本发明涉及无人机仿真测试，尤其涉及一种飞控传感器故障仿真方法、平台、系统及介质。
背景技术：
1、无人机在军用和民用领域具有非常广阔的应用前景，为了提高新产品的原型验证效率，基于仿真技术的测试方法近年来被广泛应用于无人机开发和试验过程中。然而，就目前已公开发布的无人机仿真平台而言，大多数更加关注动力学与运动学过程的仿真，而忽略了飞行控制器（下面简称“飞控”）传感器产品的仿真，致使无法以一种符合无人机真实工作流程的方式在仿真平台中接入飞控。除此之外，如今无人机的故障诊断与健康评估技术成为热点研究趋势，围绕飞控开展的各项研究中，严重突出了缺乏飞控传感器故障生成的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种飞控传感器故障仿真方法、平台、系统及介质，首先实现飞控传感器模型建模，在此基础之上，考虑到飞控传感器的多种故障行为，进而提出了传感器故障模型，用于仿真飞控传感器故障模式。
2、第一方面，提供了一种飞控传感器故障仿真方法，包括如下步骤：
3、s1：构建飞控传感器芯片级模型，包括建立用于描述传感器芯片电路逻辑行为的传感器测量模型，以及用于描述传感器微机系统模数转换功能和通信功能的传感器通信模型；
4、s2：基于飞控传感器芯片级模型构建传感器故障模型；
5、s3：基于传感器故障模型设定故障参数和故障用例时间，以实现传感器故障注入仿真。
6、根据第一方面，在一些可能的实现方式中，所述传感器测量模型包括：
7、加速度计测量模型表示如下：
8、
9、式中，表示加速度测量值向量，表示真实加速度向量，表示加速度计线性比例误差因子，表示加速度计由于加工过程引起的跨轴耦合误差矩阵，表示加速度偏置向量，表示加速度测量噪声向量；
10、角速度计测量模型表示如下：
11、
12、式中，表示角速度测量值向量，表示真实角速度向量，表示角速度计线性比例误差因子，表示角速度计由于加工过程引起的跨轴耦合误差矩阵，表示角速度偏置向量，表示角速度测量噪声向量；
13、磁力计测量模型表示如下：
14、
15、式中，表示角速度测量值向量，表示真实角速度向量，表示角速度计线性比例误差因子，表示角速度计由于加工过程引起的跨轴耦合误差矩阵，表示角速度偏置向量，表示角速度测量噪声向量；
16、气压计测量模型表示如下：
17、
18、式中，表示气压测量值，表示真实气压值，表示气压计线性比例误差因子，表示气压偏置，表示气压测量噪声；
19、gps接收机模型表示如下：
20、
21、
22、式中，表示位置测量值，表示真实位置，表示位置测量值线性比例误差因子，表示位置偏置向量，表示位置测量噪声；表示速度测量值，表示真实速度，表示速度测量噪声。
23、根据第一方面，在一些可能的实现方式中，所述传感器通信模型采用有限状态机方法进行建模，传感器通信模型建模原理如下：
24、分为如下三个状态：
25、初始化状态：该状态用于初始化寄存器；
26、空闲状态：该状态用于更新数据寄存器，为下一次进入接收/发送状态提供传感器数据；
27、接收/发送状态：该状态用于传感器数据的读取/写入。
28、根据第一方面，在一些可能的实现方式中，还包括：
29、采用有限状态机方法完成pwm测量模型建模，pwm测量模型用于测量飞控输出执行器pwm控制量信号占空比，pwm测量模型分为四个状态：
30、高电平转低电平边沿状态：当前时刻引脚电平小于前一时刻电平时进入该状态，读取计时器并记录高电平时间；
31、低电平阶段状态：当前时刻引脚电平等于低电平时进入该状态，开始进入该状态时重置计时器；
32、低电平转高电平边沿状态：当前时刻引脚电平大于前一时刻电平时进入该状态，读取计时器并记录低电平时间；
33、高电平阶段状态：当前时刻引脚电平等于高电平时进入该状态，开始进入该状态时重置计时器。
34、根据第一方面，在一些可能的实现方式中，传感器故障模型包括如下故障模型中的一种或多种：
35、比例因子故障模型表示如下：
36、
37、式中，取、、、、；表示比例因子故障参数；下标i取a、g、m、p、gps；
38、偏置因子故障模型表示如下：
39、
40、式中，取、、、、；表示偏置因子故障参数；下标j取a、g、m、p、gps；
41、噪声因子故障模型表示如下：
42、
43、式中，取、、、、、；表示噪声因子故障参数；下标q取a、g、m、p、gps、v；
44、漂移故障模型表示如下：
45、
46、式中，取、、、、；为系统仿真时间，为故障开始时间；为漂移故障参数，下标l取a、g、m、p、gps；
47、冲击故障模型表示如下：
48、
49、式中，为故障持续时间，表示预设比例因子阈值，表示预设极短时间；冲击故障用于模拟由于高能粒子冲击导致传感器受到巨大冲击，当取值超过预设比例因子阈值，且取值小于预设极短时间表示有故障，冲击故障表现为传感器数据出现巨大的突变；
50、开路-短路故障模型表示如下：
51、
52、式中，为模拟传感器芯片引脚电平信号，传感器包括加速度计、角速度计、磁力计、气压计、gps接收机；“”表示与运算，“”表示或运算；当开路因子时处于开路故障，当短路因子时处于短路故障。
53、根据第一方面，在一些可能的实现方式中，步骤s3具体包括：
54、根据传感器故障模型得到故障参数；
55、通过修改故障参数和设定注入开始时间和结束时间生成故障用例；
56、将故障用例注入实时仿真平台，进行传感器故障注入仿真。
57、第二方面，提供了一种飞控传感器故障仿真平台，包括：
58、处理器，其上部署有无人机载具模型、传感器测量模型以及不包括开路-短路故障模型的传感器故障模型；
59、fpga单元，其上部署有传感器通信模型，或其上同时部署有传感器通信模型和开路-短路故障模型；
60、其中，所述传感器测量模型用于描述传感器芯片电路逻辑行为，所述传感器通信模型用于描述传感器微机系统模数转换功能和通信功能。
61、根据第二方面，在一些可能的实现方式中，所述fpga单元还部署有用于测量飞控输出执行器pwm控制量信号占空比的pwm测量模型。
62、第三方面，提供了一种飞控传感器故障仿真系统，包括：
63、如前所述的飞控传感器故障仿真平台；
64、飞控：其与所述飞控传感器故障仿真平台通信连接，实现仿真传感器数据与pwm信号的传输；
65、主机；其上部署有视景软件、地面站、故障注入工具；所述主机与所述飞控传感器故障仿真平台通信连接，实现飞行模拟数据和故障用例注入命令的传输；所述主机还与所述飞控通信连接，实现任务规划和飞控数据的传输；其中，故障用例通过设定故障参数和故障用例时间生成。
66、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的飞控传感器故障仿真方法。
67、本发明提出了一种飞控传感器故障仿真方法、平台、系统及介质，将飞控传感器建模为传感器测量模型和传感器通信模型，传感器测量模型用于描述传感器芯片电路逻辑行为，传感器通信模型用于描述传感器微机系统模数转换功能和通信功能，实现了飞控传感器的芯片级建模，更加符合无人机飞控传感器的工作流程；在此基础之上，考虑到飞控传感器的故障行为，进而提出了传感器故障模型，用于仿真飞控传感器故障模式。可以通过简单修改飞控传感器芯片级模型参数，轻松适配不同飞控，飞控传感器故障仿真可以为验证飞控容错控制性能以及生成可信故障数据提供有效的技术支持。
1.一种飞控传感器故障仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的飞控传感器故障仿真方法，其特征在于，所述传感器测量模型包括：
3.根据权利要求1所述的飞控传感器故障仿真方法，其特征在于，所述传感器通信模型采用有限状态机方法进行建模，传感器通信模型建模原理如下：
4.根据权利要求3所述的飞控传感器故障仿真方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求2所述的飞控传感器故障仿真方法，其特征在于，传感器故障模型包括如下故障模型中的一种或多种：
6.根据权利要求1所述的飞控传感器故障仿真方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
7.一种飞控传感器故障仿真平台，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的飞控传感器故障仿真平台，其特征在于，所述fpga单元还部署有用于测量飞控输出执行器pwm控制量信号占空比的pwm测量模型。
9.一种飞控传感器故障仿真系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的飞控传感器故障仿真方法。
