Page 137 - 航空电子传感器技术的研究与应用

Research and Application of Avionics Sensor Technology
航空电子传感器技术的研究与应用

系统的信号与实际系统的信号之间的差异定义为“残差”，残余信号中存在丰富
的故障信息，可以根据适当的决策函数或决策规则诊断故障。这是最早的故障检
测方法，其原理是检测模型系统中的行为是否与实际系统中的行为一致。该方法

常与故障估计法配合使用，构建传感器故障诊断过程，通过建立模型并选择决策
函数（或规则），将残差的评估函数与所选阈值函数进行比较，检测到变化并判
断传感器系统的故障。这是一种重要且具有挑战性的方法，至今仍然很流行
Hansen 等工作涉及空速传感器的故障诊断，该方法基于自适应观测器来产

生分析冗余并创建残差，该技术使用模拟以及无人机空速传感器的实际数据进行
了测试，虽确保了非常低的误报率，但同时对真实故障的检测概率并不高。针对
低检测率的问题，Lopez-Estrada 等设计了一个 LPV 鲁棒观测器来诊断四旋翼飞
行器的传感器故障。同时创建了一个观测器库，它生成的一组残差中每个残差仅

受一个故障影响，降低了故障检测的外界干扰影响，保证了误报率的同时使故障
被有效地隔离与检测，但该技术对于在容错控制方面的问题并未得到解决。此后，
又有 Saied 等提出了一种利用扁平系统的微分平坦度特性提供分析冗余的方案。
这种方法能够提供传感器故障诊断所需的残差以及多旋翼无人机的执行器，但该

方法主要针对单个传感器故障进行检测并诊断。Berriri 等通过改进奇偶校验空间
法研究了基于小型固定翼无人机电驱动传感器的故障诊断，为二阶系统设计了一
种快速简单的传感器故障诊断算法，最终算法的简单性使得执行时间更短，传导
中的资源消耗更少。

总的来说，上述技术大多考虑单个传感器发生的故障，改进奇偶校验技术的
理论知识比较成熟，大多通过仿真进行验证，并且以应用这种方法不需要考虑其
他部件所发生的故障，使得传感器的故障诊断更加准确。最新的基于模型的诊断
方法在算法检测的灵敏度和实用性方面仍存在问题。实际工作对象的许多非线性

动力学不容易建模。在许多实际应用中，很难获得能够完全匹配传感器行为过程
的模型。但模型的不匹配可能会导致较大的残差信号，这些局限性使得基于实时
控制系统动态模型的故障检测方法难以开发和应用。

3. 基于信号处理的传感器故障诊断
基于信号的方法是通过小波变换和信息融合等方法分析可测信号，提取和处
理测量时程或其相应频谱的特征，以检测故障。许瑞振针对机载传感器的工作特
性进行分析，提出了一种多源信息优选与卡尔曼滤波相结合的信息融合方法。设

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