基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计

摘要

气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点.以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案.将增广容积卡尔曼滤波(ACKF)算法用于气动参数估计,实现飞机模型的在线辨识.故障一旦发生,将辨识得到的气动参数用于局部包络建模,并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器.此外,为提高故障的迭代收敛速度,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法.故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性.