基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

空间控制技术与应用 ›› 2008, Vol. 34 ›› Issue (3): 17-22.

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

1.北京控制工程研究所 2.空间智能控制技术国家级重点实验室

1.北京控制工程研究所 2.空间智能控制技术国家级重点实验室

出版日期:2008-06-25 发布日期:2021-12-11

Fault Diagnosis Method Based on a Decentralized Predictive Filter

1.Beijing Institute of Control Engineering；2.National Laboratory of Space Intelligent Control

Online:2008-06-25 Published:2021-12-11

摘要/Abstract

摘要： 针对多故障源系统的故障诊断问题，提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点，利用不同类型残差，区分系统组件／执行机构故障和传感器故障；利用模型误差估计与故障各分量的对应关系，辨识和隔离系统组件／执行机构故障；利用分散化滤渡的结构，识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例，仿真验证该故障诊断方法，结果表明，分散化预测滤波与集中预测滤波相比，对多类型故障进行检测、识别以及系统重构的能力更强。

关键词: font-family:宋体, 预测滤波')">">预测滤波, 非线性滤波, 故障诊断, 卫星姿态估计系统')">">

Abstract: A new fault diagnosis method for a complex system with more than one type of faults is proposed in this paper．To distinguish different faults，two kinds of residuals generated from only one decentralized predictive filter are used，because they have different sensitivities to component/actuator faults and sensor faults．Even more，for a component or actuator fault，the source of it can be found exactly depending on the relationship between residuals and faults．And for a sensor fault，it can be detected and isolated easily by using the decentralized structure of predictive filters．To elaborate this method，a simulation for a satellite attitude determination system is presented．The simulation results demonstrate that the decentralized structure of predictive filters is more powerful than the centralized one in fault diagnosis and system reconfiguration．

Key words: "> "> ">satellite attitude determination

font-family:Calibri, sans-serif, predictive filter">predictive filterfont-family:宋体, ')">">, nonlinear filter">nonlinear filterfont-family:宋体, ')">">, fault diagnosis and isolation">fault diagnosis and isolationfont-family:宋体, ')">">, 10pt')">"> font-family:Calibri, sans-serif, satellite attitude determination system system

中图分类号:

TP271.62，TP206.3

李骥, . 基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究[J]. 空间控制技术与应用, 2008, 34(3): 17-22.

LI Ji.. Fault Diagnosis Method Based on a Decentralized Predictive Filter[J]. Aerospace Contrd and Application, 2008, 34(3): 17-22.

[1]	唐艺璠, 窦立谦, 季春惠, 刘文静, 宗群. 基于深度迁移学习的航天器故障诊断[J]. 空间控制技术与应用, 2021, 47(3): 57-63.
[2]	王剑文, 王虹, 周宁宁, 何田. 基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#[J]. 空间控制技术与应用, 2020, 46(4): 24-28.
[3]	范炜, 李勇, 林波. 自适应高斯—厄米特滤波器[J]. 空间控制技术与应用, 2019, 45(6): 47-.
[4]	刘红星, 卿涛, 王虹, 何田, 张韶华. 一种空间轴承的自适应共振解调故障诊断方法[J]. 空间控制技术与应用, 2018, 44(4): 40-45.
[5]	刘细军, 刘成瑞, 刘文静. 敏感器故障诊断与容错控制一体化设计[J]. 空间控制技术与应用, 2017, 43(5): 31-36.
[6]	刘伟杰, 谌颖. 航天器空间自主交会故障诊断[J]. 空间控制技术与应用, 2014, 40(4): 26-30.
[7]	袁泉, 何英姿, 邢琰, 熊凯. 基于线性最小均方差估计的星敏感器故障诊断[J]. 空间控制技术与应用, 2013, 39(2): 30-35.
[8]	龚健；杨桦；赵玮；乔磊； . 基于知识推理的航天器自主故障诊断方法[J]. 空间控制技术与应用, 2011, 37(4): 19-23.
[9]	张芸香；武云丽；李智斌；涂俊峰； . 基于G2的卫星控制系统故障诊断的半物理仿真[J]. 空间控制技术与应用, 2011, 37(1): 16-21.
[10]	田科丰, 李明航. 基于自适应观测器的飞轮故障诊断物理仿真[J]. 空间控制技术与应用, 2010, 36(6): 27-32.
[11]	程会艳, 郝云彩, 熊凯 . 自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用[J]. 空间控制技术与应用, 2010, 36(3): 33-37.
[12]	张　军, 胡海霞, . 空间机器人动力学建模与模型验证[J]. 空间控制技术与应用, 2009, 35(6): 6-12.
[13]	李果. 中国航天器未来发展的GNC关键技术[J]. 空间控制技术与应用, 2009, 35(6): 1-5.
[14]	袁利, 程铭. 面向深空探测任务的飞控仿真与支持系统研究[J]. 空间控制技术与应用, 2009, 35(6): 13-18.
[15]	龚德铸, 武延鹏, 卢　欣. 一种提高星敏感器动态性能的方法[J]. 空间控制技术与应用, 2009, 35(6): 19-23.