[發明專利]三自由度直升機系統傳感器運行狀態監測方法

有效

• 申請號: 202010524010.0
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111609878B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 趙順毅;李可;劉飛
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G01D18/00
• 分類號: G01D18/00
• 代理公司: 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙) 32257
• 代理人: 殷海霞

1.一種三自由度直升機系統傳感器運行狀態監測方法，其特征在于：包括以下步驟，

計算出傳感器的測量噪聲協方差矩陣的估計值；

分析所述傳感器的測量噪聲協方差矩陣估計值，判斷出所述傳感器的運行狀態是否正常：若所述傳感器的測量噪聲協方差矩陣估計值偏離所述傳感器的標稱值范圍，判斷出所述傳感器的運行狀態不正常；若所述傳感器的測量噪聲協方差矩陣估計值包含在所述傳感器的標稱值范圍內，判斷出所述傳感器的運行狀態正常；

計算傳感器的測量噪聲協方差矩陣的估計值包括以下步驟，

(1)創建所述傳感器所在的三自由度直升機系統的隨機跳變系統模型，

x_k＝f_k(x_k-1,r_k)+ω_k；

y_k＝g_k(x_k,r_k)+ν_k；

k為時間索引；x_k為k時刻系統狀態值；y_k為k時刻系統測量值；f_k(·)為系統狀態方程；g_k(·)為系統測量方程；r_k為k時刻系統模態；ω_k為過程噪聲且ω_k服從均值為零的高斯分布即ω_k～N(0,Q_k)，Q_k為過程噪聲協方差矩陣；ν_k為測量噪聲且ν_k服從均值為零的高斯分布即ν_k～N(0,R_k)，R_k為k時刻系統測量噪聲協方差矩陣；x_k-1為k-1時刻系統狀態值；

(2)基于變分貝葉斯理論將每一模態下系統狀態和測量噪聲協方差的聯合后驗概率密度函數用兩個獨立的概率密度函數來表示，即

表示系統k時刻的模態為s，y_1:k為從時刻1到時刻k的測量值序列；

用一組加權粒子描述系統狀態分布，用逆伽馬分布描述測量噪聲協方差；

(3)k時刻，先對每一模態下系統狀態以及逆伽馬分布參數進行預測，再根據k時刻的測量值對每一模態下系統狀態和逆伽馬分布參數進行迭代更新，輸出k時刻的系統狀態估計值和測量噪聲協方差矩陣估計值；

步驟(3)中，輸出k時刻的系統狀態估計值和測量噪聲協方差矩陣估計值包括，

重采樣獲得每一模態下新的狀態粒子及權重并輸出k時刻系統各模態下的狀態估計值

其中，為k時刻s模態下系統狀態粒子，為k時刻s模態下粒子權重，N_p為粒子數，i為粒子數索引；

步驟(3)中，輸出k時刻的系統狀態估計值和測量噪聲協方差矩陣估計值還包括，

計算系統模態概率的更新值：

其中，為系統在k時刻處于s模態下的概率，

m為系統模態總數；π_ns為模態n到模態s的轉移概率；為系統在k-1時刻處于n模態下的概率；為系統狀態粒子的預測值；為k時刻s模態下粒子權重的預測值；δ為狄拉克δ函數；為k時刻測量噪聲協方差矩陣估計值；N(·)表示高斯分布；

根據系統模態概率的更新值，將各模態下的狀態估計值進行融合得到k時刻的系統狀態估計值和測量噪聲協方差矩陣估計值，能夠確保狀態估計值的準確度。

2.如權利要求1所述的三自由度直升機系統傳感器運行狀態監測方法，其特征在于：步驟(3)還包括，k-1時刻，使用交互式多模型算法將系統在每一模態下的狀態粒子值進行融合，

融合后的狀態粒子值作為k時刻每一模態下的狀態粒子初始值；

其中，為粒子在s模態下的初始權重，為s模態下的融合初始粒子，和分別為k時刻逆伽馬分布的形狀參數和尺度參數的初始值；為k-1時刻測量噪聲協方差矩陣第j個對角線元素；j為矩陣對角線元素索引；N_p為粒子數；d_y為y_k的維度。