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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种APU及控制系统动态过程传感器故障诊断的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116578055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310133302.5，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种APU及控制系统动态过程传感器故障诊断的方法是由鲁峰;殷梓晗;仇小杰;常晓东;黄金泉设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种APU及控制系统动态过程传感器故障诊断的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种APU及控制系统动态过程传感器故障诊断的方法，该方法包括：使用小扰动法建立APU大范围线性动态模型。在此基础上，使用卡尔曼滤波器簇设计动态过程传感器故障诊断隔离与重构逻辑。判断动态过程，然后用残差加权二乘方的方法得到传感器故障时段。在动态过程中断开卡尔曼滤波器隔离故障，将提前保存的未进入动态的流量系数带入量测方程，并以此进行传感器故障重构，计算获得正确的APU故障传感器值。本发明对APU系统处于动态过程中的故障诊断隔离与重构问题提出了解决方案。与已有的研究相比，针对由于动态过程和故障给流量系数估计造成的偏差，本发明也可以有效的消除估计误差，保证流量系数估计的精确性。

本发明授权一种APU及控制系统动态过程传感器故障诊断的方法在权利要求书中公布了：1.一种APU及控制系统动态过程传感器故障诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A，使用小扰动法采用转速调度建立拥有若干个传感器输出量的APU大范围线性动态模型；其中模型的控制量为燃油流量Wf和负载功率PW，传感器输出量为转速N，压气机出口压力P3，压气机出口温度T3，涡轮出口压力P5，涡轮出口温度T5；动态过程通过燃油流量和负载功率变化，不断改变系统的负载功率输入，大范围线性动态模型能完成稳态与动态间运行； 步骤B，设计基于线性卡尔曼滤波器簇的动态过程传感器故障诊断隔离逻辑，滤波器簇中每个滤波器的输入依次去除一个传感器量测值，保留其它传感器量测值；动态过程的开始时刻通过输入量的变化来判别，仿真过程中用残差加权二乘方的方法判断故障开始的时间，通过滤波器输出的故障指示信号与检测阈值的大小关系诊断得到APU的故障时段和故障传感器信息；动态过程或是检测到传感器故障开始发生时，需要断开故障滤波器进行故障隔离，将故障前设计缓存器中驻留的多步流量系数带入量测方程的状态量中，用有着正确状态量的量测方程去重构传感器故障值； 所述步骤B的具体步骤如下： 步骤B1，线性动态模型通过用负载功率和转速进行的插值，得到了当前状态下的系数矩阵和稳态基点；若上一步转速没有故障，就使用转速传感器的量测值进行插值，如果上一步转速有故障，就得使用上一步重构后的转速进行插值； 步骤B2，在构建的线性动态模型中，线性动态模型控制量为燃油流量Wf和负载功率PW；采用线性卡尔曼滤波方法来估计APU处于稳态状态且无故障时的流量系数；当APU当前状态是稳态且没有侦测到故障的情况下，根据线性卡尔曼滤波算法实时计算当前时刻的流量系数数值，进行流量系数的更新；根据状态判定信号，当APU处于动态过程中或检测到传感器故障时，卡尔曼滤波器断开，流量系数不再更新，而是自动用最近若干步的流量系数数值求均值，将该均值作为正确的流量系数带入扩展的量测方程中参与计算；当故障诊断隔离与重构系统认为故障结束后，重新接回线性卡尔曼滤波器，继续更新流量系数； 步骤B3，计算各个滤波器对应的故障指示信号；在故障时段，一个故障指示信号低于阈值，其余故障指示信号均超出阈值，据此判断一个传感器发生故障，该故障指示信号对应的滤波器缺少故障传感器的量测值，据此判断故障传感器； 判定动态过程发生的状态判定信号，由如下公式表示： |PW1-PWlast|＞0.1 |PW2-PWlast|＞0.1 |PW3-PWlast|＞0.1 |Wf1-Wflast|＞0.01 |Wf2-Wflast|＞0.01 |Wf3-Wflast|＞0.01 式中PWlast是负载功率以kW为单位时上一时刻与下一时刻差值绝对值大于0.1时上一时刻的负载功率数值，即未发生变化时的负载功率，PW1是负载功率发生变化第1时刻的数值，PW2是负载功率发生变化第2时刻的数值，PW3是负载功率发生变化第3时刻的数值，需要在负载功率上一时刻与下一时刻差值绝对值大于0.1的情况发生后的3个采样时间内都满足这一差值关系，才认为从负载功率变化情况判断，系统进入了动态过程；当燃油流量以kgs为单位时与此同理；当负载功率和燃油流量都满足上述公式时，认为系统进入了动态过程，状态判定信号为真； 为了能够适应流量系数变化的情况，针对不同的负载功率分别保存对应负载功率下的流量系数；当APU当前状态是稳态且没有侦测到故障的情况下，根据线性卡尔曼滤波算法实时计算当前时刻的流量系数数值，进行流量系数的更新；根据状态判定信号，当APU处于动态过程中或检测到传感器故障时，卡尔曼滤波器断开，流量系数不再更新，而是自动用最近20步的流量系数数值求均值，将该均值作为正确的流量系数带入扩展的量测方程中参与计算，以公式表示如下： Δy＝CΔxreal+DΔu+υ Δxreal＝Δn,ΔCWreal,ΔTWreal 式中的Δxreal是带入未故障时的流量系数均值后的状态量向量，ΔCWreal是未故障时的压气机流量系数，ΔTWreal是未故障时的涡轮流量系数； 当故障诊断隔离与重构系统认为故障结束后，重新接回线性卡尔曼滤波器，继续更新流量系数；将之前保存的流量系数平均值与负载功率对应起来，下次运行到同样的负载功率上时，直接调用该平均值； 所述卡尔曼滤波器簇为分布式结构，所有滤波器并行计算；当传感器故障发生在动态过程中时，滤波器已经断开，不再跟踪错误的量测值，而是将之前估计好的流量系数带入状态变量模型的量测方程中，利用量测方程进行重构。

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