【摘要】：無(wú)人機(jī)具備垂直起降、低速飛行以及定點(diǎn)懸停等優(yōu)勢(shì),近幾年備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注,其更多功能也逐漸被開發(fā),且在軍事、農(nóng)業(yè)等工程領(lǐng)域已獲得了很好的發(fā)展。IMU(Inertial Measurement Unit,IMU)模塊作為測(cè)量無(wú)人直升機(jī)飛行姿態(tài)參數(shù)的模塊,對(duì)于無(wú)人機(jī)的正常飛行起到關(guān)鍵性作用。為了保證無(wú)人直升機(jī)能夠正常穩(wěn)定的飛行,保證IMU模塊的的傳感器所監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精確性是首要的問題,我們必須要對(duì)該模塊的傳感器的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和診斷,以使其整個(gè)系統(tǒng)能夠及時(shí)獲取故障信息,并實(shí)時(shí)的做出相應(yīng)的處理。所以關(guān)于這一模塊的傳感器的故障診斷是很有必要的。本文首先分析飛行控制系統(tǒng)IMU模塊中的傳感器可能出現(xiàn)的故障,并構(gòu)建了幾種常見故障的數(shù)學(xué)模型。其次,通過對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行機(jī)理,闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的模型,由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在陷入局部極小值等缺陷,本文提出一種基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷優(yōu)化策略。并對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)的選取以及優(yōu)化算法的選擇進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果數(shù)據(jù)表明優(yōu)化后的算法是可行的并且可以大大提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度與精度。隨后,根據(jù)提出的故障診斷優(yōu)化策略,構(gòu)造了優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器模型,建立了無(wú)人機(jī)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型,并對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行分析,同時(shí)針對(duì)系統(tǒng)的誤報(bào)和漏報(bào),我們利用序貫概率比準(zhǔn)則對(duì)系統(tǒng)殘差進(jìn)行判定,大大的提高故障診斷的準(zhǔn)確性以及系統(tǒng)的抗干擾能力,實(shí)驗(yàn)證實(shí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的魯棒性,并且該策略僅需一套傳感器就能夠完成對(duì)系統(tǒng)的檢測(cè),極大的提升了整個(gè)系統(tǒng)的性能。最后,利用Matlab創(chuàng)建了簡(jiǎn)單的飛行控制系統(tǒng)的GUI仿真環(huán)境來(lái)完成該算法的仿真驗(yàn)證,根據(jù)已有的某型飛機(jī)模型,以及本文提出的故障診斷優(yōu)化策略,將陀螺儀姿態(tài)角的輸出值作為預(yù)估參數(shù),構(gòu)建相應(yīng)的俯仰角觀測(cè)器、滾轉(zhuǎn)角觀測(cè)器以及偏航角觀測(cè)器,對(duì)陀螺儀輸出進(jìn)行在線預(yù)估。在系統(tǒng)正常工作情況下,觀測(cè)器的估計(jì)輸出值和原系統(tǒng)的實(shí)際輸出值的對(duì)比殘差基本為0。當(dāng)某個(gè)模塊發(fā)生故障時(shí)由于無(wú)人機(jī)系統(tǒng)具有強(qiáng)耦合性,其他模塊的殘差也會(huì)發(fā)生偏差,在對(duì)殘差進(jìn)行判定,判斷是否發(fā)生故障,如若發(fā)生故障便能夠迅速的定位故障的發(fā)生點(diǎn),從而提升整個(gè)系統(tǒng)的魯棒性。仿真的結(jié)果也說明將該策略應(yīng)用到傳感器的故障診斷中來(lái)能夠完成在線檢測(cè)工作,滿足系統(tǒng)的要求。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V279;V267

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2731657