深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

温博文, 董文瀚, 解武杰, 马骏

(空军工程大学 航空航天工程学院, 陕西 西安 710038)



深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

温博文, 董文瀚, 解武杰, 马骏

(空军工程大学 航空航天工程学院, 陕西 西安 710038)

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法。基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式。仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高。

飞机操纵面故障; 状态估计; 深度学习; 故障诊断

0 引言

操纵面是飞行控制系统中最重要的组成部分之一。飞机在飞行过程中会受到外界环境的影响,尤其是战斗机在战斗过程中将不可避免地产生各种操纵面故障,严重威胁飞行安全。因此,飞机操纵面故障诊断至关重要[1]。在能够获得系统精确数学模型的情况下,多模型自适应估计方法是针对飞机操纵面故障的一种有效、快速的故障诊断方法[2];但是,该方法需要预先建立精确的数学模型,飞机发生故障时模型即发生变化。为了解决飞机模型具有高度非线性且难以获得的问题,基于数据知识的神经网络故障诊断方法成为研究的热点[3]。……