[發明專利]一種基于置信規則庫的慣組故障預測方法

在審

• 申請號: 202010052689.8
• 申請日: 2020-01-17
• 公開（公告）號: CN111259551A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 周志杰;董昕昊;胡昌華;胡冠宇;賀維;曹友;唐帥文;陳滿林;陳雷雨
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍火箭軍工程大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G01C25/00
• 代理公司: 西安億諾專利代理有限公司 61220
• 代理人: 李永剛

一種基于置信規則庫的慣組故障預測方法，屬于慣性導航器件的故障預測領域，其特征在于：通過對激光慣組的靜態測試，建立以單位時間累計脈沖量為輸入，以導航誤差為輸出的置信規則庫模型；然后用單位時間的導航誤差反映激光慣組故障狀態，設定導航精度的故障閾值，反映激光慣組故障狀態，實現對激光慣組的故障預測。本發明所述基于置信規則庫的慣組故障預測方法利用激光慣組的脈沖數據實現了導航誤差預測；基于置信規則庫的專家系統能夠有效處理各種帶有不確定性的信息，能夠處理在復雜環境下的慣組故障預測問題；本方法通過對導航誤差的預測，設定導航誤差閾值判斷故障狀態，對激光慣組的故障預測提供了一種有效的途徑。

技術領域

本發明屬于慣性導航器件的故障預測領域，尤其涉及一種通過預測導航精度判定慣組狀態的基于置信規則庫的慣組故障預測方法。

背景技術

隨著現代航空航天技術的發展，對飛行器的性能要求越來越高，對作為控制飛行精度的導航系統要求的也越來越高，慣性器件作為導航系統的核心部分主要包括陀螺儀和加速度計等元件，在導航中起著非常關鍵的作用，慣性器件能否正常工作直接關系到導航是否準確，激光慣組是隨著激光技術發展起來的光學慣性器件，相比于傳統的慣性器件，光學慣性器件的精度高、抗干擾能力強、壽命長、可靠性好，故激光慣組常用于火箭、無人機等。

多數導航系統的工作環境復雜，對慣性器件產生較大影響，由于制造工藝復雜，且缺乏激光慣組內部機理的分析和激光慣組的健康管理相關知識，所以目前為止對激光慣組的故障分析不夠明確，無法實現對慣組內部機理的精確建模，對其故障狀態的分析無法完全從激光慣組的機理進行分析，從而對激光慣組的故障狀態發現不及時。所以為了提高導航系統的精度，確定慣組的故障狀態就顯的尤為重要。

發明內容

本發明旨在提供一種通過預測導航精度判定慣組狀態的基于置信規則庫的慣組故障預測方法。

本發明所述基于置信規則庫的慣組故障預測方法，通過對激光慣組的靜態測試，建立以單位時間累計脈沖量為輸入，以導航誤差為輸出的置信規則庫模型；然后用單位時間的導航誤差反映激光慣組故障狀態，設定導航精度的故障閾值，反映激光慣組故障狀態，實現對激光慣組的故障預測。

本發明所述基于置信規則庫的慣組故障預測方法，通過對激光慣組在多種環境下進行靜態測試，從測試數據中得到激光慣組中陀螺儀和加速度計的X軸、 Y軸、Z軸的脈沖量；對脈沖量的數據進行處理得到累計脈沖量；選取單位時間的累計脈沖量作為特征信息；然后對特征信息進行蒙特卡羅仿真(Monte Carlo， MC)，模擬不同激光慣組在測試中可能到達的各種狀態，建立以單位時間累計脈沖量為輸入，以單位時間導航誤差為輸出的置信規則庫模型，最后對置信規則庫模型進行優化調整參數，對輸出的導航誤差設定故障閾值，進而反映激光慣組故障狀態，通過導航信息的脈沖量實現對激光慣組的故障預測。

本發明所述基于置信規則庫的慣組故障預測方法，包括以下步驟：

步驟1：屬性輸入信息選取與蒙特卡羅仿真；

首先對測試的激光慣組脈沖數據進行差分處理，得到脈沖數據的差分量，對差分量進行特征提取，選取最能反映導航誤差的差分量信息的特征量，根據實際測試結合專家知識選取累計脈沖量為特征量作為模型輸入；將陀螺儀、加速度計各軸向的單位時間差分量累加得到累計脈沖量，將單位時間的累計脈沖量作為模型輸入；模型的輸入為陀螺儀、加速度計的X軸、Y軸、Z軸單位時間的累計脈沖增量；

將輸入的數據轉化為模擬量的加速度和角速度，通過蒙特卡羅仿真分析加速度與角速度的趨勢，采用隨機抽樣的方法分析系統模擬量中的概率分布，模擬系統中模擬量可能達到的各個狀態，從而反映輸出的不確定性；

步驟2：慣組導航誤差預測模型的構建；

根據步驟1的輸入，建立基于置信規則庫的導航誤差預測模型；置信規則庫中的第k條置信規則的表達如下式所示：