行診斷系統(tǒng)的設(shè)計，仿真結(jié)果證明該方法的有效性。