劉彥超,劉慧文,高 薇,李鳳銀

(1.包頭輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 自動(dòng)化學(xué)院， 內(nèi)蒙古 包頭 014030;2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 電力學(xué)院， 呼和浩特 010051;3.云南大學(xué) 軟件學(xué)院,昆明 650091; 4.曲阜師范大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 日照 276826)

無人駕駛航空器簡(jiǎn)稱“無人機(jī)”(unmanned aerial vehicle，UAV)，是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機(jī)，其也可由車載計(jì)算機(jī)完全或間歇地自主操作。與有人駕駛飛機(jī)相比，無人機(jī)更適合特殊環(huán)境下的高危偵測(cè)任務(wù)[1-3]。近期，隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步，各種型號(hào)的無人機(jī)在軍事和民用領(lǐng)域均得到了快速的發(fā)展，特別是各種小型無人機(jī)，由于其具有較高的性價(jià)比和廣泛的適用性，在例如影視拍攝、農(nóng)業(yè)、植保、災(zāi)難救援、勘探測(cè)繪、快遞運(yùn)輸、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域均具有較大的需求量和應(yīng)用潛力。

現(xiàn)階段的大多數(shù)無人機(jī)飛行系統(tǒng)均安裝了眾多精密的傳感器，以便監(jiān)測(cè)當(dāng)前無人機(jī)的各種工作狀態(tài)參數(shù)并反饋給核心控制器，從而保證飛行的穩(wěn)定和姿態(tài)調(diào)整[4]?？梢钥闯觯簜鞲衅魇菬o人機(jī)控制系統(tǒng)的重要部件，其工作狀態(tài)直接影響飛行的各項(xiàng)性能指標(biāo)。但是無人機(jī)的高空飛行環(huán)境一般較為惡劣，因此傳感器發(fā)生故障的概率一直居高不下。在近5年的小型無人機(jī)事故調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，控制系統(tǒng)故障和人為操作失誤分別占總事故的53%和22%，其他故障占25%。其中，傳感器故障是導(dǎo)致控制系統(tǒng)發(fā)生故障的最主要因素[5]。傳感器一旦發(fā)生故障，將導(dǎo)致無人機(jī)的控制器接收到錯(cuò)誤的反饋數(shù)據(jù)，進(jìn)而發(fā)出錯(cuò)誤的控制命令，最終造成墜機(jī)等嚴(yán)重后果。因此，準(zhǔn)確、有效的無人機(jī)傳感故障診斷技術(shù)能提高無人機(jī)工作的可靠性和安全性，具有十分重要的研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

為了提高小型無人機(jī)傳感器故障診斷的精確度，提出基于改進(jìn)粒子濾波算法的小型無人機(jī)故障診斷方法。改進(jìn)算法把傳感器故障診斷問題視為多維復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)問題，并利用序貫概率比檢驗(yàn)法分析粒子濾波估計(jì)值與傳感器輸出值的殘差，從而診斷對(duì)應(yīng)的傳感器是否發(fā)生故障。一旦傳感器出現(xiàn)故障，使用廣義最大似然法則來辨識(shí)具體的故障類型。仿真結(jié)果表明：該方法能有效完成小型無人機(jī)的故障類型識(shí)別，且具有較高的診斷精度。

1 相關(guān)研究

在目前的各種類小型無人機(jī)系統(tǒng)中均存在大量傳感器，如垂直陀螺、速率陀螺、加速度計(jì)等。這些精度的零部件對(duì)工作環(huán)境的要求一般較高，溫濕度變化、速度變化等各種因素的變化都可能影響其測(cè)量精度[6]。但是，小型無人機(jī)的惡劣工作環(huán)境導(dǎo)致上述精度傳感器的故障率較高。

為了對(duì)無人機(jī)傳感器進(jìn)行故障診斷，研究人員提出了各種基于人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的診斷方法。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于小波與梯度提升決策樹的無人機(jī)傳感器故障診斷，采用基于多層小波包分解的特征提取方法，將小波包分解系數(shù)與頻帶能量熵組合構(gòu)成特征向量，并采用梯度提升的策略構(gòu)成強(qiáng)分類器，使故障分類精度得到顯著提高。文獻(xiàn)[8]對(duì)飛行器導(dǎo)航傳感器故障診斷進(jìn)行了具體研究，提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航傳感器故障診斷方法，利用小波包對(duì)原始故障信號(hào)進(jìn)行分解,提取信號(hào)特征向量，然后將特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)飛行器導(dǎo)航傳感器故障智能化診斷。此外，文獻(xiàn)[9]提出了一種基于粒子濾波和自回歸譜的液壓泵故障診斷方法。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于粒子濾波算法的傳感器故障診斷，利用基于殘差生成的系統(tǒng)故障診斷方法,將改進(jìn)的重采樣算法應(yīng)用于傳感器故障診斷中，以得到較好的診斷效果。

由上述研究結(jié)果可以看出：基于粒子濾波算法的傳感器故障診斷具有較好的故障診斷性能，但是其適應(yīng)的傳感器類型有限，無法滿足不同類型的傳感器故障診斷要求。因此，本文把傳感器故障診斷問題視為多維復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)問題，并利用序貫概率比檢驗(yàn)法分析粒子濾波估計(jì)值與傳感器輸出值的殘差，從而診斷對(duì)應(yīng)的傳感器是否發(fā)生故障。此外，在傳感器出現(xiàn)故障時(shí)，改進(jìn)算法使用廣義最大似然法則來辨識(shí)具體的故障類型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多種類型故障的準(zhǔn)確辨識(shí)。

2 無人機(jī)傳感器及其故障類型分析

2.1 無人機(jī)傳感器介紹

無人機(jī)傳感器的主要職責(zé)是監(jiān)測(cè)當(dāng)前無人機(jī)的各種工作狀態(tài)參數(shù)并反饋給核心控制器，從而保證飛行的穩(wěn)定和姿態(tài)調(diào)整。主要采用的傳感器包括：① 垂直陀螺，用于測(cè)量俯仰角、滾轉(zhuǎn)角；② 角速率傳感器，用于測(cè)量三軸角速度；③ 無線高度表，用于測(cè)量高度；④ 磁羅盤，用于測(cè)量航向角；⑤ 大氣數(shù)據(jù)傳感器，用于測(cè)量氣壓高度、高度變化率、指示空速、真空速等；⑥ GPS傳感器，用于測(cè)量經(jīng)度、緯度等地理坐標(biāo)信息。

2.2 傳感器故障分析

目前，傳感器常見故障類型及故障原因如表1所示[11]。

表1 傳感器常見故障類型及故障原因

以短路故障為例，對(duì)故障模型進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。短路故障模型的表示方法如下：

(1)

其中:ys(t)表示傳感器的測(cè)量輸出值;y(t)表示被測(cè)參數(shù)實(shí)際值;ts表示發(fā)生故障的時(shí)間。則偏差故障模型表示為

(2)

其中d為恒定數(shù)值。

開路故障模型表示為

(3)

漂移故障模型表示為

(4)

其中k(t-ts)表示偏移速率。周期性故障模型表示為

(5)

其中f(t)為周期信號(hào)。根據(jù)最終的故障結(jié)果，可以將上5種類型的故障綜合為3種，即恒偏差故障、恒增益故障和其他卡死故障[12-13]。本文以此作為常見故障對(duì)提出診斷方法進(jìn)行功能測(cè)試。

3 基于改進(jìn)粒子濾波的無人機(jī)傳感器故障診斷算法

3.1 基于粒子濾波算法的故障診斷原理

如圖1所示，基于粒子濾波的故障診斷技術(shù)首先需要生成殘差，然后進(jìn)行殘差的分析和評(píng)估。殘差序列的生成主要利用濾波估計(jì)值和傳感器測(cè)量值之間對(duì)比產(chǎn)生。

圖1 基于粒子濾波算法的故障診斷流程

本文利用序貫概率比檢驗(yàn)法分析粒子濾波估計(jì)值與傳感器輸出值的殘差，從而及時(shí)、準(zhǔn)確地檢測(cè)出故障。此外，在傳感器出現(xiàn)故障時(shí)，使用廣義最大似然法則來辨識(shí)具體的故障類型。

3.2 改進(jìn)的粒子濾波工作方法

首先，把傳感器故障診斷問題視為多維復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)問題，即把無人機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)分成H0和H1，H0表示無人機(jī)沒有故障，H1表示無人機(jī)發(fā)生故障。故障狀態(tài)包含3個(gè)子形式，H11、H12、H13，分別表示恒偏差故障、恒增益故障和其他卡死故障。

H0:yt=yt(faultfree)

(6)

(7)

其中a、b和vt均為未知的非隨機(jī)參數(shù)?；诹Ｗ訛V波的傳感器故障診斷主要方法如下：

1) 當(dāng)無人機(jī)中傳感器沒有出現(xiàn)故障時(shí)，利用粒子濾波算法對(duì)無人機(jī)的飛行狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并在該時(shí)刻設(shè)定成跟蹤形式；

2) 如果某一時(shí)刻濾波估計(jì)值與傳感器輸出值之間的殘差大于設(shè)置的閾值，停止傳感器的數(shù)據(jù)反饋，并把跟蹤形式轉(zhuǎn)變?yōu)闄z測(cè)形式，通過序貫概率比檢驗(yàn)法對(duì)得到的殘差序列實(shí)現(xiàn)處理，診斷該傳感器是否發(fā)生故障；

3) 一旦真的發(fā)生故障，則通過廣義最大似然法則來判斷實(shí)際的故障類型。

此外，針對(duì)全局搜索能力不夠強(qiáng)的問題，本文結(jié)合遺傳算法對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行了改進(jìn)，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟3在K時(shí)刻，更新粒子的權(quán)重值。

步驟4采用輪盤賭方法重新進(jìn)行采樣，并選擇保存權(quán)值較大的樣本。

步驟5利用如下模型作為狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型對(duì)當(dāng)前樣本完成預(yù)測(cè)：

(8)

步驟6若達(dá)到最大迭代次數(shù)或者停止條件(誤差值)，則停止循序迭代，否則跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟2。

3.3 采用序貫概率比檢驗(yàn)法的故障診斷

為了利用序貫概率比檢驗(yàn)法，設(shè)H0的殘差均值為μ0，H1的殘差均值為μ1，則似然比的計(jì)算方式為

(9)

檢測(cè)閾值為：

(10)

(11)

其中:α表示故障的誤報(bào)率;β表示故障的漏報(bào)率。

如果λ(n)≤A，判斷無人機(jī)沒有故障，即狀態(tài)為H0，診斷系統(tǒng)從檢測(cè)形式轉(zhuǎn)換回跟蹤形式；λ(n)≥B，那么判斷無人機(jī)發(fā)生故障，即狀態(tài)為H1，其他情況無變化則繼續(xù)采樣。當(dāng)判斷無人機(jī)處于故障狀態(tài)后，將通過廣義似然比檢驗(yàn)對(duì)傳感器發(fā)生故障的類型進(jìn)行判斷。H11和H12對(duì)數(shù)似然比為：

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

按照廣義最大似然法則，采用的決策函數(shù)如下所示：

(17)

殘差的表達(dá)式如下：

(18)

4 仿真驗(yàn)證

4.1 仿真設(shè)置

以偏航角速率傳感器發(fā)生恒偏差、恒增益和其他卡死3種故障為例。設(shè)置無人機(jī)在飛行到一定高度(500 m)后，維持自動(dòng)平飛模式，仿真時(shí)間為40 s，采樣周期為 0.02 s。仿真參數(shù)M=30、N=100、閾值范圍為220，當(dāng)殘差值大于220時(shí)判斷出現(xiàn)故障。

4.2 測(cè)試結(jié)果

設(shè)置在無人機(jī)穩(wěn)定飛行25 s時(shí)出現(xiàn)卡死故障，那么偏航角速率傳感器的俯仰角信號(hào)測(cè)量擬合曲線如圖2所示，其中實(shí)線為傳感器實(shí)際測(cè)量值，虛線為估計(jì)值。

按照同樣的飛行仿真條件，對(duì)無人機(jī)發(fā)生傳感器恒偏差故障的情況進(jìn)行測(cè)試分析，設(shè)置在無人機(jī)穩(wěn)定飛行25 s時(shí)出現(xiàn)一個(gè)恒值偏差為2°的故障。該情況下偏航角速率傳感器的俯仰角信號(hào)測(cè)量擬合曲線如圖3所示。

圖2 卡死故障

圖3 恒偏差故障

按照同樣的飛行仿真條件，對(duì)無人機(jī)發(fā)生傳感器恒增益故障的情況進(jìn)行測(cè)試分析，設(shè)置在無人機(jī)穩(wěn)定飛行25 s時(shí)出現(xiàn)一個(gè)比例系數(shù)為3.2的恒增益故障，則該情況下偏航角速率傳感器的俯仰角信號(hào)測(cè)量擬合曲線如圖4所示。

圖4 恒增益故障

通過圖2～4可以看出：改進(jìn)粒子濾波算法能夠通過差值準(zhǔn)確判斷是否發(fā)生故障。采用準(zhǔn)確率、召回率和F1測(cè)試值作為分類方法的評(píng)價(jià)指標(biāo)[13]，對(duì)最終得到的故障分類結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，如表2所示。由于采用了遺傳算法對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)，使得算法執(zhí)行復(fù)雜度有所增加，這在一定程度上犧牲了時(shí)間效率。但是，從表2可以看出：提出診斷方法的各項(xiàng)指標(biāo)均在94%以上，有效提高了診斷的準(zhǔn)確率。

表2 故障分類性能結(jié)果 %

參數(shù)恒偏差故障恒增益故障卡死故障準(zhǔn)確率93.8092.7094.20召回率94.1093.4095.10F1測(cè)試值93.9593.0594.65

5 結(jié)束語

本文提出一種基于改進(jìn)粒子濾波算法的小型無人機(jī)故障診斷方法。提出的改進(jìn)算法把傳感器故障診斷問題視為多維復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)問題，并利用序貫概率比檢驗(yàn)法分析粒子濾波估計(jì)值與傳感器輸出值的殘差，從而診斷對(duì)應(yīng)的傳感器是否發(fā)生故障。一旦傳感器出現(xiàn)故障，使用廣義最大似然法則來辨識(shí)具體的故障類型。仿真結(jié)果表明：該方法能以較高的診斷精度有效完成小型無人機(jī)的故障類型識(shí)別，對(duì)無人機(jī)應(yīng)用具有一定的參考價(jià)值。