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飛控Fairchild仙童傳感器故障診斷
在無人機飛行控制（飛控）系統(tǒng)中，Fairchild仙童傳感器用于測量飛機的飛行狀態(tài)參數，并反饋至飛行控制計算機中進行飛行控制律解算，從而實現無人機的自動駕駛飛行任務。飛控Fairchild仙童傳感器能否正常工作直接影響了無人機的安全可靠飛行，因此對飛控Fairchild仙童傳感器進行在線故障診斷具有重要意義。

飛控Fairchild仙童傳感器故障診斷
Fairchild主要研究內容和成果如下：首先，在了解現有故障診斷技術基礎上，針對飛控系統(tǒng)Fairchild仙童傳感器的特點，提出基于神經網絡非線性系統(tǒng)辨識原理的故障診斷方法，建立了以垂直陀螺和速率陀螺輸出為估計參數的神經網絡觀測器組，在線估計飛行參數。其次，針對Fairchild仙童傳感器故障類型識別問題，采用線性回歸的數理統(tǒng)計法，對故障殘差信息進行一元線性回歸建模分析，完成了Fairchild仙童傳感器恒偏差及恒增益兩種故障類型的識別；并提出雙閾值故障檢測法，對Fairchild仙童傳感器故障在線檢測，通過設置觀測時間窗口，對殘差序列連續(xù)觀測，診斷Fairchild仙童傳感器工作情況。再次，探討了神經網絡權值調整的基本算法及其改進算法的特點，并一一應用到本文建立的神經網絡觀測器進行學習，通過對網絡收斂速度、網絡辨識精度等性能指標的比較。其結果顯示，LM算法在收斂速度上均遠遠高于其他學習算法，且網絡估計誤差均滿足控制系統(tǒng)精度要求。表明LM算法的應用，綜合提高了神經網絡的收斂速度和估計精度兩項指標。在線性zui小方差*信息融合準則下，對兩Fairchild仙童傳感器系統(tǒng)應用現代時間序列分析方法，基于ARMA新息模型，分別提出了按標量加權，按向量加權（按對角陣加權）和按矩陣加權的*和自校正信息融合Kalman濾波器，其中考慮估計誤差的相關性，分別給出了相應的*融合估計的加權公式，且提出了帶白色觀測噪聲的ARMA信號的*和自校正信息融合Wiener濾波器，*和自校正信息融合白噪聲Wiener反卷積濾波器，以及*和自校正信息融合Wiener反卷積濾波器。本文提出的方法避免了求解Riccati方程和Diophantine方程，減小在線計算負擔。特別可用于解決含有未知模型參數和噪聲統(tǒng)計系統(tǒng)的自校正信息融合濾波問題。大量的仿真例子說明了算法的有效性。同時，采用LM算法，研究了不同隱層節(jié)點個數的神經網絡性能，zui終確定*神經網絡結構。zui后，對某型無人機，在matlab/simulink仿真環(huán)境下，就不同高度層的縱、橫向控制要求，在不同飛行模態(tài)下，分別對垂直陀螺和速率陀螺Fairchild仙童傳感器卡死、恒偏差、恒增益三種故障進行了故障診斷分析。

飛控Fairchild仙童傳感器故障診斷
仿真結果表明：設計的神經網絡觀測器組可對Fairchild仙童傳感器測量的無人機飛行狀態(tài)參數進行在線估計；通過對故障后的Fairchild仙童傳感器輸出和網絡輸出樣本線性回歸建模分析，實現了Fairchild仙童傳感器故障類型的識別；雙閾值故障檢測方法可有效濾除非故障引起的突變信號，降低虛警率，提高故障診斷可靠性。并利用網絡估計值重構控制律反饋輸入信號，維持了無人機的繼續(xù)可靠飛行。