《飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法》.pdf

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1、第36卷第6期宇航学报Vo1．36N0．62015年6月JournalofAstronauticsJune2015飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法龚学兵，王日新，徐敏强(哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心，哈尔滨150080)摘要：针对闭环控制的飞轮系统，本文采用一种基于高斯混合模型(GMM)的故障诊断方法检测飞轮的传感器故障。姿态机动的反作用飞轮是一个多工况系统。通过飞轮的历史观测数据建立飞轮的GMM模型，它用有限个高斯函数的加权组合来有效地拟合多工况的观测数据，利用基于贝叶斯推理的后验概率(BIP)指标计算新样本偏离GMM模型的程度，该指标能避免由于数据分类不确定而引

2、起的误检测问题。仿真结果表明BIP指标不需要复杂的数学建模就能准确检测飞轮传感器故障。关键词：飞轮系统；高斯混合模型；故障检测；闭环控制中图分类号：V474．2文献标识码：A文章编号：D0I：10．3873／j．issn．1000—1328．2015．06．011GaussianMixedModel-BasedFaultDetectionMethodforFlywheelSensorGONGXue—bing，WANGRi-xin，XUMin—qiang(DeepSpaceExplorationResearchCenter，HarbinInstituteofTechnology

3、，Harbin150080，China)Abstract：Gaussianmixedmodel(GMM)isappliedinthesensorfaultdetectionofaflywheelsystemwithclose—loopcontro1．Thereactionflywheelisasystemwithmuhipleoperatingconditionssysteminattitudemaneuverprocesses．GMMisusedtoclassifyhistoricalobservationdataintoseveralclustersandthedistr

4、ibutionoftheseclustersarewellfittedbyusingtheweightedcombinationoffiniteGaussianfunctions．ThenthedeviationofthenewsamplefromtheGMMmodeliscalculatedbyusingtheBayesianinferenceposterior(BIP)formula．FinallythesensorfaultoftheflywheelsystemwilleasilybedetectedbyusingBIPindexwhichcanavoidthemisd

5、etectioncausedbyuncertaintiesinclusterlabels．NumericalsimulationshavedemonstratedtheeffectivenessoftheappliedGMMmodelinsensorsfaultdetectionwithoutcomplexmathematicalmodeling．Keywords：Flywheelsystem；Gaussianmixedmodel；Faultdetection；Close—loopcontrol测由于经验知识缺乏，只能从系统的高维观测数据0引言中提取故障特征，观测数据向量由系

6、统状态的物理对于小卫星平台，飞轮可以作为姿态大角度调变量或者相应的演生变量构成，变量之间的关联关整的执行部件，实现对地和对日的指向模式切系能够反映系统参数之间的相互作用。基于数据驱换⋯。此外，侦察卫星的大角度机动一般是采用消动一的故障检测方法利用观测样本拟合状态变量耗工质的推力器和反作用飞轮、地磁力矩和反作用的函数关系或估计样本点集的概率分布，从而定义飞轮联合控制的方案。姿态机动的反作用飞轮系统行为。是一个多工况的闭环控制系统，转速闭环控制的飞对于卫星的飞轮系统，文献[8]是通过设计UIO轮系统能够提高任务的可靠性，但同时增加故障诊双观测器对存在未知输人的飞轮系统进行故障隔离

7、，断的难度。航天器的早期故障或者未知故障检文献[9]是采用非线性扩张的状态观测器对卫星飞轮收稿日期：2014-05-15；修回日期：2014-08-01基金项目：国家”973”计划(2012CB720003)700宇航学报第36卷进行故障检测和恢复。文献[10]将飞轮模型的参数离散化并将模型参数当作状态空间的状态量，利用扩展卡尔曼滤波器对飞轮的时变参数进行跟踪，实现系统故障的定量估计。文献[11]采用综合观测器解决了飞轮在执行器输出量不可得的限制条件下的故障检测问题与执行器的真实输出估计问题。以上的故障