固定翼无人机航电故障预警与健康管理

固定翼无人机因其续航时间长、稳定性好、载荷大等特点，被广泛应用于测绘、巡检、后勤和军事等领域。航空电子系统是飞机的“神经中枢”，集导航、飞行控制、电力供应和通讯等多项功能于一体，其可靠性直接影响飞行安全和任务成功与否。因此，建立“事前预警，事中控制，事后优化”的航空电子设备故障预警和健康管理系统，是提升固定翼无人机效能的关键。

一、航电系统组成与故障类型

固定翼无人机航电系统由五个主要子系统组成，每个子系统的功能和失效模式都具有各自的特点，因此，本文对其进行研究。导航子系统主要由 GPS/北斗模块、IMU 和气压高度计组成，其主要故障有 GPS 信号丢失、IMU 漂移以及传感器数据跳跃等。飞行控制系统是飞行控制计算机的核心部分，需要对舵机、发动机进行调整才能实现自主飞行。由蓄电池、电源管理模块及配电线路构成的供电系统，故障主要表现为电池鼓包、电压骤降、线路短路等。任务载荷子系统按要求进行装备的安装，但在实际应用过程中会出现过热和数据采集不正常的现象[1]。

航电系统故障类型主要包括：硬件失效（传感器失效、线路老化）、软件失效（控制算法失效、数据处理错误）以及环境因素引起的故障（如温度升高引起器件性能退化、强电磁干扰引起数据混乱等）。

二、航电故障预警技术

基于“监控—分析—判定”的闭环过程，利用多种技术的融合，实现航空电子系统故障的高精度预警。实时监测是关键环节，需要在关键位置布设多种传感器：电池组中安装温度、电压传感器，舵机附近安装振动传感器，信号强度监测模块。传感器数据经过滤波去噪处理后，经数据链路传送到地面接收站，形成每秒几十个实时数据流，为后续分析提供支持 [2]。

以数据驱动的预警模型为核心，包含两种方法：机器学习和规则推理。例如，基于支持向量机（SVM）的电池故障预警模型，通过对电压降率值、温变曲线的分析，达到 92% 的准确率。规则推理是建立在专家经验的基础上，比如设置“GPS 信号强度在 -130 dBm 以下 30 秒内”，就会触发丢失警报。某研究小组综合运用这两种方法，使航空电子系统的误报率由 15% 下降到6%。

多源信息融合，提高预警可靠性。在导航系统中，将 GPS 和 IMU 数据进行融合，在 GPS 信号出现异常的情况下，利用 IMU 的短时推算对其进行验证；在飞行控制系统中，将舵机的实际位置和指令位置的偏差进行比较，并结合电动机电流的变化进行判断。采用卡尔曼滤波算法有效地对多传感器数据进行融合，达到抑制噪声干扰的目的，使某固定翼无人机的姿态预警时间缩短到 0.5秒以内。

三、健康管理策略

（一）状态评估：构建健康指数模型

状态评估是航空电子系统健康管理的基础，对航空电子系统中各个子系统的健康状况进行量化分析，从而为下一步的决策提供依据。此外，建立多维度的健康指标模型，将硬件参数、操作参数、环境影响因素有机地结合起来，构建健康指标模型。对于导航子系统，健康指标需要融合 GPS 定位精度、IMU 漂移和传感器数据一致性等多个参数，在 10 分钟内定位精度超过 5 m 或 IMU 漂移率大于0.1° /h 的情况下，健康指标降低 15%-20%^[3] ]。

对电力电子系统进行健康评价时，重点关注电池性能，综合考虑循环次数、容量衰减速率、内阻变化以及充放电效率等因素。固定翼无人机的电池健康指数模型：100 次使用后，健康指数保持在 100% 。循环 200 次以后，大鼠的健康指数下降到原来的 80% ，大鼠的健康指数下降到 75% ；当内部阻力增加到原来的 1.5 倍，健康指数低于 60% 时，维修警报就会被触发。在飞行控制方面，重点研究控制命令响应时延（一般应 ⩽50ms ）、执行精度（偏差要求 ⩽1^∘ ）以及飞行姿态稳定度，并在三个飞行周期内实现超差动态降阶。

（二）寿命预测：基于性能退化数据建模

寿命预测是指通过对航空电子系统关键零部件性能衰退规律的分析，实现对航空电子系统剩余寿命的预测，为计划维修提供时间窗。因此，需要根据不同的零部件特征选取合适的适配模型，以实现精确的预测。

针对舵机等机械部件，建立基于振动信号的退化模型，通过采集执行器运行状态下振动谱，提取特征频率（200-300 Hz）随时间的变化趋势，并结合累计运行时间建立其寿命预测公式。某巡检无人机舵机寿命预报结果表明，当特征频率低于 150 Hz 时，其剩余寿命不到 50 小时，需要提前更换。利用威布尔分布模型对 GPS 等电子元器件的失效间隔进行分析，当失效次数大于 1000 飞行小时时，发出更换警报。

预测模型需要根据工作强度进行动态调整。对高频作业（如每天飞行时间超过 6 小时）的无人机，电池寿命评估周期由每月一次缩短为两周一次；在高温高湿环境下工作的装备，其电子元器件老化加速，需要引入环境因子修正预报结果，如在热带地区，功率管理模块的使用寿命预估需降低 20% 。某军用无人机部队采用动态调整模型，使电子设备更新准确率达到 85% 以上，避免因维护而造成的资源浪费。

（三）分级维护：平衡安全与经济性

分级维护策略是根据故障警告程度与健康指数，制定差别化维修方案，在保证安全性的同时，减少维修费用。反应机制分成三个部分：

第一级响应是指传感器数据在短时间内波动但没有超过安全阈值的轻度异常（健康指数 80%-100% ）。此时继续执行任务，飞后对所有数据进行全面检查，重点检查数据中的异常点。某测绘小组利用此策略，使非关键预警造成的任务中断率由12% 降低到5%。

二级响应是指电池容量衰减到 70-80% ，通讯时延偶尔超出阈值等中度风险（健康指数 60%-80%）。必须立即缩小搜索范围，规划紧急返回路径，着陆后进行深度探测，并更换可疑故障部件。一架物流无人机在运输过程中触发二级预警后，采取提前返航的方式，避免空中断电的风险，从而保证货物的安全。

第三级响应是针对严重故障（健康指数，例如舵机卡死，电源短路等。紧急情况下，飞行控制系统会自动切换到后备控制模组，切断不必要的负载电源，进行迫降或返航。地面小组同时制定营救计划，如有需要，启动降落伞系统以减少损失。某固定翼无人驾驶飞机在边界巡逻过程中，由于飞行控制系统突发故障，触发三级响应。