1.一种针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1建立主动故障诊断的无人船离散模型；

S1a预设无人船运动状态，无人船运动状态包括横荡、首摇和横摇三种运动状态；

S1b根据预设的无人船运动状态，在笛卡尔坐标系中写出牛顿定律，进而得到无人船运动状态的基本方程；

根据横荡、首摇和横摇三种无人船的运动状态，在笛卡尔坐标系中写出牛顿定律，进而得到横荡、首摇和横摇的基本方程；

其中，Xo、Yo和Zo分别表示纵轴(向后向前)、横轴(向右)和竖轴(从上到下)； 分别表示船舶在Yo方向上的有效质量； ho和fo分别表示Yo方向的力、航向角和滚动角；IZZo和IXXo分别表示相对于Zo和Xo轴的惯性矩；No和Ko分别表示关于Zo和Xo轴的力矩；

公式(1)通过泰勒展开和拉普拉斯变换，忽略一些水动力效应，实现运动的以下传递函数：其中，v(s)、ψ(s)、φ(s)和δ(s)分别表示v(t)、ψ(t)、φ(t)和δ(t)的拉普拉斯变换；v(t)、ψ(t)、φ(t)和δ(t)分别表示仅由方向舵运动引起的摇摆速度、航向角、滚动角和方向舵角；ωψ(s)和ωφ(s)分别表示波对ψ(s)和φ(s)的影响；Tv和Tr表示传递函数的时间常数、Kvr、Kvp、Kdv、Kdr和Kdp表示给定增益；ζ和ωn分别表示无阻尼时的阻尼比和自然频率；

S1c通过无人船运动状态的基本方程得到无人船运动状态的空间模型；

根据公式(2)可得到横荡、首摇和横摇无人船三种运动状态的状态空间模型：T n

其中，x(t)＝[v(t) r(t) ψ(t) p(t)  φ(t)]里面x(t)∈R ；v(t)、ψ(t)、φ(t)与上述m对应项相同，r(t)和p(t)分别表示偏航速度和滚转速度，方向舵角δ(t)∈R；ω(t)＝[ωψT(t)  ωφ(t)] 表示波扰动，ω(t)属于L2[t0，∞)，y(t)表示系统输出，e(t)表示测量误差，t0n表示初始瞬间，x0∈R表示初始条件，C为适当维数的观测矩阵，式中，A、B、E1、D如下表示：S1d通过预定采样周期内，连续重复无人船运动状态的空间模型，进而建立无人船离散模型；

利用欧拉近似方法，根据连续公式(3)，对给定采样周期ts，进而可建立无人船离散模型：S1e根据无人船离散模型得到主动故障诊断的无人船离散模型；

根据公式(4)得到主动故障诊断的无人船离散模型：

其中：i＝0代表无故障的标称系统，i＝1为发生微小故障的系统模型，xi(k+1)和yi(k)代表系统的状态值和输出值，Ai为状态矩阵，Bi为输入矩阵，Ci为输出矩阵，Ei和Di为扰动系数矩阵，u(k)为待设计的辅助信号代替系统的输入进行故障诊断，ω(k)代表系统所受的扰动，e(k)代表测量误差；

S2获取最优输入辅助信号；

S3将最优输入辅助信号注入主动故障模型；

S4输出诊断结果。

2.根据权利要求1所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2包括S2a建立中心对称多胞体模型；

S2b将初始辅助信号输入至中心对称多胞体模型中，当输入的初始辅助信号能够分离状态情景；

S2c对初始辅助信号进行处理，进而得到最优输入辅助信号。

3.根据权利要求2所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2a还包括迭代更新多胞体模型。

4.根据权利要求2所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2a中采用集员估计的中心对称多胞体的思想，通过迭代的方式表示出范围内的表达式，推导得到各个矩阵，进一步设计辅助信号进行主动故障的检测和分离。

5.根据权利要求2所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2b中所输入的初始辅助信号需最小化。

6.根据权利要求3所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2c中获取的最优输入辅助信号注入至步骤S1d中，若分离故障模型，完成主动故障诊断；

若未分离故障模型，则将数据信号传输至迭代更新多胞体模型，进行迭代更新。

7.根据权利要求1所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1a中所述无人船运动状态包括横荡、首摇和横摇三种运动状态。

8.根据权利要求1所述的针对无人船的主动故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1d建立的主动故障诊断的无人船离散模型包括故障模型和标称模型两种状态。