无人机飞控系统故障诊断技术研究综述

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摘要： 近年来，无人机因其运行成本低、机动性强等独特优势被广泛应用于军民各复杂领域；同时，复杂多样的任务对无人机系统的可靠性和安全性提出了更高的要求。无人机故障诊断技术能够及时准确地提供诊断结果，有助于无人机的维护、保养与维修，对提升无人机的作战效能具有重要意义。因此，从无人机的飞控系统剖析各类常见故障的机理，并进行故障归类。主要围绕飞控系统中的传感器、执行器和其他部件的故障诊断技术，分析总结了无人机故障诊断技术的研究方法和现状。探讨了无人机故障诊断技术面临的主要挑战，并指出了未来的发展方向；旨在为无人机故障诊断技术领域研究人员提供一定参考，促进我国无人机故障诊断技术水平的提升。无人机作为新兴技术，在军事、民用、农业等多个领域有着广泛的应用，尤其是军事领域，它的研究和应用给军事作战带来了重大的改变，使军队的作战能力得到了极大的提升[1]。然而，随着无人机的大量应用，无人机发生事故的频率也迅速增加，据数据统计，它发生的事故大约31%是由于人为因素，而约59%是由于设备故障导致的，其余的是由环境因素所导致[2]。其中，无人机飞控系统一般包括传感器、执行机构和机载计算机三大部分，是最容易发生故障的系统。无人机飞控系统的作用相当于人类的大脑，能够对无人机飞行姿态和运动参数进行实时控制。因此，飞控系统的健康是无人机可靠安全的重要保证[3]。无人机的故障诊断技术是指在无人机系统出现故障时，利用各种测量手段，对故障造成的影响进行量化分析，以确定故障的类型、位置和原因，并给出有效的维修方案，以解决故障问题[4]。近年来，海内外的学者对无人机飞控系统的故障诊断技术进行大量研究，旨在通过深入分析无人机的故障原因，为无人机的安全和可靠性提供保障，并且能够有效地降低故障维修和更换的成本[5]。从2010至2022年期间与无人机故障诊断相关的大量文献来看，具体时间分布如图 1 所示，学者针对无人机故障诊断技术研究稳中有进，总体上呈现递增趋势。特别是 2016 年后一直保持较大的递增趋势，表明世界范围内无人机故障诊断技术研究已经引起众多学者的广泛关注，意味着无人机故障诊断技术具有重要研究价值。由于政府对无人机研究的大力支持以及各研究机构对无人机故障诊断技术的研究投入，使得无人机故障诊断技术得到大大提升。文献所涉及的无人机故障研究类别、对象、方法及区域分布如图 2 所示。图中显示国内外对于无人机故障诊断技术的研究多集中在无人机飞控系统中的传感器和执行机构两个方面。随着各个结构的故障类型存在较大差异，针对不同的部件研究了不同的诊断方法。例如，在无人机传感器的故障研究中，神经网络法被许多学者在无人机传感器故障诊断的研究方面广泛应用，将神经网络法应用于无人机传感器的故障诊断，避免了复杂数学模型的建立。而在执行机构的故障研究中，深度自编码器和优化的卡尔曼滤波器等应用最为广泛，这两种方法的使用提高了故障诊断的精确度以及适应噪声的能力。本文主要对无人机飞控系统进行各类常见故障机理的分析，并对无人机故障诊断技术的研究现状、应用及发展趋势进行整理、分析和归纳，为无人机故障诊断技术的深入研究提供参考和借鉴。

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