基于殘差決策的自動(dòng)飛行控制系統(tǒng)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)故障診斷

孫淑光，周 琪

（中國(guó)民航大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院，天津300300）

（?通信作者電子郵箱sgsun@cauc.edu.cn）

0 引言

高品質(zhì)的飛行控制系統(tǒng)是現(xiàn)代民機(jī)安全飛行和完成復(fù)雜飛行任務(wù)的重要保證，它可以穩(wěn)定操縱飛機(jī)、改善飛行性能、增強(qiáng)飛行安全、減輕駕駛員工作負(fù)擔(dān)，是現(xiàn)代飛機(jī)不可缺少的重要系統(tǒng)［1］。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，飛行控制系統(tǒng)大多采用多余度容錯(cuò)控制系統(tǒng)，并具備各種增穩(wěn)、配平功能，這就使得飛控系統(tǒng)信號(hào)關(guān)系復(fù)雜、交聯(lián)設(shè)備眾多，出現(xiàn)故障時(shí)定位困難、排故時(shí)間長(zhǎng)，嚴(yán)重影響飛機(jī)的運(yùn)行效率。對(duì)于民航飛機(jī)來(lái)說(shuō)，飛控系統(tǒng)的故障通常都是發(fā)生在空中飛行期間，等到飛機(jī)飛回地面對(duì)飛控系統(tǒng)進(jìn)行排故時(shí)，由于運(yùn)行環(huán)境與條件的改變，基本無(wú)法復(fù)現(xiàn)飛控系統(tǒng)故障發(fā)生時(shí)飛機(jī)的各種狀態(tài)參數(shù)，這對(duì)于信號(hào)鉸鏈復(fù)雜的飛控系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，排故難度大幅增加。因此，迫切需要一種技術(shù)手段，通過(guò)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)采集飛控系統(tǒng)故障期間的各種數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)其遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)故障診斷。這樣不僅可以在緊急情況下為飛行員提供操縱指導(dǎo)建議，而且可以大大縮短地面維修維護(hù)時(shí)間、提高維護(hù)效率、降低飛機(jī)延誤率，對(duì)確保航班按時(shí)運(yùn)行、縮短地面停運(yùn)時(shí)間具有重大意義［2］。

早期基于數(shù)學(xué)模型的飛控系統(tǒng)故障診斷方法［3-10］如今依舊是研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)［9］提出了運(yùn)用自適應(yīng)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)四旋翼控制系統(tǒng)的傳感器故障診斷，效果良好。針對(duì)現(xiàn)代故障檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和精確性要求，利用小波分析方法、信息融合技術(shù)檢測(cè)突變信號(hào)，靈敏度高，克服噪聲能力強(qiáng)［11-14］，文獻(xiàn)［15］中利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)某型飛機(jī)飛控系統(tǒng)作動(dòng)器的故障進(jìn)行診斷，效果良好。在具備大量數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)算法、專(zhuān)家系統(tǒng)等手段進(jìn)行故障檢測(cè)與隔離，克服了基于模型的方法對(duì)模型的過(guò)分依賴，但需要具備大量數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)［16-23］。

上述研究大多是在飛控系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行，無(wú)法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)故障診斷，本文借助機(jī)載飛機(jī)通信尋址報(bào)告系統(tǒng)（Aircraft Communication Addressing&Reporting System，ACARS）數(shù)據(jù)，利用檢測(cè)濾波器，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)飛行控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)殘差決策故障診斷。

1 自動(dòng)飛行控制系統(tǒng)故障分析

飛行自動(dòng)控制系統(tǒng)根據(jù)飛行員輸入的指令或飛行管理計(jì)算機(jī)給定的目標(biāo)指令信號(hào)，計(jì)算飛機(jī)的目標(biāo)航向、姿態(tài)，再根據(jù)飛機(jī)氣動(dòng)參數(shù)，計(jì)算舵面偏轉(zhuǎn)指令并發(fā)送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)（舵機(jī)）去控制飛機(jī)相應(yīng)的舵面，從而達(dá)到控制飛機(jī)姿態(tài)、軌跡的目的。任何一部分的故障都會(huì)影響或削弱飛控系統(tǒng)的控制效能，其中：舵面控制部分的負(fù)載是舵面的慣性以及作用在舵面上的氣動(dòng)力矩（鉸鏈力矩）；舵機(jī)輸出一般為力（或力矩）和線位移（或角位移）；伺服控制器件利用舵機(jī)的速度和位移等達(dá)到閉環(huán)控制的目的。

根據(jù)飛行控制系統(tǒng)的整體架構(gòu)，系統(tǒng)的故障包括傳感器故障、飛行控制計(jì)算機(jī)故障、伺服作動(dòng)系統(tǒng)故障以及控顯裝置故障等幾大部分，其中飛控計(jì)算機(jī)故障及控顯裝置故障通常由計(jì)算機(jī)的內(nèi)部自測(cè)設(shè)備（Built In Test Equipment，BITE）功能來(lái)完成，效果良好，因此，這部分的故障診斷不在本文研究之列。舵面控制部分主要包含了各種傳感器、機(jī)械裝置、電動(dòng)裝置等，出現(xiàn)故障的概率大，檢測(cè)困難，是飛行控制系統(tǒng)故障診斷的難點(diǎn)和重點(diǎn)。

1.1 自動(dòng)飛行控制系統(tǒng)故障分析

飛控系統(tǒng)傳感器常見(jiàn)的故障有卡死、增益變化、恒偏差三種情況，假設(shè)yiin為第i個(gè)傳感器正常時(shí)的輸出，yiout為第i個(gè)傳感器故障時(shí)的輸出，則相關(guān)的故障發(fā)生時(shí)，傳感器的輸出表達(dá)式如下。

傳感器故障會(huì)造成被控對(duì)象動(dòng)態(tài)方程的改變。對(duì)于自動(dòng)飛行控制系統(tǒng)而言，傳感器發(fā)生故障時(shí)，其動(dòng)態(tài)方程可用式（4）表示：

其中：x(t）∈ Rn為狀態(tài)向量；u(t）∈ Rp為控制向量（或系統(tǒng)的輸入向量）；y(t）∈Rm為觀測(cè)向量（或傳感器的輸出向量）；A∈ Rn×n，B∈ Rn×p，C∈ Rm×n為相應(yīng)的控制回路對(duì)應(yīng)的矩陣。Q∈Rm×g為傳感器故障的分配矩陣；f s(t)∈Rg為傳感器故障對(duì)系統(tǒng)輸出的影響函數(shù)。

1.2 ACARS數(shù)據(jù)采集及傳輸

機(jī)載ACARS是一個(gè)基于甚高頻通信系統(tǒng)或衛(wèi)星通信系統(tǒng)的在飛機(jī)和地面之間進(jìn)行雙向數(shù)據(jù)傳輸?shù)南到y(tǒng)，為航空公司和空管部門(mén)提供大量有用信息，實(shí)現(xiàn)航空公司的運(yùn)行控制和維修保障、空中交通管制和機(jī)場(chǎng)地面運(yùn)行監(jiān)控等。

ACARS可以在無(wú)需機(jī)組人員干預(yù)的情況下自動(dòng)地向地面航空公司應(yīng)用系統(tǒng)提供飛行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，確保公司掌握本公司飛機(jī)的動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、滿足航務(wù)安排、運(yùn)營(yíng)管理、機(jī)務(wù)維護(hù)等部門(mén)的工作需要［2，24］。航空公司可以在ACARS機(jī)載設(shè)備端加載客戶化程序，通過(guò)設(shè)定觸發(fā)條件，在機(jī)載飛控系統(tǒng)出現(xiàn)故障情況時(shí)，觸發(fā)ACARS的數(shù)據(jù)采集與傳輸功能，使機(jī)載ACARS數(shù)據(jù)采集組件按照要求的頻度采集飛控系統(tǒng)的控制指令數(shù)據(jù)（駕駛桿輸入、姿態(tài)指令等）與輸出數(shù)據(jù)（飛機(jī)姿態(tài)響應(yīng)、姿態(tài)角速率等），并通過(guò)甚高頻通信系統(tǒng)或衛(wèi)星通信系統(tǒng)將這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送給地面，地面系統(tǒng)通過(guò)故障診斷軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)飛控系統(tǒng)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控及故障診斷。如圖1所示。

圖1 飛控系統(tǒng)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 System architecture of remote real-time fault diagnosis of flight control system

利用ACARS空地?cái)?shù)據(jù)鏈遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)傳輸相關(guān)數(shù)據(jù)的飛控系統(tǒng)故障診斷方案可以有效地獲取飛控系統(tǒng)故障時(shí)的各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)地面ACARS數(shù)據(jù)處理端，將數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、分離，獲取故障當(dāng)時(shí)的飛控系統(tǒng)控制指令輸入數(shù)據(jù)和系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)（傳感器檢測(cè)到），地面故障診斷軟件利用這些數(shù)據(jù)，借助有效的故障檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)故障診斷。

2 基于殘差輸出的故障診斷決策算法

2.1 檢測(cè)濾波器的設(shè)計(jì)及殘差生成

基于檢測(cè)濾波器的故障檢測(cè)方法通過(guò)使檢測(cè)濾波器輸出信號(hào)在某種指標(biāo)下等價(jià)于原系統(tǒng)的狀態(tài)來(lái)完成系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)，利用檢測(cè)濾波器的輸出和系統(tǒng)真實(shí)輸出之間的殘差確定故障，這種方法尤其適用于控制系統(tǒng)的故障檢測(cè)。

本文將機(jī)載ACARS發(fā)送的飛機(jī)飛行控制系統(tǒng)的輸入指令及傳感器檢測(cè)的飛機(jī)姿態(tài)響應(yīng)參數(shù)發(fā)送給檢測(cè)濾波器。傳感器輸出與檢測(cè)濾波器系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型輸出的差值信號(hào)經(jīng)設(shè)計(jì)好的增益矩陣K反饋到模型輸入。正常工作條件下，只要濾波器穩(wěn)定，其任何初始誤差都會(huì)逐漸消除，最終準(zhǔn)確跟蹤系統(tǒng)的輸出響應(yīng)，在不考慮噪聲、干擾或系統(tǒng)未建模部分的影響的情況下，輸出誤差將保持為零。如果系統(tǒng)中某一部件發(fā)生故障，則輸出誤差將不為零。通過(guò)設(shè)計(jì)故障檢測(cè)濾波器，使其輸出誤差具有方向性，某個(gè)部件的故障對(duì)應(yīng)一定方向的輸出誤差。這樣就可以方便地進(jìn)行故障檢測(cè)和隔離。

圖2 飛控系統(tǒng)檢測(cè)濾波器基本結(jié)構(gòu)Fig.2 Basic structureof flight control system detection filter

故障檢測(cè)濾波器具有如下的線性觀測(cè)表示形式：

其中：x?(t)是狀態(tài)估計(jì)向量，y?(t)是輸出估計(jì)向量，K是檢測(cè)濾波器的增益矩陣?？傻脗鞲衅鞴收夏Ｐ偷慕鉃椋?/p>

其中：第一項(xiàng)為瞬態(tài)解，第二項(xiàng)為穩(wěn)態(tài)解。若系統(tǒng)穩(wěn)定，則其穩(wěn)態(tài)狀態(tài)誤差和穩(wěn)態(tài)輸出誤差分別為：

由此可見(jiàn)，傳感器故障的穩(wěn)態(tài)輸出誤差方向處在由(C dj，e mj)所構(gòu)成的二維平面上，僅和故障信息有關(guān)，和擾動(dòng)及模型不確定性沒(méi)有關(guān)系。

上述故障情況下的狀態(tài)誤差方程，可以采用故障矢量f來(lái)描述。

故障的可檢測(cè)性由濾波器的增益矩陣K來(lái)保證。系統(tǒng)中與fi相關(guān)聯(lián)的故障可檢測(cè)的充分條件是，存在濾波器增益矩陣K，使得：

1）Ce s(t)在輸出方向保持固定方向；

2）(A-KC)的所有特征值能夠任意配置。

若f是可檢測(cè)的，則可以通過(guò)檢測(cè)輸出誤差的方向來(lái)判斷發(fā)生故障的部件。

由于殘差中既包括了可能的故障信息，也混有系統(tǒng)內(nèi)部噪聲信號(hào)，且檢測(cè)濾波器、數(shù)學(xué)模型與實(shí)際系統(tǒng)之間也存在不可避免的偏差，因此需對(duì)利用殘差決策算法進(jìn)行故障檢測(cè)和故障來(lái)源判斷，以獲得一定置信度的故障診斷結(jié)果。

2.2 故障診斷的殘差決策算法

常規(guī)的殘差決策算法主要有門(mén)限判決法、移動(dòng)窗口平均法以及概率比假設(shè)檢驗(yàn)法三種方法。門(mén)限判決法簡(jiǎn)單、快速，但是對(duì)隨機(jī)波動(dòng)沒(méi)有魯棒性；移動(dòng)窗口平均法對(duì)原始序列具有平滑效果，但門(mén)限值的確定需要通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取，且故障類(lèi)型差異及嚴(yán)重程度的不同會(huì)導(dǎo)致輸出殘差變化劇烈，難以確定一個(gè)適合所有故障情況的門(mén)限值。因此，本文采用基于二次差值的殘差決策改進(jìn)算法。

2.2.1 二元假設(shè)檢驗(yàn)及其判決準(zhǔn)則

將待檢測(cè)信號(hào)x(t)表示為未知信號(hào)si(t)與噪聲等干擾信號(hào)n(t)的線性疊加：

x(t)=si(t)+n(t) （14）其中：si(t)可以是不含故障信息的信號(hào)s0(t)，也可能是含有故障信息的信號(hào)s1(t)。H0表示不含故障信息的信號(hào)s0(t)的存在，H1表示含故障信息的信號(hào)s1(t)的存在，則二元假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)一定規(guī)則選擇其中之一。

其中：p=P（H1）和q=P（H0）分別為故障信息的信號(hào)s1(t)和不含故障信息的信號(hào)s0(t)的先驗(yàn)概率；p(x|H0)、p(x|H1)分別為H0和H1的條件概率密度。

通常情況下，輸出殘差的采樣數(shù)據(jù)XN=(x1，x2，…，xn)滿足相互獨(dú)立的要求。采樣數(shù)據(jù)的n維條件概率似然比定義如下：

其中l(wèi)(xn)是第n次采樣數(shù)據(jù)的似然比。設(shè)置上下雙門(mén)限lh、ll取代單門(mén)限，當(dāng)前k（k≤N）次采樣的似然比L(Xk)超過(guò)門(mén)限lh時(shí)，接受H1假設(shè)；小于門(mén)限ll時(shí)，接受H0假設(shè)，如果處于兩者之間，則繼續(xù)采樣，直到滿足要求。其中上門(mén)限為lh≤(1-β)α，下門(mén)限為ll≤β(1-α)，α為故障檢測(cè)的虛警率，β為漏警率。

2.2.2 基于二次差值的殘差決策算法

由于飛控系統(tǒng)是在系統(tǒng)故障瞬時(shí)觸發(fā)ACARS相關(guān)數(shù)據(jù)的采集及傳輸，因此，易出現(xiàn)瞬態(tài)故障（如電壓出現(xiàn)瞬時(shí)波動(dòng)）導(dǎo)致的虛警；且由于通信環(huán)境的限制，ACARS故障信息發(fā)送的間隔時(shí)間通常會(huì)高于信號(hào)的采樣時(shí)間，導(dǎo)致用于遠(yuǎn)程故障診斷的數(shù)據(jù)量少于實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)量。因此，為降低虛警率和計(jì)算量，考慮殘差序列總體趨勢(shì)變化，采用二次差值連續(xù)檢測(cè)法，把殘差向量劃分為連續(xù)的多個(gè)子殘差向量，以相鄰子殘差向量的差值作為殘差決策算法的檢測(cè)對(duì)象，從而減緩檢測(cè)對(duì)象的整體變化趨勢(shì)，有利于門(mén)限值的有效選擇。本方法可以降低短時(shí)間內(nèi)的隨機(jī)噪聲和干擾的影響，一定程度上避免將瞬態(tài)故障定位為系統(tǒng)故障的情況。

設(shè)某觀測(cè)時(shí)間內(nèi)，系統(tǒng)檢測(cè)濾波器得到變量u的輸出殘差的m個(gè)采樣點(diǎn)，殘差向量a=（a1a2…ai…a2n），每個(gè)子殘差向量的長(zhǎng)度為n，用于檢測(cè)的連續(xù)子殘差向量個(gè)數(shù)為N。決策算法步驟如下：

3）檢測(cè)二次差值序列（Δ1，Δ2，…，ΔN）中的每一個(gè)值是否均超門(mén)lh或ll，是則判定在Δi中的采樣點(diǎn)ai對(duì)應(yīng)的采樣時(shí)間發(fā)生故障，否則，將二次差值序列右移一位繼續(xù)檢測(cè)，直至檢測(cè)完最后一個(gè)二次差值點(diǎn)。

殘差檢測(cè)流程如圖3所示。

圖3 基于二次差值的殘差決策算法流程Fig.3 Flowchart of residual decision-makingalgorithmbased on quadratic difference

3 故障診斷仿真與分析

3.1 檢測(cè)濾波器設(shè)計(jì)

以某型飛機(jī)飛控系統(tǒng)為例，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)飛控系統(tǒng)的傳感器進(jìn)行故障檢測(cè)和診斷。飛機(jī)運(yùn)動(dòng)方程為：

圖4 系統(tǒng)輸入信號(hào)Fig.4 System input signals

正常情況下系統(tǒng)的各輸出量如圖5所示。

圖5 正常情況下系統(tǒng)的輸出曲線Fig.5 Systemoutput curvesunder normal condition

可以看出：對(duì)于同一輸入激勵(lì)，系統(tǒng)各輸出的變化范圍有較大的差別，所受影響各不相同。加入檢測(cè)濾波器，進(jìn)行殘差計(jì)算。無(wú)故障情況下，各傳感器的輸出殘差曲線如圖6所示。

圖6 傳感器正常情況的輸出殘差曲線Fig.6 Residual output curves with sensors under normal condition

可以看出，輸出殘差除了在輸入值跳變點(diǎn)上有較小的波動(dòng)外，其余時(shí)間點(diǎn)的殘差基本維持在0附近，說(shuō)明設(shè)計(jì)的濾波器能夠很好地跟隨系統(tǒng)的實(shí)際情況。其中除了側(cè)滑角的輸出殘差在［-0.2，0.2］（側(cè)滑角的正常輸出在［-2，10］，比滾轉(zhuǎn)角速率和偏航角的正常輸出范圍大得多，分別是10倍和2倍），滾轉(zhuǎn)角速率、偏航角和傾斜角的輸出殘差分別基本保持在［-0.05，0.05］、［-0.02，0.02］和［-0.01，0.01］相對(duì)很小的范圍?？梢?jiàn)，相同的輸入，不同傳感器輸出殘差的波動(dòng)程度不同，在一定程度上反映了傳感器的敏感性，其中側(cè)滑角的敏感性最大，傾斜角的敏感性最小。

3.2 常規(guī)殘差決策算法

利用常規(guī)殘差決策算法進(jìn)行故障診斷仿真。對(duì)側(cè)滑角v傳感器在第8秒設(shè)置卡死故障。其中：viout(t)為故障發(fā)生前的輸出，vfiout(t)為故障發(fā)生后的輸出。傳感器輸出曲線及經(jīng)檢測(cè)濾波器輸出的殘差曲線分別如圖7所示。

當(dāng)側(cè)滑角v傳感器在第12秒發(fā)生恒增益變化故障（恒增益系數(shù)為2）時(shí)，相應(yīng)的曲線如圖8所示。

假設(shè)側(cè)滑角v傳感器在第12秒發(fā)生恒偏差失效故障（恒偏差系數(shù)為4），相應(yīng)的側(cè)滑角輸出曲線和經(jīng)檢測(cè)濾波器后的殘差曲線如圖9所示。

滾轉(zhuǎn)角和偏航角可以得出類(lèi)似的仿真效果?？梢钥闯?，仿真中設(shè)計(jì)的檢測(cè)濾波器對(duì)故障檢測(cè)具有較高的靈敏性，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)出傳感器故障。同時(shí)也看到，由于閉環(huán)反饋控制的作用，系統(tǒng)的傳感器之間存在一定的關(guān)聯(lián)，單一傳感器故障能引起整個(gè)系統(tǒng)輸出的變化，當(dāng)某一傳感器出現(xiàn)故障時(shí)，所有傳感器的輸出均受到不同程度的影響，通常是發(fā)生故障的傳感器的輸出殘差變化劇烈；輸出殘差曲線變化范圍發(fā)現(xiàn)難以選擇一個(gè)合適的門(mén)限值使三種故障均能夠被正常檢測(cè)。

圖7 側(cè)滑角傳感器卡死時(shí)的故障曲線及輸出殘差曲線Fig.7 Fault and residual output curveswith side slip angle sensor jamming

圖8 側(cè)滑角傳感器恒增益時(shí)的故障曲線及殘差曲線Fig.8 Fault and residual output curveswith sideslip angle sensor havingconstant gain

圖9 側(cè)滑角傳感器恒偏差時(shí)的故障曲線及輸出殘差曲線Fig.9 Fault and residual output curveswith sideslip anglesensor havingconstant bias

3.3 基于二次差值的改進(jìn)殘差決策算法

實(shí)驗(yàn)仿真時(shí)間同樣為20 s，采樣間隔為0.1 s，lh為0.07，ll為-0.13，N=6，n=5，即共201個(gè)采樣點(diǎn)，可分成40個(gè)殘差子向量，每個(gè)殘差子向量0.5 s，需要連續(xù)6個(gè)滿足條件的殘差子向量才能判斷故障。依次比較各傳感器的所有殘差子向量中的每個(gè)值是否均超出相應(yīng)的判斷門(mén)限，是則標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，并繼續(xù)比較下一個(gè)殘差子向量直至結(jié)束。各傳感器的檢測(cè)結(jié)果如下所示。

當(dāng)側(cè)滑角v傳感器在第8秒發(fā)生卡死故障時(shí)，二次差值序列和相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果如圖10所示。

圖10 側(cè)滑角傳感器卡死時(shí)的差值計(jì)算及檢測(cè)結(jié)果Fig.10 Deviation calculation and detection results with sideslip anglesensor jamming

當(dāng)側(cè)滑角v傳感器在第12秒發(fā)生恒增益故障時(shí)，二次差值序列和相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果如圖11所示。

當(dāng)側(cè)滑角v傳感器在第12秒發(fā)生恒偏差故障時(shí)，二次差值序列和相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果如圖12所示。

圖11 側(cè)滑角傳感器恒增益時(shí)的差值計(jì)算及檢測(cè)結(jié)果Fig.11 Deviation calculation and detection results with sideslip anglesensor havingconstant gain

圖12 側(cè)滑角傳感器恒偏差時(shí)的差值計(jì)算及檢測(cè)結(jié)果Fig.12 Deviation calculation and detection results with sideslip angle sensor constant bias

從仿真結(jié)果中可以看出，采用基于二次差值的改進(jìn)殘差決策算法能夠有效檢測(cè)出發(fā)生故障的傳感器，效果良好，但由于本算法要求二次差值序列中的N個(gè)連續(xù)值均超出門(mén)限時(shí)才判為故障，所以部分情況下檢測(cè)出的故障發(fā)生時(shí)間與實(shí)際時(shí)間存在少許滯后偏差，但只要提高采樣頻率，就可以確保在給定的時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出故障。另外，由于檢測(cè)濾波器的輸入及傳感器數(shù)據(jù)來(lái)自ACARS的采樣數(shù)據(jù)，如果ACARS數(shù)據(jù)的采樣率偏低，就難以保障故障的及時(shí)檢測(cè)，因此，需要對(duì)機(jī)載ACARS的采樣頻率進(jìn)行限定，以確保系統(tǒng)故障檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文研究了飛行控制系統(tǒng)故障診斷的方法，利用設(shè)計(jì)的檢測(cè)濾波器得到傳感器的輸出殘差；根據(jù)仿真輸出值和實(shí)際測(cè)量值得到輸出殘差，提出了基于二次差值的殘差決策改進(jìn)算法；最后通過(guò)仿真?zhèn)鞲衅骱妥鲃?dòng)器的主要故障類(lèi)型數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性。