[發明專利]一種多傳感器信息融合的組合導航故障診斷方法

在審

• 申請號: 201911354400.1
• 申請日: 2019-12-25
• 公開（公告）號: CN111024124A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 曹東;許瑞振;葛美星
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01C25/00
• 分類號: G01C25/00;G01C21/16;G01S19/47;G01S19/23
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 葛瀟敏

本發明公開了一種多傳感器信息融合的組合導航故障診斷方法，涉及松組合導航系統的故障診斷技術，具體方法為：建立INS/GNSS松組合導航的卡爾曼濾波狀態方程和預測方程；對多個IMU信息源數據進行預處理，生成信息數據向量。計算多源數據向量與狀態估計向量余弦相似度；選取余弦相似度最大的信息源數據更新擴展卡爾曼濾波狀態量，同時預測下一時刻的狀態估計向量；計算每個信息數據向量與當前狀態估計向量的殘差，對超過閾值的殘差進行診斷，對比故障模型得到該傳感器的故障診斷結果。本發明計算簡單，且有效地提高了導航系統的性能。

技術領域

本發明涉及卡爾曼濾波信息融合的故障診斷技術領域，尤其涉及一種多傳感器信息融合的組合導航故障診斷方法。

背景技術

飛行器導航系統是能夠向飛行器的操縱者或者控制系統提供飛行器的姿態，速度，位置等及時運動狀態的系統。未來導航系統面對日益復雜環境，需要滿足高智能，高精度，高穩定性等實際應用指標。單一的導航系統受到材料、技術、工藝、器件和成本等軟、硬件條件的限制無法滿足實際要求，組合導航系統受到越來越多的重視，成為當前重要的研究領域。

多傳感器信息融合技術是上世紀80年代形成和發展的一種信息綜合處理技術。由于充分利用了多源數據的冗余性和互補性，大大提高了信息處理結果的質量。在組合導航系統中，同時從多個傳感器來源的動態系統狀態向量獲取量測信息，利用卡爾曼濾波器整合不同傳感器信息得到最優結果。在卡爾曼濾波器的這些模型中，有效數據的聯合處理可以改善狀態向量的估計精度和數據處理的可靠性。但在這些傳統融合方法需要大量的計算，影響了飛行器導航系統的實時性與快速性，同時缺少了對具體故障類型的診斷。

發明內容

發明目的：為解決現有技術的融合方法計算量大、缺少對具體故障類型的診斷等問題，本發明提供一種多傳感器信息融合的組合導航故障診斷方法。

技術方案：本發明提供一種多傳感器信息融合的組合導航故障診斷方法，該方法應用于安裝在飛行器上的INS系統和GNSS傳感器組合成的INS/GNSS松組合的導航系統中，具體包括如下步驟：

步驟1：根據卡爾曼濾波理論，建立INS/GNSS松組合的導航系統的觀測方程，根據觀測方程得到當前時刻的偏差量；

步驟2：對INS系統中第i個IMU傳感器采集到的數據進行預處理，生成第i個標準的IMU信息數據向量A_i，i＝1,2,…E,所述E為IMU傳感器的總個數；計算每個信息數據向量與當前時刻的狀態估計向量A^*的余弦相似度的值；

步驟3：在E個余弦相似度的值中選擇余弦相似度最大的值所對應的標準的IMU信息數據向量A_s,S∈1,2,3…E，并基于GNSS傳感器測量的數據，計算得到下一個時刻的狀態估計向量；

步驟4：根據當前時刻的E個標準IMU信息數據向量與當前時刻的狀態估計向量的殘差，判斷當前時刻IMU傳感器是否故障；若故障，則根據故障特征值判斷傳感器的故障類型。

進一步的，所述步驟1中根據觀測方程得到當前時刻的偏差量的具體方法如下所示：

觀測方程：δX＝KδY，其中δY為松組合系統的狀態量的偏差量，為δX為松組合系統進行卡爾曼濾波時狀態量的偏差量；

其中K＝(P_(-)H^T)(R+HP_(-)H^T)^-1；其中P_(-)為上一個時刻的協方差方程；

Φ＝I+Fδt_GNSS

Q_k＝GQG^Tδt_GNSS

P_t＝(1-KH)P