基于dSPACE的无人机舵机故障诊断系统设计与实现

发布时间：2017-07-26 10:09

  本文关键词：基于dSPACE的无人机舵机故障诊断系统设计与实现

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【摘要】：无人机因为其成本低、可靠性高、机动性能好等优点不但在军事领域受到重视,而且被广泛应用到了民用领域中。随着通信技术和自动控制技术的发展和完善,民用无人机也有了日新月异的进步。舵机系统是无人机姿态控制的核心装置,飞控计算机通过舵机来控制无人机进行转向、俯仰、起降等重要动作。当舵机发生故障时,无人机就会失控,进而导致撞机、坠毁或偏离预定航线,所以,对舵机系统的故障诊断方法进行研究有助于提升无人机的控制性能,同时也能减少无人机维护、开发的成本。面向无人机电动舵机的故障检测需求,研发出一套基于dSPACE的无人机舵机地面故障诊断系统。该系统的目标是实现参数未知的无人机电动舵机的故障诊断。基于对国内外相关领域研究成果的调研,立足于已有的研究基础,构建了系统的总体方案:针对参数未知的电动舵机,研究卡尔曼滤波器和频响模型等两种故障观测器的搭建方法,利用dSPACE的半实物仿真功能,将搭建的观测器模型与舵机实物回路无缝连接,实现未知参数电动舵机的故障在线监测以及故障分析。在故障监测方面,对于参数未知的舵机系统,为了搭建能够正确预测其输出的故障观测器,提出使用系统辨识的方法得到其状态方程参数和频率响应模型,并基于正常舵机的状态方程参数搭建卡尔曼滤波器,利用观测器的输出与实际输出构建故障残差,当残差值超过设定的故障阈值时,判断舵机发生了故障。在故障分析方面,针对舵机的故障分离和故障估计的问题,建立舵机故障分离逻辑表,对舵机的完全故障分离情况进行讨论,估计其故障参数,以此来确定舵机故障的类型和程度。为验证故障诊断方法和系统的正确性,设计了故障在线监测和故障类型测试的验证实验,实验结果表明,基于卡尔曼滤波器和基于频响模型的舵机故障检测方法不仅能够实现故障实时监测的功能,还能对舵机故障的类型进行分离和估计,为民用无人机地面综合测试平台的搭建提供了强有力的支撑。
【关键词】：舵机 无人机 故障检测 dSPACE 系统辨识
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V267
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 项目来源及研究背景10-11
• 1.1.1 项目来源10
• 1.1.2 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 舵机测试技术12
• 1.2.2 电动舵机故障诊断技术12-14
• 1.3 研究目标与研究内容14-18
• 第二章 基于dSPACE的舵机故障诊断系统设计18-30
• 2.1 概述18
• 2.2 系统总体设计18-19
• 2.3 系统硬件模块19-24
• 2.3.1 舵机19-21
• 2.3.2 驱动板21-23
• 2.3.3 dSPACE硬件系统23-24
• 2.4 系统软件模块24-28
• 2.4.1 dSPACE软件系统24-27
• 2.4.2 故障监测模块27-28
• 2.4.3 故障分析模块28
• 2.5 本章小结28-30
• 第三章 无人机舵机故障检测方法研究30-53
• 3.1 概述30-31
• 3.2 卡尔曼滤波器模型建立31-39
• 3.2.1 舵机状态方程辨识31-36
• 3.2.2 电动舵机卡尔曼滤波残差构建36-38
• 3.2.3 卡尔曼滤波模块的搭建38-39
• 3.2.4 卡尔曼模型的验证39
• 3.3 频率响应模型建立39-42
• 3.3.1 舵机传递函数辨识40-41
• 3.3.2 频响模型残差构建41-42
• 3.3.3 频响模型的验证42
• 3.4 故障诊断策略42-52
• 3.4.1 阈值设置43-48
• 3.4.2 舵机故障分析48-52
• 3.5 本章小结52-53
• 第四章 基于dSPACE的舵机故障诊断系统实现与验证53-72
• 4.1 概述53
• 4.2 舵机测试回路搭建53-57
• 4.3 舵机系统辨识方法实现及结果分析57-63
• 4.4 基于卡尔曼滤波器的无人机舵机故障在线监测方法验证63-66
• 4.5 基于频响模型的无人机舵机故障在线监测方法验证66-68
• 4.6 故障分析方法验证68-71
• 4.7 指标验证71
• 4.8 本章小结71-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 5.1 论文总结72
• 5.2 未来展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-78

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本文编号：575849