Page 138 - 航空电子传感器技术的研究与应用

第三章 航空电子传感器技术

计了一种带限制条件的自适应滤波算法，提高了滤波估计精度。Li 等利用小波
分析提取数据的频域特征，再用神经网络对信号对其进行诊断，在此基础上，用
单个传感器信号的数据进行自我诊断，提出一种联合信息诊断方法，该方法能够

有效诊断多传感器系统中传感器的故障。张伟鹏等对传感器系统输入输出信号做
连续小波变换，提出一种基于小波变换的方法对传感器进行故障诊断，该方法具
有简单、快速、依赖系统模型程度低、诊断效果好的优点。小波分析在实际生活
中应用得较为广泛，有研究针对这一技术做出了有效的验证，该方法在各个领域

的故障检测方面效果都非常明显，这也使得近年来在这一技术上投入的研究有所
增加。
4. 基于硬件冗余法的传感器故障诊断
硬件冗余法是用 3 只以上的同类传感器测量同一个系统参数以多数表决原则

识别故障传感器。其优点在于原理简单、鲁棒性强、不需要抽象的数学模型、检
测速度较快；缺点在于设备复杂，所需设备较多且具有较高的硬件成本和维护费
用。多数基于硬件冗余法的多传感器故障诊断的研究中，在不确定性方面并没有
得到很好地解决。Jiang 等将函数交点的纵坐标作为基本概率赋值，但由于对模

型方差信息的考虑不足，不足以表达故障模型中的不确定信息。Song 等利用测
试数据与训练数据生成的高斯分布模型之间的关系来确定基本概率赋值，而当传
感器数据波动较大时，使用单个测量数据作为测试数据可能无法解决不确定性。
直到后来，Jiang 等提出的一种基于多传感器数据融合的故障诊断方法，采用

Dempster Shafer（D-S）证据理论对不确定性进行建模，将实验模型与故障模型
的交集区域变换为一组基本概率赋值，通过电机转子的 Iris 数据集和实际测量数
据对所提方法进行了测试，验证了所提方法的有效性，才使得这一问题得到解决。
使用硬件冗余可以使传感器故障检测、分离和诊断方法的性能得到提高，使检测

阈值减小，以增加诊断概率。这种方法对于大型飞机是合理的，但并不总是适用
于小型无人机，因为硬件冗余通常不能满足无人机的尺寸、重量和功率（SWAP）
限制。

5. 基于解析冗余方法的传感器故障诊断
解析冗余方法依赖于发动机数学模型的准确性。在发动机的保养周期中，
不可避免地会出现发动机性能恶化，导致与机型不匹配的情况。解析冗余法具有
较强的实效性和深厚的理论基础，可分为基于数学模型和基于多传感器的两种形

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