【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，屬于機電飛行作動器。
技術介紹
1、目前，大型飛行器的大多數控制組件均由液壓伺服作動器驅動，這些作動器通過集中組織的液壓動力系統提供動力。如今，飛行器電氣化成為支持航空航天產業革新的戰略任務之一，其可有效減輕重量并明顯提高可維護性。事實上，在未來幾代飛行器的發展和設計中，電力作動器將成為構造電動飛行器的關鍵因素。與傳統的液壓作動器相比，電力作動器在航空航天領域的應用受到廣泛關注，其中機電飛行作動器(electro-mechanicalflight?actuators，emfa)作為一類典型的電力作動器，已經應用在無人機、民用客機、f-35聯合攻擊戰斗機等多種航空航天飛行器。emfa雖然已經用于擾流板、航空燃油門、武器艙門等組件的驅動，但是對于大多數emfa來說，由于其持續使用時間不足無法滿足可靠的故障統計，無法實現航空航天應用中運行的安全性要求。由此可以看出，容錯和小空間包絡的高可靠性要求仍然是一項具有挑戰性的任務。
2、雖然emfa在航空航天領域的負載和速度性能方面的適用性已經得到充分證明，但是仍然存在但安全性和可靠性方面的問題，且emfa大多處于高風險環境中，這些問題使得通過故障檢測方法的設計來有效避免災難性后果顯得尤為重要，因此，故障診斷和檢測對飛行器的安全至關重要。由此，開發有效的故障檢測方法并促進其在飛機上的應用，是確保emfa高可靠性的重要舉措，這也有助于飛行器從嚴重故障中改出。此外，由于非線性、負載干擾會對作動器的作動效果產生顯著的影響，因此
3、通常，使用數據驅動法來獲取有效的故障信息，具體而言，通過將主要故障手動注入系統來測量emfa的響應。此外，智能控制技術也已在emfa的故障檢測設計中進行了探索，如深度學習、模糊控制。實際上，emfa在構建故障檢測方法時可能會遇到幾個關鍵挑戰，包括難以獲得準確的動態信息、噪聲信號的影響以及對故障信息的未知擾動。在故障檢測過程中，系統存在非線性的不確定性和外部干擾的不利影響，系統故障檢測精度低，誤報率高。
技術實現思路
1、專利技術目的：針對現有技術中存在的不足，本專利技術提供了一種機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，本專利技術基于ii型模糊邏輯系統建立ii型模糊擾動逼近器，從而進行故障檢測，提升了故障檢測方法的有效性和準確率。
2、技術方案：一種機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，包括以下步驟：
3、s1：建立emfa動態模型：分析其工作原理并綜合考慮非線性項和外部擾動，構建emfa動態模型并完成模型轉換；
4、s2：通過建立ii型模糊邏輯系統，并基于此建立ii型模糊擾動逼近器；
5、s3：基于s2建立的ii型模糊擾動逼近器，進行故障檢測，判定emfa中是否存在故障，并對其進行穩定性分析。
6、優選項，所述s1具體為：
7、emfa電壓方程為：
8、
9、其中，l是耦合線圈自感，m為耦合線圈互感，ua,ub,uc為相電壓，ia,ib,ic為相電流，r為相電阻，ea,eb,ec為反電動勢，ωm為轉子角速度，ke為電機參數，fa(μ),fb(μ),fc(μ)為系統波形函數，則有：
10、ea＝keωmfa(μ)
11、eb＝keωmfb(μ)
12、ec＝keωmfc(μ)
13、emfa動力學方程為：
14、
15、其中，tl為負載轉矩，tf為摩擦轉矩，j為轉動慣量，bd為粘性阻尼參數，ωm為轉子角速度，tm為輸出轉矩且與反電動勢、轉子速度、相電流相關：
16、根據電壓方程(1)和動力學方程(2)，將emfa的動態模型轉換為標準形式的控制模型，便于故障檢測，表示為如下：
17、
18、其中，作動器的狀態向量為x＝[ia,ib,ic,ωm,xl]t,xl為滾軸絲杠的輸出位移，控制輸入為u＝[ua,ub,uc,tl]t，輸出y為作動器電機輸出的角速度ωm，pl為滾軸絲杠導程，δtf為摩擦非線性和未知空氣動力效應引起的擾動，emfa總體的擾動為δδ＝[0,0,0,0,δtf]t；由式(3)可得：
19、
20、式中：a為關于狀態的系統矩陣，b為關于輸入的系統矩陣，c為輸出通道的系統矩陣，u為系統輸入向量，d為系統外在擾動。
21、
22、c＝[0,0,0,1,0],d＝zδδ，z為關于擾動的矩陣。優選項，由于emfa會受到非線性和未知擾動的影響，對于作動器本身的非線性因素，考慮摩擦特性的影響，摩擦采用如下lugre摩擦模型：
23、
24、其中，z為lugre內部變量，ωs為施特里貝克角速度，σ0為接觸面間刷毛的平均剛度系數，σ1為刷毛變形的阻尼系數，σ2為粘性阻尼系數，tc為庫侖摩擦轉矩，ts為靜摩擦轉矩，由此可得：
25、tf＝tf*+δtf?(6)
26、其中，
27、優選項，所述s2中基于ii型模糊邏輯的控制器具體為：
28、利用模糊邏輯系統兩端輸出的均值，得到ⅱ型模糊邏輯系統的輸出為：
29、
30、yl＝ξltξl?,?yr＝ξrtξr?(8)
31、式中，yl和yr分別為左側和右側的模糊邏輯系統，ξl,ξr,ξl,ξr分別表示左、右可調參數向量及其相關回歸矩陣，令則有：
32、yt2f＝ξtξ?(9)
33、根據萬能逼近定理，得出：
34、設定目標函數g(s):rn→r在緊集ω∈rn中時連續，其中ω為緊集，rn為n維實數集合，且對于任意ε＞0，ε為逼近誤差，存在ⅱ型模糊邏輯系統使得那么函數g(x)表示為：
35、
36、其中，g*(x)＝ξ*tξ(x)表示為最優區間ⅱ型模糊邏輯系統，ξ*是ξ的最優參數向量，且由計算得到：
37、
38、優選項，所述s2中建立ii型模糊擾動逼近器具體為：
39、給定emfa的動態模型由公式(3)(4)來表述，ⅱ型模糊邏輯逼近器具體為：
40、
41、其中，且權向量的第i個自適應律能構造為：
42、
43、其中，ψ是逼近器的內部狀態向量，α＝diag[αi]5×5(αi＞0)，表示d(x,u)的估計值，θ＝x-ψ為內部觀測誤差向量，λl1i,λr1i,λr2i,λr2i為預先設計的正參數；由此，擾動逼近誤差就能夠達到一致穩定，即逼近誤差θi能夠收斂至零附近的較小鄰域
44、優選項，所述s3中，利用ⅱ類模糊邏輯系統干擾ii型模糊擾動逼近器得到系統非線性項和外部干擾的估計值，將得到的估計值與實際值對比用于故障檢測過程中，并與傳感器故障、功率驅動器故障下的誤差閾值進行判斷，進而判斷是否發生故障。...
【技術保護點】
1.一種機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述S1具體為：
3.根據權利要求2所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：由于EMFA會受到非線性和未知擾動的影響，對于作動器本身的非線性因素，考慮摩擦特性的影響，摩擦采用如下LuGre摩擦模型：
4.根據權利要求3所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述S2中基于II型模糊邏輯系統的控制器具體為：
5.根據權利要求4所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述S2中建立II型模糊擾動逼近器具體為：
6.根據權利要求5所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述S3中，利用Ⅱ類模糊邏輯系統干擾II型模糊擾動逼近器得到系統非線性項和外部干擾的估計值，將得到的估計值與實際值對比用于故障檢測過程中，并與傳感器故障、功率驅動器故障下的誤差閾值進行判斷，進而判斷是否發生故障。>
7.根據權利要求6所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述S3中的故障檢測具體為：
8.根據權利要求7所述的機電飛行作動器的II型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述S3中的穩定性分析具體為：
...【技術特征摘要】
1.一種機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述s1具體為：
3.根據權利要求2所述的機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：由于emfa會受到非線性和未知擾動的影響，對于作動器本身的非線性因素，考慮摩擦特性的影響，摩擦采用如下lugre摩擦模型：
4.根據權利要求3所述的機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障檢測方法，其特征在于：所述s2中基于ii型模糊邏輯系統的控制器具體為：
5.根據權利要求4所述的機電飛行作動器的ii型模糊邏輯故障...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊珍書，毛奇，李笑瑜，朱莉凱，沈寶國，李慧，
申請(專利權)人：江蘇航空職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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