变结构模糊系统传感器故障诊断方法

摘要

本发明提供一种变结构模糊系统传感器故障诊断方法及其在飞控系统的应用，无需建立飞控系统传感器的精确解析模型，利用变结构模糊系统的全局逼近能力建立传感器预测模型，基于真实模型与预测模型之间的误差对一个或者多个传感器故障进行检测、识别与包容，保证飞控系统正常工作；同时变结构模糊系统能够根据所采集到的传感器数据实时在线配置模糊规则库，使得故障诊断方法不仅具有容错性而且具有实时性以及自适应性。

主权项

一种变结构模糊系统传感器故障诊断方法，其特征在于：该故障诊断方法包括以下步骤：1)利用变结构模糊系统建立观测器：在传感器没有故障发生时，在线实时采集传感器的测量数据作为学习样本，然后通过在线训练学习建立变结构模糊系统的模糊规则库，同时利用模糊系统的函数逼近能力，得到传感器的模型；2)假定传感器的数目为M，分别建立相应的M个观测器FN_i,i＝1,…,M，观测器FN_i的输出值是单个传感器输出信号的估计值；在建立观测器FN_i的同时，建立主观测器MFN，主观测器MFN的输出值是所有M个传感器输出信号的估计值；3)在每一个采样时刻，计算主观测器MFN输出值和M个传感器实际测量值之间的误差平方和MErr，若MErr小于等于预设阈值M_T，则表明所有传感器工作正常，否则，判定有传感器可能出现故障；4)在判定有传感器可能出现故障后，停止主观测器所对应的在线训练学习，然后计算M个观测器FN_i输出值和对应的传感器实际测量值之间的误差平方FErr_i，若误差平方FErr_i均小于等于预设阈值M_Ti，则表明所有传感器工作正常；如果第i个传感器对应的误差平方大于预设阈值M_Ti，表明第i个传感器可能出现故障，其它传感器工作正常；5)当判定第i个传感器可能出现故障后，停止对应的第i个观测器FN_i所对应的在线训练学习，并对第i个传感器持续观测N个采样时刻，计算N个采样时刻下所述第i个观测器FN_i的输出值和所述第i个传感器的实际测量值之间的误差平方和，若累加的误差平方和持续超过阈值M_Ci，则判定第i个传感器发生了故障；否则，判定第i个传感器无故障，处在正常工作状态，并继续第i个观测器FN_i以及主观测器所对应的在线训练学习；6)在判定第i个传感器出现故障后，将第i个传感器的输出用相应的第i个观测器FN_i的输出替代，继续主观测器所对应的在线训练学习。