分布式无人机飞控设备故障诊断系统设计与实现

摘 要：详细的分析讨论，分布式无人机飞控系统的故障诊断系统能够更好的保障无人机更加顺利安全的飞行，这样才能更好的促进无人机的整体设计方案和软硬件实现方法更加优化，必须要深入探究故障检测的算法，并且要以专家系统的无人机飞控系统故障诊断系统为基础进行无人机飞控系统，故障诊断系统的研究工作。本文主要介绍这个系统的主机以及从基的设计原理通过进行进一步的模拟验算提高这个系统的稳定性和可靠性，使其能够满足部队的需求。

关键词：分布式;无人机;专家系统

前言：就目前的情况来看，经济发展十分分迅速，现代飞行控制系统也在不断的发展，其结构越来越复杂，这就让无人机的可靠性和保障性成为专家们非常重视的问题。控制系统能够指挥和管理整个无人机系统，它担负着无人机的飞行控制和数据的管理，能够保证各个部件更加协调地发挥作用，促进无人机更加安全的飞行。同时也能够使无人机更加适应非常复杂的飞行环境。故障诊断技术能够帮助无人机控制系统更加可靠有保障性，所以近些年来越来越受到人们以及专家的关注。很多新型无人机故障诊断系统都出现在人们的眼前，但是这些系统都不太能符合现在的诊断需求，尤其就目前的情况来看，现代战争非常快速准确的情报需求，这样的技术是不能满足这项需求的，所以本文主要就一种分布式故障诊断系统来进行分析，并且提出一些可行性的建议。

1 分布式无人机飞控设备故障诊断系统总体设计方案

整个系统的总体结构分为三个层次，第一层是由多个机载计算机组成的，同时也有专门的操作系统，专门的系统就可以帮助飞行机控制系统顺利的运行。这样也可以帮助故障更好的诊断出来。而且它能够完成信息的采集工作数据的发送以及接收等等功能，这对于分布式無人机飞控设备故障诊断系统来讲，是基础性的一层，它能够更好的帮助无人机飞控设备，控制故障诊断系统更加安全的飞行。第二层是总线网络，这种总线网络主要采用的是网络踏铺的结构，由自制双绞线成为整个飞机的主线，然后再把每一个重击接入进来，构成一个完整的通信系统，这样可以使得通信工作更加顺利，让沟通更加方便。第三层是由主机主攻控台来进行操作的，并且把它接入总线网络当中它可以完成数据的接收以及故障检测和分析工作，这样就可以帮助系统更加的稳定运行。这种故障诊断系统的工作流程是非常明确的，在工作时非控机接收主机的命令进行工作，同时也把接收到的信息进行分析再传送给主机，使他运行的更加安全，这样就能让主机的工作更加稳定安全。

2 系统通信网络实现

这个通信系统主要是以RS485总线网络为基础的，通过使用这个总线网络来让主机和被检测的从机之间更好的进行通信工作。这种总线网络系统是电气特性的，之所以选择这一种总线网络，是因为这种总线网络的点对点不平衡传送方式是非常好的，它的传送距离比较适合本地的通信，但是这种系统是不支持进行网络通信的。网络通信的硬件是由RS232转换器以及自制的双交线等硬件组成的。这些硬件良好的组成和串口工作能够让每一个串口的缓冲器达到数据的总线之前，就可以进行打包完成避免出现传输时数据丢失的情况或者中段的情况出现。

3 数据采集模块实现

分布式无人机飞控设备故障诊断系统的数据采集是利用单片机模块以及数据采集卡来进行组合工作的。单片机模块是由很多个部件组成，比如单片机CPU，液晶显示电路等等，其中单片机主要采用的是高科技公司的高科技芯片，连接单片机的液晶显示电路也采用的是比较高清的显示器，这样就可以让数据在传输以及观察时更加清晰准确，让工作更加顺利。具体的数据采集工作是非常复杂的，首先由单机片进行数字信号的传输，然后通过转换器进行转换，转换成模拟信号，然后再对模拟信号进行相应的处理，再传输出电信号到肌力源当中，这样就可以通过单机片以及对机载传感器的数据采集工作，让数据进行接入到总线工作。这个模块是能够对无人机飞控机和磁航向传感器以及油量传感器等的数据进行采集的。

4 故障检测与诊断模块实现

故障在出现之前都会有一定的征兆，每一个故障都会出现征兆，故障是使得现象出现的本质，在检测故障之前必须把无人机飞控系统模型的特点进行充分细致的考虑，因为这样的系统模型是非常容易变化的，而且它一直处在离散的状态。要想更好的研究无人机飞控系统模型，就必须把这种模型的状态空间的表达式进行非常明确的分析，其中要做好参量和变量的预定，然后再进行重击数据的选择，这样就可以测算出跳变型征兆以及漂移型征兆，从而更好的检测出故障。无人机飞控设备故障检测算法是非常复杂的，所以必须科学的进行观测系数的预算。无人机飞控设备故障诊断系统是能够帮助征兆数据进行分析的，并且也可以把故障做好定位，并且定位清楚之后要及时的进行修复和隔离，这些工作都是基于神经网络的专家系统来进行的，在进行神经网络学习的问题上，采用了非常先进的网络学习算法系统，故障诊断流程非常清晰，神经网络数据库中的知识和推理都能够成为专家系统的核心，这样就可以帮助故障诊断系统更好的运行和工作，从而提供更好的更准确的数据帮助推测，通过进行学习历史数据，来根据以前的经验测算出新的数据，使得数据更加准确和科学，这就能够帮助故障诊断提供一些更加基础的依据，获取到的知识以及知识的表示和存储，都能够让无人机飞控设备故障诊断系统的知识库更加完善，同时也能够让这些知识更加科学的应用这个领域当中。

结束语：

就目前的情况来看分布式无人机飞控设备故障诊断系统发展是非常好的，而且也非常有发展前景，在实验室当中进行的仿真试验也非常成功，通过比较结果来看，这个系统运行已经非常稳定了，故障检测的速度也在不断提升。这种方法是非常有效的，这就大大提高了无人机的可靠程度，以及保障无人机更加安全的飞行。

参考文献：

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[2]黄红梅.歼击机飞行控制系统的故障预报与故障诊断[D].南京航空航天大学，2007.1-86.

[3]Rolf Isermann.Process fault detection based on modeling and estimation methods-A survey[J].Automatica，1984，20（4）.387-404.

作者简介：

王永丽（1989—），男，内蒙古人，学士，工程师，研究方向为无人系统、武器系统总体技术。

（北京理工大学机电学院 ，北京 100081）