航天器控制系统机械故障诊断

中图分类号V44822论文编号10006SY0603550硕士学位论文基于定性/定量混合模型的故障诊断方法研究作者姓名学科专业导航、制导与控制指导教师培养院系自动化科学与电气工程学院RESEARCHONFAULTDIAGNOSISMETHODSBASEDONTHEQUALITATIVE/QUANTITATIVEHYBRIDMODELADISSERTATIONSUBMITTEDFORTHEDEGREEOFMASTERCANDIDATESUPERVISORSCHOOLOFAUTOMATIONSCIENCEII确定对象属性、行为及与其他对象的联系；建立各对象的模糊概率PETRI网（FPPN）I用FPPN构造各对象的故障关联模型II用消息库所表示实体对象与外部的接口III将内部的变迁与相应的消息库所相连；构造FPPNS静态结构I确定FPPN消息接口对象II用门变迁连接FPPN消息接口对象确定系统的初始标志I确定各对象的实例II确定各实例的初始状态。3）基于SDG的航天器姿态控制系统故障传播规律分析符号有向图（SDG）可以描述复杂系统的因果关系，能够清楚地表示系统中各个变量、各个部分/子系统间的相互影响关系。这种定性描述方法，特别适合于航天器姿态控制系统难以建模的部件和子系统中的故障传播分析中。1故障传播的基本规则SDG在表示故障传播时所要遵循的原则主要包括节点符号确定的情况下故障的传播方式和节点符号的确定方法两个方面，以下分别讨论。故障沿相容通路传播某时刻所有节点的符号组成一组样本，它代表了当前系统的状态。在此样本下，故障只能沿相容通路进行传播。节点平衡方程每个节点的符号由所有指向它的节点的符号和相应支路的符号决定。可用节点平衡方程来表示211JKJKKJDXSIGNXDX节点的符号由指向它的所有节点和它们之间的支路的符号确定，其中“”JX表示变量的符号，式中符号代数的运算法则如表9所示表9定性值表示列表序号XYXYXY10YY02XX3X_“”表示不能确定。故障传播规律故障的传播在SDG图中体现为节点符号的改变，因此故障的传播规律就表现为节点符号的变化规律。节点符号变化规律在故障发生或系统运行状态发生变化时，节点的符号会发生改变，但不允许跨状态的跳变。即，节点符号的变化不允许从“”直接跳变成“”或从“”直接跳变成“”。故障的动态传播规律由定量数学模型转化而成的SDG图描述了系统的动态过程，例如稳定性、初始响应、稳态响应和中间瞬态响应等都可以据此做出定性分析。2反馈控制对系统的影响在实际的系统中，反馈随处可见（航天器控制系统多为反馈控制系统），体现在SDG中即为环路，最常见的是单回路反馈，这对于故障的传播没有本质影响，即反馈不能完全抵消原有偏差。25本章小结本章分析了航天器控制系统的各种故障模式，按故障严重程度、故障部位和故障的时间特性对控制系统故障进行了分类。分析给出了惯性敏感器陀螺、红外地球敏感器、太阳敏感器、星敏感器等姿态敏感器以及飞轮包括反作用轮和动量轮、推进系统冷气、热燃气、电推力器等等执行器的故障模式以及故障的产生机理。通过对系统俯仰通道和滚转偏航通道故障产生和传播的研究，掌握了故障在控制系统的传播机理以及故障的传播方式和分析方法。本章的研究内容为进一步研究针对航天器控制系统的故障诊断方法提供了基础。第三章航天器控制系统故障诊断的定性定量混合模型研究31引言航天器控制系统具有强非线性、系统参数大范围剧烈变化、存在严重不确定性、工作环境恶劣等特点，需要将定性/定量方法有机结合，实现对航天器控制系统的有效、准确、快速的故障诊断。要将定性方法与定量方法有机结合，首先需要建立航天器控制系统故障诊断的定性/定量混合模型。因此，本章主要对定性/定量的描述方法、基于模糊逻辑的定性/定量结合的新机制及故障诊断的定性/定量混合模型几个方面进行研究。32航天器控制系统故障信息的定性/定量描述方法研究当航天器控制系统发生故障时，会通过故障征兆的形式表现出来。而进行故障诊断的过程就是通过对系统故障的可观测量的获知分析，确定故障的类型大小位置和发生时间等信息。定量描述使用的是定量物理模型，物理量之间的关系用代数方程、微分方程等精确描述，而模型本身不具备推理能力，因此系统的因果关系必须在模型外由人来给出。而对于航天器控制系统这类复杂系统，由于条件的限制在某些环节上也只能得到它们的定性描述，定性描述使用的是定性物理模型，主要对系统的动态行为，例如状态平衡、振动、反馈等，不使用连续变量的数学微分方程而进行预测说明，物理量之间的关系用定性约束、定性进程等描述，系统的因果关系体现在模型之中，通过局部传播能实现系统的行为预测和行为解释。在对航天器控制系统故障的定性和定量分析的基础上，得出了航天器姿态控制系统故障信息的定性/定量描述。321故障信息的分类规划故障信息的分类以系统结构为基础，主要依据是可获知的故障信息的程度,可分为一下四类。1针对某些数学模型可完全获知的环节。在假设系统模型可完全精确获知的情况下对系统的故障诊断是理想状态下最有效的诊断思路，但是在实际系统中尤其对于航天器控制系统是不现实的，因此部分可获知的模型信息可以作为故障信息的定量信息加以有效利用。2针对某些数学模型只能部分获知却可以了解其定性状态的环节。在这类情况下，部分获知的定量信息不一定是有效的，而通过专家经验或者实验统计等可以了解的定性知识可以作为故障诊断的有效信息。3获知数学模型但有一定定性经验知识的环节。这种情况下，对系统故障诊断只能依据仅获知的定性知识进行相对有效的诊断，若定性知识是具体化的，往往可以进行比较有效的诊断，但若此类知识仅仅是可借鉴的，往往很难在故障诊断中加以利用，此时则需要通过相关的其他环节的信息状况进行诊断。4没有知识支持的环节。对于这部分信息，由于无法获知直接观测量或者获知的信息是不可利用的，因此同样需要通过与其他环节的协同诊断进行故障的定位。322定性/定量的互补转化关系通过对故障信息的分类规划可以得出，定性知识包括两部分，一部分是专家经验和实验知识，这部分是纯粹定性推理，另一部分则是从定量知识中提炼抽取的定性知识，这一部分是依赖与对定量知识的可知性的。而在基于定量知识的诊断中，利用定性的经验知识，也会提高故障诊断的效率和准备性。因此对于航天器控制系统故障信息来说，二者是共存共用的关系，并可以在一定的条件下相互转化和利用。323航天器控制系统故障信息的定性/定量描述航天器控制系统故障诊断所依据的前提是对控制系统各部分知识可观测量的获取，这里的知识包括定性知识和定量知识。航天器控制系统故障包括的元部件故障、传感器故障、执行器故障、控制器故障、计算机硬件故障等几类故障作为故障诊断的对象，在故障诊断的过程中，首先需要根据对不同部分的经验知识和模型知识的掌握情况的不同程度，对所有可以获知的可观测的故障表征按上述故障信息分类规划方法进行分类。对定性知识和定量知识进行有条理的归类处理，并对于可以定性定量互补转化的知识作为信息利用的首选知识储备，对于孤立的定性知识或部分定量知识需要进行有效性评估，针对不同的故障环境进行有选择的利用。在对航天器控制系统故障信息的描述上，对于定性/定量知识的处理，可以分为知识核，散布知识点和转化知识点三大类。例如对于敏感器、执行器、控制器等，已有的对其理论模型的掌握和了解以及对与其原理性的掌握都可以作为知识的基本准线，可以称为知识核。知识核是所有故障诊断知识的基础，即可以在故障诊断中直接利用，也可以此为基础连接其他的散布知识或者进行知识的定性定量转化。散布知识可以作为所有孤立散布的故障信息知识的统称，也分为定性散布知识点和定量散布知识点。转换知识即可以定性定量互补转换的知识。定性方法4749和定量方法虽然在本质上有所不同，但都是对实际物理系统的结构和行为进行描述与分析。传统的定量方法5053能给出实际物理系统的精确描述，但不具备推理能力；定性方法具备推理能力，能表达实际物理系统中的因果关系，能在较高层次上给出系统的宏观描述，但在要求精确描述物理量时显得无能为力，它是以放弃对物理量描述的精确性为代价换取了对实际物理系统的推理能力。这两种方法在一定程度上具有互相补充的性质。二者关系图可表示如图2所示。定量建模分解方程微分方程精确解实际物理系统定性建模结构描述行为解释局部传播行为预测分析判断转换图2定性方法与定量方法关系图定性/定量综合集成混合模型既能表现变量的定量信息以及它们之间的规律性知识，又能表现专家解决问题的经验、控制策略以及表现动态系统中状态变量的发展变化趋势等，从而把知识的定性和定量表示结合起来，而这种混合模型结构，本质上是若干个带有约束条件的非线性描述的组合，这里的非线性描述是广义的，它既包括定量解析描述、模糊关系描述等，又包括定性值符号项、定性值组合等有关对动态行为的描述。这些描述和各种约束（定性、定量）条件的有机结合以及它们的组合就构成了动态系统的定性/定量混合集成模型5455。对于系统来说，其内部的机理是现实存在的，而本文所指的定性和定量知识，应该理解为人们感知能力所能及的部分知识。定性知识和定量知识本质上在已经结合在一起的，而这里的结合是指对于人们所能获知的不完备的定性知识和定量知识的结合。这主要取决于人们的感知能力的极限。所以人们对系统感知能力的提高起到关键作用，而研究定性/定量相结合的故障诊断方法的目的即是最大限度的利用人们可以感知的知识包括定性知识和定量知识。33基于模糊逻辑的定性/定量相结合的新机制研究一般来说定量模型善于表现抽象的、定量的、显现的知识，而定性模型善于直观的、定性的、隐现的知识，二者具有不同的思维方式。本文的研究对象是航天器姿态控制系统的故障诊断,而试图利用一种方法显然是难以有效的对系统故障信息进行描述是困难的，尤其对于航天器控制系统一类复杂闭环控制系统。由于各种条件的限制，可获得的故障信息是不全面的，由于具有强非线性、通道间强耦合、系统参数大范围剧烈变化、存在严重不确定性等特点，要获得较为精确的系统模型、故障模型非常困难。因此，单纯利用基于模型的方法对航天器控制系统进行故障诊断很难奏效；另一方面，由于星载测量设备在重量、体积空间、物理原理等方面的限制，一般仅能获得系统的部分状态信息，导致系统某些部件的故障信息难以直接获得，只能从获得的部分状态信息中提取，而在故障信息提取的过程中，由于系统的动力学特性十分丰富，工作环境非常恶劣，人的推理演绎能力尚不能完全涵盖这种系统丰富的动力学特性，利用基于知识的故障诊断方法亦难以获得满意的诊断效果。因此对各种定性知识和定量知识的结合利用是航天器控制系统故障有效诊断的需要，即需要寻找一种机制，充分利用系统的各种定性和定量信息，形成定性/定量相结合的航天器控制系统故障诊断方法。定性和定量知识采用的是不同的表达描述方式，因此定性/定量结合的关键问题就在于定性表示和定量表示之间的“接口”问题，这种接口是指它们之间的转换，包括时间时序匹配，空间论域匹配，量值匹配，关系及约束的匹配等。因此本文提出了基于模糊逻辑的定性/定量结合的新机制，即通过对可知的航天器姿态控制系统的各类故障信息进行定性和定量的归类分解，然后利用模糊逻辑原理对故障知识的重新编制，实现定性/定量的有机结合。331模糊逻辑模糊理论是在美国柏克莱加州大学电气工程系LAZADEH教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。模糊逻辑和经典的二值逻辑不同，模糊逻辑是一种连续逻辑。一个模糊命题是一个可以确定隶属度的句子，它的真值可取0,1区间中的任何数。很明显，模糊逻辑是二值逻辑的扩展，而二值逻辑知识模糊逻辑的特殊情况。因此模糊逻辑有着更普遍的实际意义，它摒弃了二值逻辑简单的肯定或否定，把客观逻辑世界看成是具有连续灰度等级变化的，它允许一个命题亦此亦彼，存在着部分肯定和部分否定，只不过隶属程度不同而已，这就为计算机模仿人的思维方式来处理普遍存在的语言信息提供了可能。建立在模糊逻辑基础上的模糊推理是一种近似推理，可以在所获得的模糊信息前提下进行有效地判断和决策。而基于二值逻辑的演绎推理和归纳推理此时却无能为力，因为它们要求前提和命题都是精确的，不能有半点含糊。在基于定量模型的航天器控制系统故障诊断过程中，需要把实际情况加以简化以便于建立数学模型，一旦建立了航天器姿态控制系统的数学模型以后，利用现有的定量诊断方法就可以对整个控制过程进行深入的系统分析和研究。尽管如此，这种分析对于实际控制过程依然是近似的，甚至是非常粗糙的。近似程度取决于建立数学模型过程中的简化程度。模糊逻辑可以把更多的实际情况包括在控制环内来考虑，整个控制过程中的简化程度是时变的，这种模型的描述不是用确切的经典数学语言，而是用具有模糊性的语言来描述的。基于数学模型的姿态控制系统故障诊断表面上是精确的诊断，而实际上是简单的诊断，只有在数学模型与实际情况比较相符时才较为精确。而模糊语言则可以把被简化的部分也综合起来考虑。因此针对本文所研究的定性知识和定量知识，模糊逻辑具有对这两类故障知识的双重描述功能，从而应用模糊逻辑原理，通过对模糊隶属度函数的调整可以将定性知识和定量知识结合在一起，实现二者的有机结合。332定性/定量相结合的新机制如图3所示，对于一个实体的航天器，同时客观存在着完全定量化的描述和完全定性化的描述，可以完全定量化为定量航天器故障模型，即在这种模型中的是利用完全精确的数学模型来完整的描述整个航天器的姿态控制系统，然而由于人们完全的掌握航天器的精确模型是困难的，不可避免的存在建模误差，是一个近似的系统模型。故障诊断的对象也是针对一个近似的数学模型，因此这里的定量航天器模型可以包含有已知的定量故障模型知识即已知的可以利用的模型知识，用与进行近似建模的知识和未知的定量故障模型知识即完全精确的定量模型知识中的其他知识。同时也可以完全定性化为定性航天器故障模型知识，即在这种模型中的是完全用定性知识描述的整个航天器的姿态控制系统，对于从单独的元器件到整个航天器系统，由于其相互间存在的关联关系，因此客观上都是可以用定性知识来表示的，但是由于人们推理演绎能力的限制尚不能完全掌握这些定性知识，因此这里的定性航天器模型也可以包含有已知的定性模型知识即已知的定性知识包括经验知识、结构知识等和未知的定性故障模型知识即人们尚没有获知的经验知识等。而基于模糊逻辑的定性/定量相结合的机制，即是通过利用模糊逻辑的方法，将定量航天器模型中所包含的已知的定量故障模型知识和定向航天器模型中已包含的已知的定性模型知识相结合。通过设定不同的隶属度函数确定定量知识和定性知识在定性/定量混合诊断过程中应用的权重，权重的大小决定着定量知识和定性知识的应用程度。同时如图3中所示，S1和S2是已知和未知知识的边界线，随着人们经验的积累和增加，S1有向Y轴正方向扩展的趋势，S2有向Y轴负方面扩展的趋势，代表着已知知识的增加和未知知识的减小，从而使得形成的定性/定量混合模型也更完备。0XYS2包含包含完全定量化完全定性化实体航天器定量航天器故障模型定性航天器故障模型已知已知未知定性定量混合模型基于模糊逻辑的结合新机制未知S1图3定性/定量结合新机制示意图34航天器控制系统故障诊断的定性定量混合模型研究341航天器控制系统组成主动姿态控制系统56由姿态敏感器、控制器、执行机构和航天器本体一起构成闭环控制回路。姿态敏感器测量和确定航天器相对于空间某些已知基准目标的方位；控制器对测得的信息进一步处理后确定航天器姿态，并根据确定的姿态按满足设计要求的控制律给出控制指令；控制执行机构按控制指令产生所需的控制力矩，实现航天器姿态控制。航天器姿态控制系统组成框图如图4所示。太阳敏感器组件三轴磁强计探头三轴磁强计线路盒陀螺A陀螺B前滚动地平仪太阳探头前滚动地平仪头部前滚动地平仪线路盒俯仰地平仪头部俯仰地平仪线路盒后滚动地平仪太阳探头后滚动地平仪头部后滚动地平仪线路盒总控计算机（双机备份）6路喷嘴电磁阀二级减压阀一级减压阀止回阀电爆阀气瓶2气瓶3气瓶1三轴正交磁力矩器飞轮线路盒模拟控制器偏置动量轮A偏置动量轮B25度斜放反作用飞轮俯仰磁力矩器图4航天器姿态控制系统组成框图航天器控制按控制力和力矩的来源可以分为两大类。1被动控制其控制力或力矩由空间环境和航天器动力学特性提供，不需要消耗星上能源。例如利用气动力或力矩、太阳辐射压力、重力梯度力矩、磁力矩等实现姿态的被动控制，而不消耗工质或电能。2主动控制包括测量航天器的姿态，处理测量数据，按照一定的控制规律产生控制指令，并执行指令产生对航天器的控制力或力矩。主动控制需要消耗电能或工质等星上能源，由星载或地面设备组成闭环系统来实现。星上自主控制方框图如图5所示。星载控制器敏感器执行机构航天器姿态动力学空间扰动给定图5星上自主控制方框图342航天器姿态动力学方程如下给出基于本体坐标系的航天器的姿态动力学方程组，也称为欧拉动力学方程，XYZYXYXZZYZYXZDIIMTDIIT31其中，分别为刚体绕坐标222,XYZMMMIYZDIXDIYXD轴OX,OY,OZ的转动惯量为航天器的总重量，是航天器空间转动角速度,XYZ沿主惯量轴的分量，是作用在航天器相对于质心O的合外力矩沿航天,XYZMM器主惯量轴的分量基准点选航天器本体坐标系OXYZ的原点，也即航天器质心O。与欧拉角的关系式为,XYZ,32COSSINICOSXYZ以上两式均为非线性微分方程组，一般难以解析求解和分析，只有根据具体情况加以处理或者求数字解，由计算机来实现。因此有必要在小角度假设下，对姿态运动方程进行线性化。当航天器的姿态在小范围变化时，即当时，则可以有,1RAD3301XYZ即3400XYZ代入航天器的姿态欧拉动力学方程311就可以得航天器的线性化姿态动力学方程，即35200200XYZXYZYZYZXYXMIIIIII由式315可以看出，航天器姿态动力学在俯仰轴可以独立出来，而滚动和偏航姿态是耦合的。当航天器各轴惯量基本相同，而且忽略轨道角速度耦合作用时（或者很小，例如同步轨道），则上式可以简化为0，XYZMII36其中往往包含扰动力矩和控制力两类力矩，前者将使航天器姿态发生,XYZM变化，而后者则起到补偿扰动力矩，保持航天器姿态稳定或一定指向精度的作用这是一组航天器姿态的解耦动力学方程，在解耦情况下，俯仰、偏航和滚动三个通道的运动是互不相关，而形式上完全相同，对与高轨道卫星，可以较好的近似。对上式进行拉普拉斯变换，即可得到航天器姿态控制的被控对象传递函数，其结构框图如图6所示2201XYZISI2201ZYZISIZ0YZXI21YSXMYZM图6航天器姿态控制的被控对象传递函数结构框图343零动量反作用轮的三轴姿态控制律以欧拉角描述的零动量反作用轮三轴姿态稳定航天器的动力学方程为372000020000DXYZXYZXZYYYXZDZYZXYXZYXMIIIIIIIIII若考虑到三轴姿态稳定航天器的星体角速度很小的实际情况，假设，,0XYZ并且忽略轨道角速度的影响，则上述非线性动力学方程可以得到线性化，即038DXXYYDZZMII此时，整个航天器的控制系统就可以看成是由滚动、俯仰和偏航3个独立通道控制系统组成，它们在形式上完全相同。因此3个正交的零动量反作用轮完全可以根据各自轴上的姿态误差，相互独立地改变自己的转速，实现对各自的姿态控制。以俯仰通道为例设计控制律如下。零动量反作用轮的控制力矩为39CPDMIK其中，分别为比例系数和微分系数；为姿态敏感器和速度敏感器提供,PDK,的姿态信息。则有310YDPDYIKM显然，对于此典型的二阶系统只要选择合适的控制律反馈系数和，则可以确定闭环系统的特征根从而就能保证系统的稳定性和动态特性。零动量俯仰通道姿态控制系统框图如图7所示。扰动力矩反作用轮马达控制律姿态敏感器12SMKSIS1YIS姿态给定值RM图7零动量俯仰通道姿态控制系统框图344基于模糊逻辑的定性/定量混合建模模糊逻辑表示定量知识模型和定性知识模型的某一段相应的环节之间的模糊关系，这种定性定量的结合体现在，在某一段环节中，对于应用定量知识和应用定性知识隶属度的区分，来决定此环节知识约束的起点和终点间的规划路径。模糊逻辑的关系式可以描述如下设定量知识为，定性知识为，则诊断路径规划式为DLKDXK3110,12IDXLDLIM如图8所示，表示零动量俯仰通道姿态控制系统基于模糊逻辑的定性定量混合模型其中，表示定性知识的隶属度，表示定量知识的隶属度，表示模糊算子，DXDL即表示了定性定量知识的模糊逻辑，模糊逻辑的关系是针对具体的任务状况而定的。考虑的因素包括的值很小时的择优；1DXL、的值相当时的择优；2L、的值有较明显差异时，系统对快速性或准确性的要求的不同。3DXL、FUZZYFUZZYFUZZY姿态给定值扰动力矩FUZZYFUZZY扰动力矩反作用轮马达控制律12SMKSIS21RIS姿态敏感器姿态给定值反作用轮马达控制律ABCDEGHJI定量航天器故障模型定性航天器故障模型故障征兆故障源图8基于模糊逻辑定性/定量混合模型图知识约束的起点和终点的选择可以是单个元件的输入和输出，也可是局部部件的输入和输出，如图9所示，其中的取值如下IK10,12IDXKIM3122,IL3IDXLI表示在此段路径中需要两种信息，但二者又是一个整体。LK定量航天器故障模型定性航天器故障模型FUZZY1ASBAB图9局部的定性/定量混合模型图图9中，表示定性/定量混合模型中的一部分，箭头表示与定性或定量知识源相关的其他的定性或定量知识。345定性/定量混合模型的知识形式定性/定量混合模型中的定性/定量知识是以一种近似于生物界中生命的“生长”的一种状态，即基于系统本身的定性或定量结构知识的基础上，对于获知系统定性或定量知识的增加，而表现出的一种知识的增多，即顶层知识的显现的过程。如前所述，对于航天器姿态控制系统，已知的定量航天器故障模型和已知的定性航天器故障模型的知识不是固定不变的，随着航天器在轨时间的增加、人们经验的积累以及认知水平的提高，可获知的定量航天器故障模型和定性航天器故障模型更加清晰，即趋向于接近完全定量化的定性航天器故障模型和完全定性化的定性航天器故障模型。令知识获知度为，其中为对定量航天器模型的获知度，为对定性01NDLNDXN航天器模型的获知度，航天器定性/定量故障知识模型为S，其中为定量航天器模型，DL为完全定量化的定性航天器故障模型，为定性航天器模型，为完全定性化的0DLSDXS0DX定性航天器故障模型，则有如下的关系01DLDLNSN当时，有313DXX当时，有01,IJYJIRXJNIIXJJY隶属度。由实验数据确定经验隶属度IJS416IJJI第征兆匹配第原因的次数第征兆出现的总次数由专家经验，针对出现的航天器姿态控制系统故障征兆，相应的可能故障原因IX，设定相应的隶属度，在此可以综合多个专家的经验，并结合实际情形下12,NYIJT可能出现的状况进行有效的信息提取。设定实验数据权值为，专家经验权值为，其中1W2W1212,0,W且则由41712,IJIJIJRSTMJN即构造故障诊断矩阵。2知识推理诊断当出现某些故障征兆时，则形成输入征兆向量,根据推理关系式X418YR即可得到相应层面的故障原因向量,然后由最大隶属度原则即419MAX1,2KJYYN从而得到对应的故障原因。4322奇偶空间准确诊断此时设定定性/定量混合模型模糊逻辑的模糊隶属度函数为10DLX考虑如下线性离散系统4201XKAKBUFWKYCDG其中为系统状态，为执行器输入，为传感器输出，NXKRPUKRQYKR为扰动输入；为具有相应维数的已知矩阵。由上式根据滑动数RW,ABFG据窗方法，令时刻获得测量值，则可得到系统的时间冗余测量方程KS4210UWYKHXSUKHW定义奇偶空间,其中称为奇偶向量。则时刻的奇偶方程定义为0TVVV422TUCRKZK其中为残差，为与对应的传感器的实际输出，RKZY,为执行器指令输入。当系统没有故障时满TTCCCUKUSK,CCUSK足时，而当系统出现故障时则，因此通过残差值即可实现故障诊断。0R0R但是由于系统不可避免的存在扰动会干扰对故障的诊断，则奇偶向量还应满足条件。TWVH综合以上两式，则奇偶向量需满足4230TWVH因此奇偶空间法的实质即构建包含实际测量值的约束关系式，根据故障导致的实际测量值的变化在关系式中的体现实现故障诊断。4323定性定量混合诊断流程航天器姿态控制系统的故障一般反映在传感器故障、执行器故障、系统状态故障和模型参数偏差等几个方面，定性定量混合诊断流程图如图26所示。输入故障诊断结果征兆控制律与执行器被控系统传感器干扰故障故障1X2MX知识推理初级诊断奇偶空间法深入诊断传感器故障控制计算机故障执行机构故障被控过程元部件故障直接匹配故障定性定量混合故障诊断控制系统模型图26定性定量混合诊断流程图1获得系统的故障征兆，设定对应的故障原因向量，在此12,MX12,NY故障原因向量只涉及分系统级故障，如传感器故障、执行器故障等。2采用知识推理算法如前述，构建诊断矩阵，由输入的故障征兆诊断根据R得到分系统故障，可以快速的定位故障，并且避免了推理过深导致的诊断的YXR失败。在此算法中可以充分利用专家经验和实际应用经验，对于某些与故障征兆匹配度很高甚至可直接匹配的故障，则可以设置专门的诊断通道，完成故障诊断。3当很难获知系统的完整精确模型的情况下，对于系统某些具体分系统或部件的模型信息是可以比较精确的获知的，此时根据奇偶空间的方法，对具体分系统或部件，建立包含测量值的约束关系方程。在由2的知识推理算法定位到故障后，通过分析具体分系统或部件的残差，得到最终的故障原因。在此可以很好的利用系统的模型信息完成仅知识推理无法实现的故障诊断，减少了知识推理的误报率，优化了故障诊断的准确性。单个传感器的故障模型I424IIIIZKYK其中为传感器的实际输出，为传感器的正常输出；模型参数称为IZKIIK刻度因子，为偏差。当为常数时,模型对应传感器卡死故障；当I0IIK时,对应传感器增益变化故障；当时,对应传感器恒1,0IIK1,0IIK偏差故障。当传感器正常。1IIK同理执行器的故障模型可表示为425IIICIUKMUK其中为执行器的实际输出，为执行器的正常输出；模型参数称IUKIIIMK为刻度因子，为偏差。当时,对应执行器卡死IMINAX0,IIIKAU故障；当时,对应执行器开路失效，具体到动量轮MINAX0,IIIIMKUU或者表现出的故障模式是动量轮不转或者是动量轮转速失控高速失控，而对于喷气推力器其则表现为喷嘴卡死，不能喷出或者喷嘴不能关闭，连续大喷气；当时,对应喷气推力器的喷嘴漏气故障；当时,01,0IIK1,IIMK为常数对应执行器恒偏差失效，具体到动量轮表现出的故障模式是转速偏低。当时，对应执行器正常。对于部件级的奇偶方程的建立，可以直接通1,0IIMK过实际输入输出的测量值检验一致性实现故障的诊断。4采用知识推理与奇偶空间法结合的故障诊断方法，在诊断得到故障原因的结果后，及时的将此次的诊断对应关系回馈到知识推理库中作为下一次诊断的备份知识。此外，也有可能通过前面的诊断未能准确获得故障原因，也同样需要回馈到前面的知识推理库中作为参考及再次推理的依据。4324仿真实验首先选取隶属度函数的值为01DLX设定五个故障征兆为，相应的三个故障原因为。12345,X123,Y表13故障征兆与故障原因对应表由得到实验数据诊断矩阵IJJSI第征兆匹配第原因的次数第征兆出现的总次数原因J征兆I1Y2Y3Y1X32021203X01343005X2030640372510406S由专家经验得矩阵75280012T设实验数据权值，专家经验权值，得1035W65W09730241782080R当时，即有故障现象时得0,1X23,X45,972,85YXR由最大隶属度函数原则则当前分系统的故障原因为。2MA13JYY2Y针对由知识推理诊断出的分系统或部件级故障后，选取定性/定量混合模型模糊逻辑的隶属度函数的值为10DLX若此时是执行器故障，则由奇偶空间的方法，例如当时执行器2Y1,0IIMK正常，实际输出与正常输出之间存在一致性，而当执IUKICUKIIICU行器发生故障时，例如时则这种一致性被改变，从而体现出故障，05,IIM此时可能是喷嘴泄漏故障。因此知识推理和奇偶空间法相结合的故障诊断方法有效的利用了各种系统信息,实现了较好的故障诊断效果。44定性/定量故障诊断结果的统一处理方法研究441信息素在诊断知识处理中的应用自然界中的真实蚂蚁总是在所经路径上连续不断地留下信息素，而信息素也会随着时间的推移而连续不断的挥发。而蚁群算法则是从自然界中真实蚂蚁觅食的群体行为得到启发而提出，本文结合蚁群算法中信息素的概念，在研究基于模糊逻辑的定性/定量混合诊断方法的基础上，采用标志信息素的概念，将人们对于定性航天器故障模型和定量航天器故障模型知识的认知的增加，表示为知识节点上信息素的累加。蚁群算法的典型的数学模型表达式如下4261IJIJIJMKIJIJTNTT式中，表示信息挥发系数，则表示信息素残留因子，为了防止信息的无限积累，的取值范围为；表示本次循环中路径上信息素增量，0,IJT,IJ初始时刻，表示第K只蚂蚁在本次循环中留在路径上的信息量。0IJKIJT模糊逻辑是随着故障诊断的进行是动态变化的，与蚁群算法中的信息素的累积原理相似，可以理解为三维平面内信息素的累积，当随着故障诊断的进行，人们对系统的掌握加深，则在此环节上的信息素的累积是逐渐增加的，形成一条稳固的定性定量知识路径。区别在于蚁群算法的信息素的概念是模拟人脑的记忆特点，即新信息不断存入大脑，而存储在大脑中的旧信息随着时间的推移逐渐淡化，甚至忘记。而针对航天器控制系统中的标志信息素的概念是指此处的信息残留因子是由故障诊断的成功和失败所决定的，诊断失败的案例导致诊断经过的知识节点的信息素的挥发，而成功诊断所经过的知识节点的信息素是持久稳固的。从而通过利用蚁群算法中信息素的概念，将定性定量故障诊断知识与前述的定性航天器故障模型和定量航天器故障模型知识的消长联系在一起，形成一种完整的知识处理体系。因此在此处的蚁群算法表达式可以调整为4271IJIJIJMKIJIJTNTT其中，10诊断成功诊断失败随着航天器控制系统故障的成功诊断，在路径上的信息素得到累加。此处的,IJ信息素包括定性航天器故障模型知识和定量航天器故障模型知识。即随着对航天器控制系统故障诊断的深入，也同时增加了定性定量混合模型的建模深度，即。00,DLDLXDXSS442故障诊断知识的统一处理方法在航天器控制系统的故障诊断过程中，根据故障征兆信息，基于定性/定量混合模型，对于系统故障进行诊断，在正确诊断出故障后，对于故障诊断信息进行统一处理，即对诊断结果进行归类，分为如下三类诊断结果，同时对于生成的故障模式进行备份，作为下次故障诊断的依据。1成功诊断的结果对于实现正确故障诊断的知识，直接提取为专家的成功经验知识，用作定性诊断的依据，同时增加诊断过程中的关联知识的可信度，在以后故障诊断过程中，当利用到此次成功诊断中的某些关联知识时，增加的可信度有利于提高故障诊断的准确性和快速性。2新的故障诊断模式由于目前对于航天器控制系统的故障模式的掌握并不是很完全的，因此当在故障诊断过程中，诊断出新的故障模式时，要及时的记作新的案例知识吸收入案例库中，作为下次诊断的依据，从而不断地丰富定性/定量故障诊断知识库。3未能正确诊断出故障当未能正确诊断当前故障时，同样要作为诊断失败的案例进行储备，用作专家的失败经验知识，在出现同样的故障诊断模式时，可以及时的避免错误的诊断。同时可以适当的降低相关联环节的可信度。另一方面，当由于人们认识的局限，对于某些故障无法实现诊断时，则需要通过容错控制或切换安全模式等，尽量降低故障的影响，一旦掌握此故障的模式后，则同样需要提取为定性诊断知识。45本章小结建立了基于定性/定量混合模型的故障诊断的系统结构，对定性/定量混合模型在故障诊断体系中的应用给出了明确的思路。在此基础上，分别通过采用定性仿真法和奇偶空间法相结合以及知识推理和奇偶空间相结合的定性/定量故障诊断方法进行航天器控制系统的故障诊断，其中利用了模糊逻辑中的模糊隶属度函数的思想，对前述建立的基于模糊逻辑的定性/定量混合模型，进行定性/定量的故障诊断。通过对采用的定性故障诊断方法即定性仿真方法和知识推理方法以及定量故障诊断方法的理论分析和研究，确定了这两种方法的可行性和有效性，进一步以航天器姿态控制系统的俯仰通道为例进行仿真实验，仿真结果验证了方法的有效性。结合前面的基于模糊逻辑的定性/定量混合建模，从而完整地建立了基于定性/定量混合模型的故障诊断方法。结论故障诊断技术对于提高航天器控制系统的可靠性和安全性具有极为重要的意义。目前，航天器控制系统故障诊断方法主要有基于模型的方法即定量方法和基于知识的方法即定性方法。由于航天器控制系统是一类复杂的闭环控制系统且所处的空间环境的复杂影响，在对其的故障诊断中需要面临强非线性、通道间强耦合以及系统参数大范围剧烈变化的问题，而现有的定性和定量方法各有优缺点，由于方法本身的局限性，单纯的利用基于模型的方法和单纯的基于知识的方法都不能取得很好的效果，而基于定性/定量混合模型的故障诊断方法则可以将两种方法有机的结合，通过综合运用实现优势互补，从而可以提高航天器控制系统故障诊断的准确性和快速性，成为航天器控制系统故障诊断技术研究发展的方向和研究热点。本文在对国内外学者研究成果的学习和研究的基础上，针对航天器控制系统的故障，重点研究了基于定性/定量混合模型的故障诊断方法。主要成果1通过对航天器控制系统故障的分析和研究，给出了航天器控制系统的各类故障模式以及其定性和定量的知识表示。同时掌握了故障的产生和传播机理及分析方法。2通过对故障信息的分类规划和对定性/定量知识关系的分析，形成了航天器控制系统故障信息的定性/定量描述方法。并利用模糊逻辑既可以描述定性知识又可以描述定量知识的特点，提出了基于模糊逻辑的定性/定量相结合的新机制。在此基础上，针对航天器控制系统故障，建立了基于模糊逻辑的定性/定量混合模型。3在建立了定性/定量混合模型的基础上，提出了基于这种混合模型的故障诊断系统结构，对定性/定量混合模型在故障诊断体系中的应用提供了明确的思路。分别采用了定性仿真/奇偶空间法和知识推理/奇偶空间法两种定性/定量混合诊断方法，应用于航天器控制系统的故障诊断中，仿真结果验证了方法的有效。从而形成了基于定性/定量混合模型的航天器控制系统故障诊断方法。主要创新点1根据航天器控制系统的特点，基于模糊逻辑，将描述航天器控制系统故障的定性模型和定量模型有机结合，形成适合航天器控制系统故障诊断的定性/定量混合模型。2利用定性/定量混合模型，分别将定性仿真和知识推理法与奇偶空间法相结合，形成两种基于定性/定量混合模型的航天器控制系统故障诊断方法。下一步的工作本文对基于模糊逻辑的定性/定量混合建模以及基于这种混和模型的定性/定量故障诊断方法进行了分析和研究，取得了一些成果。但是仍有值得研究和完善的地方。1在掌握更多的航天器控制系统故障，尤其是定性知识的基础上，对定性/定量混合模型的完善和验证，包括对模糊隶属度函数的优化问题有待进一步的研究。2对定性趋势分析的深入研究，将其与定性仿真的结合应用，可以提高定性/定量混合诊断方法对定性知识的提取和利用，进而提高整个诊断系统的综合性能，以及信息素在定性/定量故障诊断中的应用研究，成为值得关注的问题。参考文献1贾宝申卫星姿控系统故障诊断仿真研究D哈尔滨工业大学硕士学位论文2006年2荣吉利,纪常伟等航天器故障诊断专家系统技术的应用和展望J强度与环境1996248593PETTITF,KLEINJDHURJATIPSDIAGNOSTICMODELPROCESSORUSINGDEEPKNOWLEDGEFORPROCESSFAULTDIAGNOSISJAICHEJ,1990,365655714STRUSSPMATHEMATICALASPECTSOFQUALITATIVEREQSONINGJARTIFICIALINTELL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