有效
航天器自主诊断重构过程的诊断与重构一体化设计方法
王大轶、符方舟、屠园园、张香燕、林海淼、赵小宇
北京空间飞行器总体设计部
专利价值洞察
基于大模型深度解析专利商业价值
解决问题
如何实现航天器自主诊断重构过程中的诊断与重构一体化设计,以提高诊断重构的效率和准确性。
达成效果
通过建立状态方程和输入输出模型,优化诊断时间和重构时机,实现故障诊断与系统重构的高效协同。
主要用途
应用于航天器控制系统,特别是在需要自主诊断和重构的场景中,如卫星、飞船等。
摘要
本发明公开了一种航天器自主诊断重构过程的诊断与重构一体化设计方法,包括:建立航天器控制系统的连续时间状态方程和离散时间状态方程;根据离散时间状态方程得到与诊断时间相关的系统输入输出模型;根据系统输入输出模型得到与诊断时间相关的故障估计表达式;根据连续时间状态方程和状态反馈控制增益得到无故障情况下航天器的控制输入;根据与诊断时间相关的故障估计表达式和无故障情况下航天器的控制输入得到与重构时机相关的系统控制率。本发明可有效提升诊断重构过程的协同程度,同时优化诊断时间与重构时机,实现故障诊断与系统重构的一体化设计。
1.一种航天器自主诊断重构过程的诊断与重构一体化设计方法,其特征在于包括:建立航天器控制系统的连续时间状态方程和离散时间状态方程;根据离散时间状态方程得到与诊断时间相关的系统输入输出模型;根据系统输入输出模型得到与诊断时间相关的故障估计表达式;根据连续时间状态方程和状态反馈控制增益得到无故障情况下控制输入;根据与诊断时间相关的故障估计表达式和无故障情况下控制输入得到与重构时机相关的系统控制率;连续时间状态方程通过如下公式得到:y(t)=Cx(t); B c,f =C=I 6 , 其中, 为连续时间系统的状态向量的导数,x(t)为连续时间系统的状态向量,t为时间,u(t)为连续时间系统的控制输入向量,B c,f 为连续时间系统的第三参数矩阵,f(t)为连续时间系统的故障向量,A c 为连续时间系统的第一参数矩阵,B c 为连续时间系统的第二参数矩阵,y(t)为连续时间系统的输出向量,C为参数矩阵,M 21 为连续时间系统的第一系统参数,M 26 为连续时间系统的第二系统参数,M 43 为连续时间系统的第三系统参数,M 62 为连续时间系统的第四系统参数,M 65 为连续时间系统的第五系统参数,I x 为卫星x轴的主惯量,I y 为卫星y轴的主惯量,I z 为卫星z轴的主惯量,I 6 为6×6的单位矩阵,ω 0 为卫星轨道角速度;离散时间状态方程通过如下公式得到:其中,x(k+1)为第k+1时刻离散时间系统的状态向量,x(k)为第k时刻离散时间系统的状态向量,u(k)为第k时刻离散时间系统的控制输入向量,f(k)为第k时刻离散时间系统的故障向量,y(k)为第k时刻离散时间系统的输出向量,A d 为离散时间系统的第一参数矩阵,B d 为离散时间系统的第二参数矩阵,B d,f 为离散时间系统的第三参数矩阵,C为参数矩阵,k为时刻;与诊断时间t d 相关的系统输入输出模型通过如下公式得到:y s (k)-H us u s (k)=H os x(k-s)+H fs f s (k); t d =(s+1)T d ;其中,y s (k)为系统输入输出模型的输出向量,H us 为系统输入输出模型的第一参数矩阵,u s (k)为系统输入输出模型的控制输入向量,H os 为系统输入输出模型的第二参数矩阵,x(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的状态向量,H fs 为系统输入输出模型的第三参数矩阵,f s (k)为系统输入输出模型的故障向量,k为时刻,s为时间窗口长度,y(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的输出向量,y(k-s+1)为第k-s+1时刻离散时间系统的输出向量,y(k)为第k时刻离散时间系统的输出向量,u(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的控制输入向量,u(k-s+1)为第k-s+1时刻离散时间系统的控制输入向量,u(k)为第k时刻离散时间系统的控制输入向量,f(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的故障向量,f(k-s+1)为第k-s+1时刻离散时间系统的故障向量,f(k)为第k时刻离散时间系统的故障向量,C为参数矩阵,CA为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s-1 为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s 为系统输入输出模型的子参数矩阵,CB为系统输入输出模型的子参数矩阵,CAB为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s -1 B为系统输入输出模型的子参数矩阵,CB d,f 为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s-2 B d,f 为系统输入输出模型的子参数矩阵,t d 为诊断时间,T d 为离散采样时间;与诊断时间相关的故障估计表达式 通过如下公式得到:其中,P s * N b H os =0且有其中, 为与诊断时间相关的故障估计表达式,P s * 为最优诊断的参数矩阵,H fs 为系统输入输出模型的第三参数矩阵,f s (k)为系统输入输出模型的故障向量,H os 为系统输入输出模型的第二参数矩阵,P s * (k)为第k时刻最优诊断参数矩阵, 为最优诊断的子参数矩阵,y s (k)为系统输入输出模型的输出向量,H us 为系统输入输出模型的第一参数矩阵,u s (k)为系统输入输出模型的控制输入向量,k为时刻,N b 为H os 的左零空间正交基组成的参数矩阵;无故障情况下的控制输入通过如下公式得到:u n (t)=-Kx n (t)+u d (t);其中,u n (t)为无故障情况下的控制输入,K为状态反馈控制增益,x n (t)为无故障情况下的状态向量,u d (t)为干扰抑制项,t为时间;与重构时机t r 相关的系统控制率通过如下公式得到:其中,u(t)为与重构时机t r 相关的系统控制率,t f 为发生故障的时刻,t r 表示系统采取控制重构措施的时刻,t mis 为任务完成时间,K为状态反馈控制增益,u n (t)为无故障情况下航天器的控制输入,u f (t)为故障系统重构前的控制输入,u r (t)为故障系统重构后的控制输入,x n (t)为无故障情况下航天器的状态向量,x f (t)为故障情况下的状态向量,x r (t)为故障系统重构后的航天器状态向量, 为与诊断时间相关的故障估计表达式,N a 为过程矩阵,t为时间。
2.一种航天器自主诊断重构过程的诊断与重构一体化设计系统,其特征在于包括:第一模块,用于建立航天器控制系统的连续时间状态方程和离散时间状态方程;第二模块,用于根据离散时间状态方程得到与诊断时间相关的系统输入输出模型;第三模块,用于根据系统输入输出模型得到与诊断时间相关的故障估计表达式;第四模块,用于根据连续时间状态方程和状态反馈控制增益得到无故障情况下航天器的控制输入;第五模块,用于根据与诊断时间相关的故障估计表达式和无故障情况下航天器的控制输入得到与重构时机t r 相关的系统控制率;连续时间状态方程通过如下公式得到:y(t)=Cx(t); B c,f =C=I 6 , 其中, 为连续时间系统的状态向量的导数,x(t)为连续时间系统的状态向量,t为时间,u(t)为连续时间系统的控制输入向量,B c,f 为连续时间系统的第三参数矩阵,f(t)为连续时间系统的故障向量,A c 为连续时间系统的第一参数矩阵,B c 为连续时间系统的第二参数矩阵,y(t)为连续时间系统的输出向量,C为参数矩阵,M 21 为连续时间系统的第一系统参数,M 26 为连续时间系统的第二系统参数,M 43 为连续时间系统的第三系统参数,M 62 为连续时间系统的第四系统参数,M 65 为连续时间系统的第五系统参数,I x 为卫星x轴的主惯量,I y 为卫星y轴的主惯量,I z 为卫星z轴的主惯量,I 6 为6×6的单位矩阵,ω 0 为卫星轨道角速度;离散时间状态方程通过如下公式得到:其中,x(k+1)为第k+1时刻离散时间系统的状态向量,x(k)为第k时刻离散时间系统的状态向量,u(k)为第k时刻离散时间系统的控制输入向量,f(k)为第k时刻离散时间系统的故障向量,y(k)为第k时刻离散时间系统的输出向量,A d 为离散时间系统的第一参数矩阵,B d 为离散时间系统的第二参数矩阵,B d,f 为离散时间系统的第三参数矩阵,C为参数矩阵,k为时刻;与诊断时间t d 相关的系统输入输出模型通过如下公式得到:y s (k)-H us u s (k)=H os x(k-s)+H fs f s (k); t d =(s+1)T d ;其中,y s (k)为系统输入输出模型的输出向量,H us 为系统输入输出模型的第一参数矩阵,u s (k)为系统输入输出模型的控制输入向量,H os 为系统输入输出模型的第二参数矩阵,x(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的状态向量,H fs 为系统输入输出模型的第三参数矩阵,f s (k)为系统输入输出模型的故障向量,k为时刻,s为时间窗口长度,y(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的输出向量,y(k-s+1)为第k-s+1时刻离散时间系统的输出向量,y(k)为第k时刻离散时间系统的输出向量,u(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的控制输入向量,u(k-s+1)为第k-s+1时刻离散时间系统的控制输入向量,u(k)为第k时刻离散时间系统的控制输入向量,f(k-s)为第k-s时刻离散时间系统的故障向量,f(k-s+1)为第k-s+1时刻离散时间系统的故障向量,f(k)为第k时刻离散时间系统的故障向量,C为参数矩阵,CA为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s-1 为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s 为系统输入输出模型的子参数矩阵,CB为系统输入输出模型的子参数矩阵,CAB为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s -1 B为系统输入输出模型的子参数矩阵,CB d,f 为系统输入输出模型的子参数矩阵,CA s-2 B d,f 为系统输入输出模型的子参数矩阵,t d 为诊断时间,T d 为离散采样时间;与诊断时间相关的故障估计表达式 通过如下公式得到:其中,P s * N b H os =0,且有其中, 为与诊断时间相关的故障估计表达式,P s * 为最优诊断的参数矩阵,H fs 为系统输入输出模型的第三参数矩阵,f s (k)为系统输入输出模型的故障向量,H os 为系统输入输出模型的第二参数矩阵,P s * (k)为第k时刻最优诊断参数矩阵, 为最优诊断的子参数矩阵,y s (k)为系统输入输出模型的输出向量,H us 为系统输入输出模型的第一参数矩阵,u s (k)为系统输入输出模型的控制输入向量,k为时刻,N b 为H os 的左零空间正交基组成的参数矩阵;无故障情况下的控制输入通过如下公式得到:u n (t)=-Kx n (t)+u d (t);其中,u n (t)为无故障情况下的控制输入,K为状态反馈控制增益,x n (t)为无故障情况下的状态向量,u d (t)为干扰抑制项,t为时间;与重构时机t r 相关的系统控制率通过如下公式得到:其中,u(t)为与重构时机t r 相关的系统控制率,t f 为发生故障的时刻,t r 表示系统采取控制重构措施的时刻,t mis 为任务完成时间,K为状态反馈控制增益,u n (t)为无故障情况下航天器的控制输入,u f (t)为故障系统重构前的控制输入,u r (t)为故障系统重构后的控制输入,x n (t)为无故障情况下航天器的状态向量,x f (t)为故障情况下的状态向量,x r (t)为故障系统重构后的航天器状态向量, 为与诊断时间相关的故障估计表达式,N a 为过程矩阵,t为时间。
3.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器:用于存储计算机可读指令;以及处理器:用于运行所述计算机可读指令,执行如权利要求1所述的方法。




