[發(fā)明專利]基于證據(jù)推理的激光慣組最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)確定方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010052690.0
• 申請(qǐng)日: 2020-01-17
• 公開（公告）號(hào): CN111238534B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周志杰;王杰;胡昌華;胡冠宇;賀維;曹友;唐帥文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍火箭軍工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G01C25/00
• 分類號(hào): G01C25/00;G01C21/20;G01C21/16;G06F30/20;G06F111/10
• 代理公司: 西安億諾專利代理有限公司 61220
• 代理人: 賀珊

本發(fā)明屬于大型工業(yè)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的慣性器件健康管理與維護(hù)領(lǐng)域，基于證據(jù)推理有效融合專家知識(shí)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定復(fù)雜條件下的激光慣組最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)。基于證據(jù)推理的激光慣組最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)確定方法，該方法如下：融合激光慣組的特征指標(biāo)與專家知識(shí)，建立起以脈沖增量為輸入、靜態(tài)導(dǎo)航誤差為輸出的指標(biāo)體系；再根據(jù)ER模型建立輸入與輸出關(guān)系的非線性模型；基于非線性模型，利用維納過程進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而得到激光慣組的最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)。針對(duì)激光慣組維護(hù)存在的主觀性與不確定性等問題，本發(fā)明將專家的知識(shí)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效融合，推理過程透明，結(jié)果具有說服力，為慣組后期的最優(yōu)測(cè)試與健康維護(hù)提供準(zhǔn)確依據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于大型工業(yè)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的慣性器件健康管理與維護(hù)領(lǐng)域，基于證據(jù)推理有效融合專家知識(shí)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定復(fù)雜條件下的激光慣組最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)。

背景技術(shù)

激光慣組作為大型工業(yè)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的重要導(dǎo)航設(shè)備，在火箭飛行過程中建立空間運(yùn)動(dòng)的方位基準(zhǔn)，實(shí)時(shí)測(cè)得角速度和運(yùn)動(dòng)的線加速度等飛行參數(shù)，送入彈載計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)換為模擬量。這些模擬量經(jīng)放大綜合后，作為伺服機(jī)構(gòu)的輸入，轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的指令信號(hào)驅(qū)動(dòng)噴管擺動(dòng)，從而控制和穩(wěn)定火箭的飛行姿態(tài)。作為大型工業(yè)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的核心部件，激光慣組的性能在很大程度上決定了火箭導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性與精度。

激光慣組主要包括激光陀螺和石英加速度計(jì)，這兩大器件也是慣性導(dǎo)航的主要誤差源。陀螺儀和加速度計(jì)的故障率與精度很大程度上影響了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性。

以激光陀螺為例，角速度增量信號(hào)通過A/D轉(zhuǎn)換成為數(shù)字脈沖輸出，而由于脈沖計(jì)數(shù)器只能計(jì)數(shù)整數(shù)個(gè)脈沖信號(hào)，因此在一個(gè)采樣周期內(nèi)，整數(shù)部分脈沖增量輸出，而小數(shù)部分則將累計(jì)，由此產(chǎn)生量測(cè)誤差，影響導(dǎo)航精度。通常而言，激光慣組制造工藝精細(xì)、造價(jià)昂貴，在實(shí)際對(duì)其進(jìn)行測(cè)試的持續(xù)時(shí)間短，獲取的故障數(shù)據(jù)較少，且存在各種不確定性。因此，如何有效處理高價(jià)值的小樣本，解決不確定性帶來的影響，是當(dāng)前面臨的突出問題之一。

對(duì)于純慣性制導(dǎo)的火箭而言，其慣性器件的誤差隨時(shí)間不斷積累，使得導(dǎo)航誤差接近70％。目前，在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)激光慣組進(jìn)行測(cè)試所獲得的是其原始累計(jì)脈沖量，無法直接反映出慣性器件的故障狀態(tài)，使得操作人員難以實(shí)時(shí)分析和掌握激光慣組的性能。因此，如何有效結(jié)合專家知識(shí)建立慣組的指標(biāo)體系，進(jìn)行融合，分析脈沖量和靜態(tài)導(dǎo)航精度之間的關(guān)系，建立精確的慣組導(dǎo)航模型，以對(duì)慣性器件進(jìn)行最優(yōu)測(cè)試，是當(dāng)前面臨突出問題之二。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是：針對(duì)激光慣組測(cè)量得到的原始累計(jì)脈沖量無法反映慣性器件的故障狀態(tài)，利用證據(jù)推理(Evidential Reasoning，簡(jiǎn)稱ER)有效融合激光慣組的特征指標(biāo)，嵌入專家知識(shí)，建立起慣組的原始累計(jì)脈沖量與靜態(tài)導(dǎo)航誤差之間的非線性解析模型。在ER建模過程中，考慮到初始參數(shù)(指標(biāo)權(quán)重和參考值)對(duì)輸出的影響較大這一實(shí)際，采用優(yōu)化算法對(duì)初始參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到更為精確的ER模型；在建立ER模型的基礎(chǔ)上，利用維納過程對(duì)未來時(shí)刻的導(dǎo)航誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)，為慣組后期的最優(yōu)測(cè)試與健康維護(hù)提供借鑒和依據(jù)。

本發(fā)明的技術(shù)方案在于：

基于證據(jù)推理的激光慣組最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)確定方法，該方法如下：

融合激光慣組的特征指標(biāo)與專家知識(shí)，建立起以脈沖增量為輸入、靜態(tài)導(dǎo)航誤差為輸出的指標(biāo)體系；

再根據(jù)ER模型建立輸入與輸出關(guān)系的非線性模型；

基于非線性模型，利用維納過程進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而得到激光慣組的最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)。

基于證據(jù)推理的激光慣組最優(yōu)測(cè)試時(shí)機(jī)確定方法，該方法如下：

(1)脈沖數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始獲取的激光慣組的原始累計(jì)脈沖量進(jìn)行差分得到脈沖增量；

(2)蒙特卡羅仿真：利用蒙特卡羅算法對(duì)脈沖增量進(jìn)行仿真，并引入隨機(jī)噪聲，代入導(dǎo)航方程，獲得對(duì)應(yīng)的靜態(tài)導(dǎo)航誤差為輸出；