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申请/专利权人：杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)
摘要：本发明涉及无人旋翼机安全性和可靠性技术，具体地说是一种无人旋翼机动力单元故障诊断方法、系统和无人旋翼机。该方法主要包含如下几个部分：1）无人旋翼机动力运动学线性空间状态描述筛选；2）无人旋翼机动力运动学线性空间扩展未知输入观测器构建；3）无人旋翼机理想油门控制量在线估计；4）无人旋翼机动力单元故障状态判定。本发明的方法能够提高无人机旋翼故障的检测率，这样可以及时发现旋翼故障，避免旋翼故障导致的无人机事故和损失。
主权项：1.一种基于未知输入观测器的闭环条件下无人旋翼机动力单元故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下的步骤：S1：无人旋翼机动力运动学线性空间状态描述筛选在无人旋翼机的运动学和动力学模型基础上筛选出合适的状态集合，满足构造未知输入观测器的两个条件：最小相位系统条件和观测器匹配条件；S2：无人旋翼机动力运动学线性空间扩展未知输入观测器构建；通过状态方程变换构造包含原状态以及未知输入的扩展状态向量；S3：无人旋翼机理想油门控制量在线估计；S301：根据扩展状态向量的定义，未知输入向量ωt计算得到原始状态向量xt： ；其中，O为零矩阵，I为单位阵；结合实时输入传感器数据，迭代估计正常条件下的理想油门控制律；S302：在理想油门控制量估计以及实际油门控制量采集基础上，分别按照如下计算方式得到理想油门分量和等效油门分量：M=FU；其中，M表示各轴油门的分量，U表示总油门，F表示油门的分配矩阵；S303：在油门分量基础上，根据三阶多项关系式，利用油门分量计算各轴电机转速： ；其中，a0，a1，a2，a3为三次多项式系数，Mi为第i个旋翼轴分配到的油门分量；S4：无人旋翼机动力单元故障状态判定通过实际油门传感器数据得到各轴等效转速，通过步骤S3的未知观测器转速得到各轴理想转速，两转速相减得到估计误差；率先检测到大范围估计误差的电机位置即为故障位置；发生故障点时，估计差最大的是故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) 一种无人旋翼机动力单元故障诊断方法、系统和无人旋翼机
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