發(fā)布時間：2020-06-27 09:37

【摘要】：無人機具備垂直起降、低速飛行以及定點懸停等優(yōu)勢,近幾年備受國內外學者關注,其更多功能也逐漸被開發(fā),且在軍事、農業(yè)等工程領域已獲得了很好的發(fā)展。IMU(Inertial Measurement Unit,IMU)模塊作為測量無人直升機飛行姿態(tài)參數(shù)的模塊,對于無人機的正常飛行起到關鍵性作用。為了保證無人直升機能夠正常穩(wěn)定的飛行,保證IMU模塊的的傳感器所監(jiān)測數(shù)據的精確性是首要的問題,我們必須要對該模塊的傳感器的狀態(tài)進行檢測和診斷,以使其整個系統(tǒng)能夠及時獲取故障信息,并實時的做出相應的處理。所以關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,并構建了幾種常見故障的數(shù)學模型。其次,通過對BP神經網絡的學習,根據BP神經網絡的運行機理,闡述了BP神經網絡在故障診斷中的模型,由于BP神經網絡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神經網絡故障診斷優(yōu)化策略。并對網絡隱層節(jié)點的選取以及優(yōu)化算法的選擇進行了實驗驗證,驗證結果數(shù)據表明優(yōu)化后的算法是可行的并且可以大大提高網絡的收斂速度與精度。隨后,根據提出的故障診斷優(yōu)化策略,構造了優(yōu)化后的神經網絡觀測器模型,建立了無人機非線性動力學系統(tǒng)模型,并對故障診斷系統(tǒng)進行分析,同時針對系統(tǒng)的誤報和漏報,我們利用序貫概率比準則對系統(tǒng)殘差進行判定,大大的提高故障診斷的準確性以及系統(tǒng)的抗干擾能力,實驗證實整個網絡具有很強的魯棒性,并且該策略僅需一套傳感器就能夠完成對系統(tǒng)的檢測,極大的提升了整個系統(tǒng)的性能。最后,利用Matlab創(chuàng)建了簡單的飛行控制系統(tǒng)的GUI仿真環(huán)境來完成該算法的仿真驗證,根據已有的某型飛機模型,以及本文提出的故障診斷優(yōu)化策略,將陀螺儀姿態(tài)角的輸出值作為預估參數(shù),構建相應的俯仰角觀測器、滾轉角觀測器以及偏航角觀測器,對陀螺儀輸出進行在線預估。在系統(tǒng)正常工作情況下,觀測器的估計輸出值和原系統(tǒng)的實際輸出值的對比殘差基本為0。當某個模塊發(fā)生故障時由于無人機系統(tǒng)具有強耦合性,其他模塊的殘差也會發(fā)生偏差,在對殘差進行判定,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,從而提升整個系統(tǒng)的魯棒性。仿真的結果也說明將該策略應用到傳感器的故障診斷中來能夠完成在線檢測工作,滿足系統(tǒng)的要求。
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V279;V267

【參考文獻】

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本文編號：2731657