王少波，馬文來，杜玉杰，郝 偉

(1.山東理工大學(xué) 交通與車輛工程學(xué)院，山東 淄博 255000;2.濱州學(xué)院 飛行學(xué)院，山東 濱州 256603)

近年來，無人機以體積小、可垂直起降、可定點懸停等優(yōu)點在農(nóng)林植保[1-2]、航空攝影[3]、物流運輸[4]、海上搜救和武警支援[5]等民用、軍事領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。然而，隨著無人機任務(wù)復(fù)雜度不斷提升、外部干擾不斷增多，加上飛行環(huán)境、無人機本體結(jié)構(gòu)以及控制性能等存在一定的差異，無人機出現(xiàn)異常行為的現(xiàn)象不斷增多，比如無人機在運行過程中脫離預(yù)設(shè)運行軌，給無人機本體、地面人員及周圍環(huán)境等造成嚴重的危害。因此，對無人機異常行為進行研究，明確異常行為發(fā)生原因，對異常行為進行針對性檢測，已經(jīng)迫在眉睫。

無人機異常行為這一概念，目前尚無明確定義。針對其他研究對象的異常行為，文獻[6]介紹了異常行為的一般概念，是指違反規(guī)則或他人期望，并引起非議或懲罰或危險的行為。文獻[7]則對船舶異常行為進行了定義，是船舶在駕駛?cè)藛T的操控之下以航行和避讓為目的所采取的行為方式及其規(guī)律。

因此，異常行為可定義為違反既定的規(guī)定或是使用者操控者的期望，在一定程度上造成危險或是不可控的行為。對于無人機異常行為，主要指無人機的操控、運行過程中或是與地面基站進行交互時產(chǎn)生的違反運行規(guī)律以及脫離預(yù)設(shè)指令的非正常行為。通常情況下，引起無人機異常行為的原因主要包括自然環(huán)境、地理位置的改變、操控者的不恰當(dāng)操作以及無人機本身傳感器、執(zhí)行器、通信故障等。本文通過查閱相關(guān)文獻，對無人機異常行為的影響因素和檢測方法進行了總結(jié)，并對未來的發(fā)展方向進行了展望。

1 無人機異常行為的影響因素

1.1 無人機異常行為的內(nèi)部影響因素

無人機正常運行應(yīng)具備的基本特性表現(xiàn)為穩(wěn)定、精確、具備環(huán)境感知功能等，通常需要的硬件配置主要有飛行控制器、傳感器以及執(zhí)行器等。無人機在運行過程中，上述提到的硬件配置均存在發(fā)生異常行為的可能，統(tǒng)稱為內(nèi)部因素，是無人機出現(xiàn)異常行為的主要因素。

(1)飛行控制器異常。無人機飛行控制器相當(dāng)于無人機的大腦，通過讀取無人機機載傳感器的數(shù)據(jù)，并對其進行處理之后控制無人機運行。無人機飛行控制器發(fā)生異常的主要表現(xiàn)通常包括作動器或操縱面的卡死、松浮、偏差和損傷等[8-9]，具有隨機性、不易確定性、并發(fā)性等特點[10]。無人機飛行控制器發(fā)生異常的原因主要包括設(shè)計問題、制造問題以及人為因素等。設(shè)計問題是指設(shè)計過程中設(shè)計開發(fā)者的任一失誤而導(dǎo)致的飛行控制器的故障；制造問題是指在制造過程中，任一道工序的失誤如系統(tǒng)的材料缺陷、系統(tǒng)設(shè)計偏差等[11]。

(2)傳感器異常。無人機機載傳感器通常包括姿態(tài)測量單元、全球定位系統(tǒng)、激光雷達、機載攝像機等。傳感器在無人機的運行過程中能及時地將飛行過程中遇到的問題反饋給無人機，對于事故的避免以及運行過程中無人機的實時狀態(tài)都起到了很好的監(jiān)測功能。文獻[12]對無人機傳感器的異常行為進行了歸納總結(jié)。傳感器異常通常包括完全異常、偏置異常、漂移異常、乘性異常、周期性異常、離群數(shù)據(jù)異常等幾種類型，文獻[13-16]重點對無人機傳感器偏差異常進行了研究。文獻[17]重點對傳感器卡死異常、常值漂移異常和恒增益異常進行了研究。文獻[18]對無人機傳感器異常中所涉及的加速度計、陀螺儀和磁羅盤等異常行為進行統(tǒng)計分析。文獻[19]重點對加速度計和陀螺儀的異常表現(xiàn)及產(chǎn)生原因進行了分析。文獻[20]對定高飛行下的無人機傳感器異常進行了研究，在200 s時使傳感器輸出卡死于0°，由此對傳感器卡死異常進行分析。

(3)執(zhí)行器異常。無人機執(zhí)行器包括電機、螺旋槳、機翼、舵面等。文獻[21]提到無人機的執(zhí)行機構(gòu)主要是舵機與舵面；文獻[22]提到了無人機的舵面故障可以分為完全失效和部分失效兩類。完全失效指舵面對控制指令沒有做出響應(yīng)，包括舵面卡死與舵面漂浮兩種；部分失效指能對控制指令做出響應(yīng)，但是未達到預(yù)期的效果，主要指舵面損傷，當(dāng)舵面損傷時，舵面的控制效能減弱，舵面控制通道的增益損失。文獻[23]同時考慮了空速管傳感器堵塞和升降舵、油門桿部分失效等執(zhí)行器異常。

文獻[24]將無人機執(zhí)行器的故障分為了偏差故障、穩(wěn)定性故障、震動故障和卡死故障等，通常包括齒輪磨損、傳動桿變形、電機燒壞、電壓異常、閥門結(jié)垢、傳動桿結(jié)垢等。文獻[25] 針對無人機執(zhí)行器控制效率損失對系統(tǒng)耦合性的影響，設(shè)計了一種基于觀測器的魯棒自適應(yīng)容錯控制方法。文獻[26]指出無人機旋翼損傷老化后，力矩輸出電機出現(xiàn)磨損故障導(dǎo)致執(zhí)行器輸出力矩與期望力矩有所不同。文獻[27]通過對無人機執(zhí)行器異常進行研究，針對性地提出兩種故障模型：執(zhí)行器加性異常模型和執(zhí)行器乘性異常模型，上述兩種異常均對無人機的動力學(xué)特性產(chǎn)生顯著影響。

針對上述無人機異常行為，執(zhí)行器異常通常是指無人機物理結(jié)構(gòu)的損壞，這在無人機運行過程中是最為致命的，將會直接導(dǎo)致無人機損壞甚至墜毀。此外，由于傳感器發(fā)生異常后，會使一些元器件發(fā)生損壞，進而影響到無人機執(zhí)行器，使其發(fā)生異常，因此，無人機執(zhí)行器異常通常會與傳感器異常聯(lián)系在一起進行研究。

1.2 無人機異常行為的外部影響因素

無人機在運行過程中，除了必需的硬件設(shè)施之外，還需要操作人員、遙控手柄以及地面基站的相互協(xié)作。因此，除了前面提到的無人機硬件設(shè)備的故障之外，上述因素發(fā)生異常也會導(dǎo)致無人機的運行異常，統(tǒng)稱為外部影響因素。

(1)操控人員異常操作。無人機的操控人員所負責(zé)的任務(wù)主要包括在無人機運行前檢查無人機是否有損壞；觀察無人機運行航線是否與規(guī)劃的航線存在差異；注意無人機的遙控手柄的電量；同時觀察風(fēng)力的影響，以便能時刻做出判斷。因此，無人機的操控人員可能出現(xiàn)的異常行為主要是無人機在運行前對無人機的觀察不充足、導(dǎo)致問題沒有及時地反饋、無人機遙控手柄異常等，造成無人機在運行過程中出現(xiàn)異常。

(2)地面基站通信異常。無人機在運行過程中，需要將位置信息與運行過程中可能發(fā)生的異常信息傳輸給地面基站，同時地面基站接收信息，并將有關(guān)航線的信息傳輸給無人機，在GPS的作用下，做好航線規(guī)劃，使無人機能順利完成任務(wù)，及時返航。因此，地面基站主要負責(zé)無人機的通信信息的相互傳送，通信異常主要包括無人機接收不到地面基站發(fā)出的信號、無人機傳送回的信號地面基站未接收以及地面基站通信信號的減弱，使無人機接收到的信號不明確，這些均會導(dǎo)致在無人機在運行過程中發(fā)生異常行為[28-31]。

2 無人機異常行為檢測方法

針對無人機運行過程中可能發(fā)生的飛行控制器、傳感器、執(zhí)行器等引起的異常行為的檢測方法，國內(nèi)外眾多專家學(xué)者進行了研究。

2.1 飛行控制器異常行為檢測方法

針對無人機飛行控制器異常行為檢測，文獻[9]指出無人機飛行控制系統(tǒng)常用的檢測方法是擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter,EKF)，文獻[32-34]均對基于EKF的異常行為檢測方法進行了研究：文獻[32]設(shè)計自適應(yīng)EKF算法解決攻角傳感器故障問題,文獻[33]基于EKF對空速管異常進行了檢測,文獻[34]基于EKF對無人機執(zhí)行機構(gòu)異常進行了檢測。文獻[23]提出一種基于等價空間的非線性飛行控制系統(tǒng)快速故障檢測的方法，對無人機空速管及升降舵進行了仿真實驗驗證。文獻[35]通過分層濾波算法對無人機飛行控制器異常進行建模分析，可以精準地查找到異常所發(fā)生的具體坐標，可以有效地縮減查找時間，提升異常檢測速率。文獻[36]是自適應(yīng)容錯控制的檢測方法，該方法可實現(xiàn)部分故障自主維護和自適應(yīng)故障隔離與重構(gòu)，提高檢測效率。文獻[37]中提出結(jié)合移動平均技術(shù)的動態(tài)主成分分析(PCA)模型，適用于動態(tài)系統(tǒng)。

綜上所述，針對無人機飛行控制系統(tǒng)的異常行為檢測均是在無人機動力學(xué)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上進行分析，通過分析故障成因、故障形式以及故障發(fā)生程度，進而構(gòu)建檢測模型，并應(yīng)用于實例中對模型進行仿真驗證。

2.2 傳感器異常行為檢測方法

針對無人機傳感器異常行為檢測，文獻[38]提到一種基于徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘算法(OLS)的多傳感器異常行為檢測方法，并通過實例證明該方法適用于無人機傳感器異常檢測。文獻[39]基于最小二乘支持向量機(LS_SVM)和主元分析法(PCA)對小型無人機傳感器異常進行了診斷，結(jié)果表明該方法的有效性。文獻[40]通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的傳感器數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)作差值，將所得結(jié)果輸入LSTM分類器，通過結(jié)果的正負判定異常。文獻[41]提出用于復(fù)雜系統(tǒng)的多重故障診斷的分層多重模型濾波技術(shù)，該方法在確定單一故障后，可以繼續(xù)使用上一組單個的新濾波器來診斷下一故障，提高了檢測效率。文獻[42]采用基于小波的方法對無人機傳感器異常行為進行檢測，可在時域和頻域中準確定位信號特征的小波變換來識別輸出信號中傳感器異常狀態(tài)的發(fā)生時刻。文獻[43]將小波方法和梯度提升決策樹(GBDT)結(jié)合，對傳感器異常行為進行檢測，既提高了故障的可分性，又提高了故障分類的精度。文獻[44]則將小波方法和多核支持向量機結(jié)合，可以有效地提取信號的特征以及故障點，與單核支持向量機相比故障檢測的精度提升至少10%。

通過對無人機傳感器異常行為檢測的文獻進行查閱得知，無人機傳感器發(fā)生異?？赡苄暂^大，基于小波的方法可識別錯誤信號，便于找到異常點，提高異常檢測速率。

2.3 執(zhí)行器異常行為檢測方法

針對無人機執(zhí)行器異常行為檢測，文獻[45]基于魯棒卡爾曼濾波算法，提出了基于創(chuàng)新序列的故障隔離算法，解決了傳感器/執(zhí)行器的故障檢測和隔離問題；文獻[46]在考慮執(zhí)行器故障和外部干擾的情況下，提出了基于自適應(yīng)增強狀態(tài)卡爾曼濾波器(AASKF)和自適應(yīng)三級卡爾曼濾波器(AThSKF)的執(zhí)行器異常檢測方案。該方案可以在對異常進行檢測和隔離的同時，對無人機外部干擾進行估計。文獻[47]針對無人機執(zhí)行器異常，提出一種基于線性矩陣不等式的自適應(yīng)容錯控制器的設(shè)計方法，結(jié)合實例驗證該方法可以實現(xiàn)控制器的在線調(diào)節(jié)。文獻[25]設(shè)計了自適應(yīng)模糊狀態(tài)觀測器對執(zhí)行器異常進行估計。文獻[48] 將線性二次型(LQ)技術(shù)應(yīng)用于四旋翼無人機執(zhí)行器異常行為檢測，并在Qball-X4上進行了驗證。文獻[49]采用自適應(yīng)兩階段線性卡爾曼濾波算法對執(zhí)行器異常進行識別和隔離。文獻[50]將執(zhí)行器加性故障與乘性故障視為一種不確定性故障，基于自適應(yīng)反演滑?？刂扑惴?，設(shè)計了容錯控制器。文獻[51]同文獻[50]一樣，針對無人機非線性模型，考慮外界干擾以及執(zhí)行器故障，設(shè)計了線性故障觀測器實現(xiàn)了對無人機執(zhí)行器異常行為的觀測。文獻[52]設(shè)計了在線故障估計方法，取代故障重構(gòu)觀測器，較好地實現(xiàn)了無人機執(zhí)行器異常下的容錯控制。

通過對無人機執(zhí)行器異常行為檢測的文獻進行查閱得知，無人機執(zhí)行器異常發(fā)生的頻率相對傳感器以及控制器異常來說較多，在無人機執(zhí)行機構(gòu)異常的檢測研究之中，魯棒卡爾曼濾波算法應(yīng)用較多，其首要目標是穩(wěn)定性和可靠性，而卡爾曼濾波算法對于連續(xù)變化的系統(tǒng)較為實用。無人機執(zhí)行器在執(zhí)行任務(wù)過程中對可靠性以及穩(wěn)定性的要求較高，并且在運行過程中，數(shù)據(jù)的傳輸是實時更新的，所以兩種方法的結(jié)合對無人機執(zhí)行器異常的檢測非常適用，對運行的安全性有進一步的保障。

3 結(jié)論及展望

研究表明,無人機發(fā)生異常行為的原因主要有內(nèi)部因素和外部因素。對于無人機異常行為檢測的研究方法主要包括卡爾曼濾波算法、等價空間方法和自適應(yīng)觀測器方法等。無人機異常行為檢測過程通過預(yù)測檢查及實驗?zāi)M進行診斷，建立相關(guān)模型來模擬無人機異常行為，進而通過飛行實驗進行驗證，得到異常行為檢測結(jié)果。通過對無人機異常行為相關(guān)研究進行梳理，得出以下關(guān)鍵問題。

(1)無人機復(fù)合異常行為高精度實時在線診斷技術(shù)。目前無人機異常行為估計主要集中在相對單一異常行為的估計，且精度低、實時性差，難以滿足實際需求，對于多種復(fù)合無人機異常情形，缺少針對性研究。為此，亟須在無人機異常行為診斷方面開展一系列系統(tǒng)研究，突破異常行為檢測的快速、精細化、智能化檢測。

(2)無人機異常行為后的快速魯棒控制策略。當(dāng)前針對無人機異常行為的容錯控制方法主要包括線性控制、滑模控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制等，但大部分缺少實際應(yīng)用例證。因此，亟須在對異常行為精確估計的基礎(chǔ)上，同時考慮外部干擾的影響，為設(shè)計快速、魯棒、智能容錯控制策略，提高控制算法的適應(yīng)性和針對性，使其能夠?qū)崿F(xiàn)無人機在異常行為下的穩(wěn)定、安全控制。