基于两阶段卡尔曼滤波的四旋翼无人机自主预测维护

本文针对多执行器退化的四旋翼无人机,基于机体性能状态的健康感知,通过反馈调节权值矩阵实现了无人机的自主维护.文中首先建立了四旋翼无人机退化模型,并基于预测性维护和模型预测控制策略构建了自主预测维护体系架构;其次,采用两阶段卡尔曼滤波法实时估计无人机机体状态和各执行器退化量,并用熵权法将4个执行器退化量融合为一综合退化量;接着,基于马氏距离健康度计算机体失效阈值,求解无人机剩余寿命,在无人机不满足机体性能和时限性约束时,依据健康度评价实时调整权值矩阵实现自主维护.仿真结果表明,本文提出的自主预测维护方法能够有效延长机体寿命....

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 40; no. 12; pp. 2265 - 2276
Main Authors 申富媛, 李炜, 蒋栋年, 毛海杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050 01.12.2023
兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃兰州 730050
Subjects
quadrotor UAV
multiple actuator degradation
predictive maintenance
四旋翼无人机
多执行器退化
health degree
健康度
预测性维护
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2023.30327

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Summary:本文针对多执行器退化的四旋翼无人机,基于机体性能状态的健康感知,通过反馈调节权值矩阵实现了无人机的自主维护.文中首先建立了四旋翼无人机退化模型,并基于预测性维护和模型预测控制策略构建了自主预测维护体系架构;其次,采用两阶段卡尔曼滤波法实时估计无人机机体状态和各执行器退化量,并用熵权法将4个执行器退化量融合为一综合退化量;接着,基于马氏距离健康度计算机体失效阈值,求解无人机剩余寿命,在无人机不满足机体性能和时限性约束时,依据健康度评价实时调整权值矩阵实现自主维护.仿真结果表明,本文提出的自主预测维护方法能够有效延长机体寿命.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2023.30327