无人机飞行控制系统故障诊断专家系统设计
容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计
容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计随着航空工业的发展，飞行器的控制系统也变得越来越复杂。
然而，由于各种原因，这些复杂的系统往往会出现故障，导致飞行器的安全受到威胁。
因此，如何设计一种容错飞控系统，能够在出现故障时自动隔离并重新构建系统，是一个非常重要的问题。
容错飞控系统的设计目标是在出现故障时能够保证系统的可靠性和安全性。
这种系统需要具备以下几个特点：1. 高度可靠性：容错飞控系统需要能够在出现故障时自动切换到备用系统，保证系统的可靠性和安全性。
2. 快速响应：容错飞控系统需要能够快速检测到故障，并在最短时间内切换到备用系统，防止故障扩散。
3. 自适应重构：容错飞控系统需要能够自动识别故障，并对系统进行重构，以保证系统的正常运行。
为了实现这些目标，我们提出了一种容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计方案。
该方案主要包括以下几个步骤：1. 故障检测：容错飞控系统需要能够实时检测系统中的故障。
我们可以通过监控系统中的参数和数据，来判断系统是否出现了故障。
2. 故障隔离：一旦检测到故障，容错飞控系统需要快速隔离故障，并切换到备用系统。
我们可以通过设计多个独立的子系统，并在系统中加入故障检测和隔离机制，来实现这一目标。
3. 自适应重构：在故障隔离之后，容错飞控系统需要能够自动识别故障，并对系统进行重构。
我们可以通过设计自适应算法和重构策略，来实现这一目标。
4. 系统恢复：一旦故障被隔离和重构，容错飞控系统需要能够自动恢复正常运行。
我们可以通过设计自动恢复机制和测试策略，来实现这一目标。
总的来说，容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计方案可以提高系统的可靠性和安全性，同时也可以减少系统的维护和运行成本。
然而，这种方案也存在一些挑战和限制。
例如，需要设计高度可靠的备用系统和故障检测机制，需要编写复杂的自适应算法和重构策略，需要进行大量的测试和验证工作等等。
因此，我们需要在实际应用中不断优化和改进这种方案，以适应不同的应用场景和需求。
无人机系统自平衡容错控制与故障诊断
无人机系统自平衡容错控制与故障诊断摘要：目前，容错控制与故障诊断系统的应用在国内外都进行了广泛的研究并已经逐步得到应用，如关注于武器装备系统的故障预测与健康管理，提出针对武器装备进行视情维修的检测方式，极大减少了装备维护成本，文献提出一种给予只能决策理论的故障预测方法，在装备出故障前即可诊断出可能发现故障的时间与部位，防患故障于未然，提高了装备的安全性，其余研究还有集成控制航天器的管理，飞行器故障监测系统，集成化的故障预测系统以及相关的容错控制与故障诊断研究工作。
关键词：无人机系统；自平衡；容错控制；故障诊断1自平衡理论建模1.1自平衡理论自平衡理论是Hull等人在1943年通过研究生物的觅食、生存等行为，而提出的基于内驱力的知名理论，该理论指出所有的行为都可被理解为两种结果：1）原始内驱力：原始内驱力是内在的，它存在的目的是保护生物体的生存，比如饥饿或者口渴，都是生物体生存的必要因素。
2）次要内驱力：次要内驱力是在满足原始内驱力的过程中形成的，即在满足原始内驱力的基础之上，生物的目的性、好奇性等，它存在的目的是促进生物体的进化。
Hull等认为，原始内驱力和次要内驱力目的都是保证生物进化生存下去，更为重要的是，它们是自我平衡的。
也就是说，对于一个生物系统，存在完美的“设定点”，并且原始内驱力与次要内驱力都是为生物体接近该设定点而服务的。
例如，当生物体的某部分机能损坏时，它可能预先感到自身的状态从而提前采取措施（如感到寒冷，它可能会发抖或移向阳光来增加体温）。
换言之，自我平衡使得生物具有一种“回归平衡”的能力，即在环境改变、机体受损等破坏生物体稳态时达到平衡的功能。
1.2无人机自平衡理论模型首先确定无人机系统的平衡点，即无人机所有机载设备处于出厂完好状态并能正常工作的点，此时无人机能够充分发挥自身性能。
在确定无人机平衡点之后需要构建自平衡函数来判断无人机是否处于平衡点附近，若处于平衡点附近则代表无人机完好无故障，此时根据自平衡函数记录设备的剩余寿命，即无人机处于“已平衡”状态，在飞行时仅正常考虑原始、次要内驱力并在执行完任务后不需要进行过多的健康管理；若自平衡函数判断无人机处于“未平衡”状态，则需要根据无人机机载传感器信息判断未平衡的装备并进行故障预测，并在飞机完成任务后进行健康管理；若无人机处于无平衡状态，此时无人机不能继续进行使用，如发动机故障等致命故障，此时优先考虑次要内驱力，即保证任务完成而忽略原始内驱力（如无人机在执行任务中遇到致命故障，此时基于自平衡函数的容错控制与故障诊断对故障预测判断无人机无法安全返航，则将无人机作为自杀式武器进行使用，这是根据无人机的“机上无人”特性对容错控制与故障诊断的合理应用，即无法保证无人机安全进行健康管理的情况下，优先执行任务）。
一种无人机飞行控制系统故障诊断方法
行控制计算机的基础上，总结和归纳了无人机飞行控制系统的组成及功能划分。通过故障模式与影响分析
（FMEA），给出了无人机飞行控制系统故障传播关系结构图。基于时序故障传播图（TFPG）的方法，研究
了飞行控制系统的故障诊断流程。自主开发了无人机飞行控制系统的故障诊断软件，并对飞行控制系统的典
型案例进行了仿真，验证了该方法的有效性和可行性。
一种无人机飞行控制系统故障诊断方法
吕永玺 1，冯晨曦 2，屈晓波 1，பைடு நூலகம்静平 1
（1. 西北工业大学 自动化学院 陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室，陕西 西安 710072； 2. 中航工业西安飞行自动控制研究所，陕西 西安 710065）
摘 要：为提高无人机的安全性和可靠性，该文给出了一种无人机飞行控制系统的故障诊断方法。在自研飞
ISSN 1002-4956 CN11-2034/T
实验技术与管理 Experimental Technology and Management
第 38 卷 第 5 期 2021 年 5 月 Vol.38 No.5 May 2021
DOI: 10.16791/ki.sjg.2021.05.014
为实现无人机飞行控制系统的故障诊断，首先应 明确无人机飞行控制系统的组成，其次应分析清楚无 人机飞行控制系统可能会发生的故障和故障导致的警 报等，最后确定故障、警告之间的逻辑关系，获得 FMEA 表。基于上述流程，即可在发生警告时基于故 障诊断算法查找出发生故障的组件，而后进行故障隔 离和功能重构或应急处理。
Abstract: In order to improve the safety and reliability of UAV (unmanned aerial vehicle), this paper presents a fault diagnosis method of UAV flight control system. On the basis of self-developed flight control computer, the component composition and function division of UAV flight control system are summarized and analyzed. Through the failure mode and effect analysis (FMEA), the fault propagation structure of UAV flight control system is presented. Based on time fault propagation graph (TFPG), the fault diagnosis flow of flight control system is studied. The fault diagnosis software of UAV flight control system is developed independently, and a typical case of flight control system is simulated to verify the effectiveness and feasibility of the method. Key words: UAV; flight control; fault diagnosis; TFPG
自动驾驶仪故障诊断专家系统设计(自动化专业硕士毕业论文整理的小论文)初稿
自动驾驶仪故障诊断专家系统设计（自动化专业硕士毕业论文整理的小论文）摘要: 以树结构先序遍历为核心, 设计了遍历推理算法,可用于较为直观的知识获取、诊断逻辑解释机制以及 故障诊断推理, 使诊断信息在故障树的结构中体现得较为明晰。
根据自动驾驶仪系统故障知识特点, 设计了一种基于故障树的推理机制对系统进行故障诊断。
建立了某飞机自动驾驶仪故障树, 设计了针对故障树数据库的先序遍历推理机和解释机制, 进行合乎故障树模型的树关联知识获取, 结合相应的维护修理知识和 B IT 检测结果, 完成专家系统的知识更新和对系统的故障诊断。
初步实验结果表明, 故障诊断准确, 该专家系统具有一定的实用性和扩展性。
自动驾驶仪是涵盖了许多子系统的集成系统, 涉互,用户须确认中间现象1。
有些对故障知识进行了 及部件种类较多,故障因果关系复杂,针对该系统的原理细化, 但是用户须通过指向特定子树以断方法在其维护修理时的需求较高。
确认推理流程来进行诊断。
许多故障数据库的建随着机内检测 ( BIT )技术的完善, 越来越多的自立在地面测试中获得 2, 并没有和实际飞行数据以及动驾驶仪系统可得到自检测。
然而, 许多被 B IT技术飞行员操纵信息结合, 因此影响了专家系统工作内存检测到的故障事件看似孤立, 但在特定的模型框架中 (work ingm em ory)的真实性, 导致虚警或误报。
是有关联的。
因此建立一个良好的故障模型和推理方针对上述问题, 本文根据自动驾驶仪故障知识的法将提高故障诊断的效率和准确性。
关键词: 自动驾驶仪; 故障树; 专家系统;作为定性故障模型,故障树方法对于飞控系统较 关联知识获取,从而完成专家系统维护;结合相应的维 为有效3。
然而当前有些基于故障树的专家系统缺 护修理知识以及飞行参数和 B IT 检测结果,提出了基 乏自动化手段, 通常是用户按照相应测试步骤,经专家 于树结构的故障树数据库设计及其有限遍历推理机; 系统进行试探性诊断。
无人机控制系统的优化设计与实现
无人机控制系统的优化设计与实现随着科技不断的发展进步，无人机技术也逐渐的成熟，被广泛应用在很多领域中。
而控制系统的优化设计和实现也是无人机技术中不可或缺的一环。
在这篇文章中，我们将深入探讨无人机控制系统的优化设计和实现。
一、无人机控制系统的组成无人机控制系统主要由飞控行为控制、传感器和数据处理器三个模块组成。
其中，飞行行为控制模块用来控制无人机的飞行，在各种气候和环境条件下实现精确、稳定的飞行目的；传感器模块主要用来采集无人机所处的外部环境和无人机内部的运行状态，在实时监控和追踪无人机、避免或减少不必要的飞行事故中发挥着重要作用；数据处理器模块则用来处理和分析从传感器模块中收集到的数据，从而实现无人机的自主飞行。
二、无人机控制系统的优化设计为了实现无人机的高效、稳定、安全的工作，无人机控制系统的优化设计非常关键。
以下是一些可以优化无人机控制系统的设计方法和技术手段。
1. 算法优化：优化无人机控制系统的算法被认为是有效的改进方法。
通过利用Matlab等软件的模拟技术，对无人机的飞行控制系统进行改进，如PID控制器算法、模糊控制算法、神经网络算法等。
2. 控制器优化：设计一个良好的控制器模型和控制规律，不仅可以在无人机飞行时获得稳定可靠的飞行状态，还可以在飞行控制中发挥更好的作用。
目前，种类繁多的控制器模型被应用到无人机控制系统中，如小车控制器、航空器动力学控制器、领先控制器等。
3. 无线通信优化：实现无线通信的优化，可以大大提高无人机控制系统的工作效率和稳定性。
优化无线通信设计，至关重要，通信的速度和流量、通信接收解调错误率、采样率、通信传输的延迟、链接可用性都需要优化。
4. 电机控制设计：在无人机的控制系统中，电机是控制系统最核心的元件之一，因此电机控制设计也非常重要。
多维度考虑电机控制内部的动态响应时间、电机行为的稳定性、电机启动时间等等，以实现电机的高效控制和高效运转。
5. 数据传输提高：在无人机的大规模应用中，数据传输是一个非常实际的问题，因为传输方式的好坏直接关系到数据的准确性和传输的速度。
无人机控制系统的设计与优化
无人机控制系统的设计与优化无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）作为一种无需人力驾驶的航空器，具有广泛的应用前景。
无人机控制系统是实现无人机自主飞行及任务完成的关键技术之一。
本文将探讨无人机控制系统的设计与优化，旨在提高无人机的飞行性能和任务执行能力。
一、无人机控制系统的组成无人机控制系统主要由飞行器、传感器、数据链路以及决策与规划算法等组成。
1. 飞行器飞行器是无人机控制系统的物理载体，包括机体结构、动力系统和飞行操纵等。
设计飞行器时需要考虑飞行器的重量、尺寸、翼展等因素，以及动力系统的选择和布置，以确保飞行器的稳定性和操纵性。
2. 传感器传感器是无人机控制系统的感知器官，用于获取飞行器周围环境的信息。
典型的传感器包括惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）、全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS）、气压计等。
传感器提供的数据对飞行器的姿态、位置和速度等参数进行测量。
3. 数据链路数据链路是无人机控制系统的通信桥梁，用于传输飞行器和地面站之间的数据和指令。
数据链路的稳定性和抗干扰能力对于无人机的控制及任务执行至关重要。
当前常用的数据链路技术包括无线电和卫星通信等。
4. 决策与规划算法决策与规划算法是无人机控制系统的智能核心，用于实现无人机的自主飞行和任务规划。
决策与规划算法需要结合环境感知数据，通过算法优化方法对飞行器进行路径规划、避障与任务分配等。
其中，强化学习算法、遗传算法等是当前研究的热点。
二、无人机控制系统的设计要点为了提高无人机的性能和任务执行能力，设计无人机控制系统需要考虑以下要点：1. 系统可靠性无人机控制系统需要具备良好的可靠性，以确保飞行器的稳定性和安全性。
因此，在设计过程中需要考虑系统的自诊断与容错能力，包括传感器故障检测、冗余设计和故障切换等。
2. 精确的姿态控制姿态控制是无人机飞行控制的核心问题之一。
固定翼无人机飞行控制系统的设计与优化
固定翼无人机飞行控制系统的设计与优化随着科技的发展，无人机在军事、民用和商业领域中得到了广泛应用。
而固定翼无人机，以其长时间飞行、远距离传感器及通讯、高载荷等优点，成为了无人机领域的重要一员。
本文将介绍固定翼无人机飞行控制系统的设计与优化。
一、固定翼无人机飞行控制系统的组成固定翼无人机飞行控制系统主要由飞行器、传感器、控制器、数据传输和电源五部分组成。
其中，飞行器包含机翼、机身、尾翼等，通过马达或引擎驱动，完成飞行任务。
传感器主要包括加速度计、陀螺仪、机载气压计、GPS等，能够实时获取飞行器的状态信息。
控制器是整个系统的核心部分，通过对传感器获取到的状态信息的处理和分析，可以正确地控制飞行器的姿态、位置和运动状态。
数据传输部分则负责控制信号和状态信息的传输，以便系统能够与地面站和其他设备进行通讯。
最后，电源则是飞行控制系统的动力来源，负责向整个系统提供能量。
二、固定翼无人机飞行控制系统的工作原理1.姿态控制姿态控制是指通过对垂直（俯仰）、自转（横滚）和方向（偏航）三个轴的控制，来保持飞行器的稳定飞行。
其中，垂直轴控制俯仰角，自转轴控制横滚角，方向轴控制偏航角。
在实际控制中，通过对飞行器的舵面进行调整，可以改变飞行器的姿态，从而达到控制的目的。
2.自动驾驶自动驾驶是指飞行器的自动控制系统，通过预设航线、目标点或其他指令，让飞行器在必要的时候自动执行相应的任务，无需人工干预。
在实际应用中，通过GPS、航向仪、遥测仪等传感器的配合，可以实现自动防撞、自动升降等功能，非常适合长时间的巡逻、侦察等任务。
3.故障检测和避免由于飞行中存在许多风险和难以预料的情况，因此故障检测和避免是极为重要的。
飞行控制系统通过对舵面运动、传感器数据、发动机参数等关键指标的监测，可以实现实时故障检测和避免，确保飞行器的安全运行。
三、固定翼无人机飞行控制系统的优化1.传感器优化在固定翼无人机飞行控制系统中，传感器对控制精度和性能起着至关重要的作用。
航空航天系统的故障诊断与容错技术
航空航天系统的故障诊断与容错技术航空航天系统的故障诊断与容错技术在保障飞行安全和提高系统可靠性方面起着至关重要的作用。
本文将介绍航空航天系统的故障诊断流程和常用的容错技术，以及它们在现代航空航天领域中的应用。
一、故障诊断流程航空航天系统的故障诊断流程包括故障检测、故障诊断和故障修复三个主要步骤。
1. 故障检测故障检测是指通过监测航空航天系统的输入输出信号，判断系统是否存在故障。
常用的故障检测方法包括传感器数据比对、模型验证和统计分析等。
传感器数据比对是一种常见的故障检测方法，它通过比较传感器信号与预先建立的数学模型之间的差异来判断系统是否存在故障。
2. 故障诊断故障诊断是指通过分析故障检测结果，确定故障的类型和位置。
故障诊断可以利用专家系统、模式识别和机器学习等方法。
专家系统是一种基于专家经验和规则的人工智能技术，它可以根据输入的故障信息，推断出系统故障的可能原因和位置。
3. 故障修复故障修复是指根据故障诊断的结果，采取相应的措施来修复系统故障。
修复方法包括更换故障部件、调整参数和重新配置系统等。
为了提高航空航天系统的容错性能，通常会采取双冗余、三冗余等冗余设计，以确保即使某个部件发生故障，系统仍能正常运行。
二、容错技术1. 冗余设计冗余设计是指在航空航天系统中引入多个相同或相似的部件，以实现故障容错能力。
冗余设计包括硬件冗余和软件冗余两种方式。
硬件冗余通常包括双冗余、三冗余等设计，即系统中同时存在多个相同的硬件部件，当其中一个部件发生故障时，其他部件可以继续工作，确保系统的正常运行。
软件冗余则是通过在系统中引入多个相同或相似的软件模块，实现故障容错和系统可靠性的提高。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够根据外部环境和系统内部状态自主调节控制策略的技术。
在航空航天系统中，自适应控制可以根据系统出现的故障情况，自动调整控制策略，保证系统的稳定性和可靠性。
自适应控制通常采用模型参考自适应控制和参数整定自适应控制等方法。
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无人机飞行控制系统故障诊断专家系统设计
大脑 " 控制无人机整个飞行过程。它的工作状态直接影响到
飞行的品质和安全性。为了确保无人机高安全性地飞行， 必须确
保无人机飞控系统运行状态良好， 从而要求故障诊断系统能够全
面准确地诊断出故障部位， 及时排除故障。
专家系统是近年来故障诊断领域最显著的成就之一，它是一
种基于特定领域内的大量知识与经验的计算机智能程序系统。他
应用人工智能技术， 根据领域内专家所提供的专业知识、 经验
进行推理和判断，模拟专家做决定的过程来解决那些需要专家解
决的问题。
故障诊断采用专家系统技术设计， 能够有效地对无人机飞控
系统及时进行故障诊断和排故，保证飞行的安全。
1、无人机飞控故障诊断专家系统总体结构本文所构建的无人
机故障诊断专家系统总体结构如图-1所示。图-1无人机飞控故障
诊断专家系统是一个包含极其丰富的无人机飞控领域知识的系
统， 该专家系统包括以下六个部分：(1)故障知识库：
存放无人机飞控故障诊断规则；(2)综合数据库：
存放无人机故障原因的描述以及专家意见等信息；(3)推理
机：
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对整个故障诊断推理过程的控制， 根据无人机飞控综合数据
库中的当前信息与知识库中的规则进行匹配，然后利用适当的控
制算法推理得出结论；(4)知识获取：
地面维护人员通过人机接口建立、修改和删除无人机飞控系
统故障诊断的规则；(5)解释决策：
在维护人员需要时， 对整个故障诊断做出的详细解释；(6)
人机接口：
维护人员通过人机接口直观获得无人机飞控故障详细信息以
及专家系统获取飞控领域的专业知识。
2、无人机飞行控制系统故障诊断专家系统的设计2、
1、专家系统知识的获取和知识库的建立专家系统的知识是由
领域专家向系统提供一定数量的数据及资料， 系统通过机器学
习， 将这些数据和资料按一定格式整理成知识， 形成知识库。
知识表示就是专家系统利用某个专业领域的各种知识在计算机内
部代码表示的知识进行推理和做出决策。知识表示方法的好坏将
直接影响到系统推理效率。基于无人机飞行控制系统的复杂性、
故障测试点的分布和测试结果的相关性， 将系统故障按不同的级
别分类列表， 形成具体的故障模块单元。
无人机飞行控制系统故障可以分为：计算机分系统故障、 传
感器分系统故障、 作动分系统故障， 每个分系统故障， 还可以
逐级细分。2、
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2、综合数据库的建立综合数据库包含极为丰富的专家性意
见，综合数据库的建立需要设计者对整个飞控系统的测试和维护
有深入的认识，本系统的综合数据库主要存储每个故障单元的故
障原因和维修方法,以及专家的意见等信息， 为飞控系统的故障
分析和维修提供依据。2、
3、推理机的设计该专家系统的推理机是一组计算机控制程
序。它利用无人机飞控系统故障诊断知识库中的知识,以及每个被
诊断设备从外部获得的信号特点作为判断的依据，按诊断规则的
求解策略进行推理、 诊断， 并给出故障诊断的结果。本系统采
用的是基于规则的搜索匹配思想， 基本思想是：系统根据测试时
每个被测单元得到的初始信息和测试的信息，在知识库中确认与
之匹配的规则前提条件，若能得到匹配， 则将推出规则的结论，
并加入到数据库中作为下一步推理的已知事实， 如此反复即可完
成诊断。
最后将结论中的故障码关联到综合数据库中的信息作为诊断
结果输出。考虑到故障诊断中信息的不确定性，本系统中知识库
对故障信息做出了误差范围内的考虑，避免了推理搜索算法的繁
琐， 遵循了搜索算法快速收敛的原则， 该推理机可以实现快速
诊断无人机飞控系统的故障结果。2、
4、决策解释和人机接口设计决策解释也是智能故障诊断系统
中一个必不可少的部分， 是实现系统透明性的主要部分， 是一
个智能诊断系统区别于其他计算机程序的一个重要特征。对一个
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完善的智能故障诊断系统来说， 不仅要求它能够准确地解决问
题， 而且还要求它能对结果给出合理的解释。该系统根据综合数
据库中的知识对每个分系统的具体故障都做出了合理的解释。为
确保维护的简便和可操作性，该故障诊断专家系统嵌入到飞行控
制计算机中，还提供了一个终端供维护人员操作和显示诊断故障
详细信息。
该人机接口不仅能对规则的添加、修改和删除等规则的维护
操作，还可以实现对飞机设备实现维护操作， 并将诊断出的每条
故障信息中包括部件故障原因、维修意见和专家建议等详细的故
障维护所需的信息显示出来。本系统可将诊断到的故障定位到
LRU(linereplaceableunit，外场可更换单元)或 SRU(shop
replaceable unit， 内场可更换单元)级。
无人机维护人员可根据诊断出的详细的故障报告中的维修意
见和专家建议进行维护。该系统使无人机的维护更简便、 快捷和
准确。
3、结论将专家系统应用于无人机飞控系统的故障诊断可有效
提高无人机飞控系统的可靠性， 从而保证无人机的安全飞行。
该系统使维护人员能够快速反应和准确定位， 减少了维修时
间，降低了维修费用， 提高了准确性， 此系统在某型国产无人
机上的成功应用说明了此系统设计的科学性和有效性。