CN110296701A - 惯性与卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法 - Google Patents

惯性与卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的是一种惯性与卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法。进行惯导***初始对准；采集并滑动存储传感器数据；利用状态卡方和残差卡方混合检测方法对卫星导航位置信息进行渐变型故障检测和辨识，当卫星导航无故障时，切入惯性/卫星组合导航模式，对卫星导航输出信息进行融合；当卫星导航处于渐变型故障时，进行惯导回溯算法和卡尔曼回溯算法，得未融合第k‑1时刻卫星渐变型故障信息的姿态矩阵、速度和位置；回溯到卫星导航故障点，进行纯惯导追溯解算，递推到第k采样时刻，输出隔离卫星历史故障信息后的姿态、速度和位置信息。本发明能够有效判断卫星导航渐变型故障，并进行惯导和卡尔曼回溯算法对故障进行容错处理，避免历史故障信息污染。

Description

惯性与卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法
技术领域
本发明涉及的是一种惯性组合导航***故障容错方法，具体地说是一种惯性/卫星组合导航***渐故障容错方法。
背景技术
惯性组合导航***由于融合多种传感器信息，所以其传感器信息的精度决定了***精度。故障容错技术的主要任务是在外界参考信息出现故障时，能够快速隔离故障器件，但由于是渐变型故障，所以***会短时间受到历史故障信息的污染，本发明研究一种在卫星导航出现渐变型故障时，利用存储的陀螺仪和加速度计信息，进行惯导回溯和卡尔曼回溯算法，在剔除掉历史故障信息后进行纯惯导快速追溯处理，有效的对卫星导航历史渐变型故障信息进行容错，提高了导航结果的精度和可靠性。
在已发表的文章中，如在2018年《导航与控制》中第17卷第4期的殷德全、熊智、杨菁华和闵艳玲的一篇《SINS/BD紧组合导航***故障检测算法研究与实现》文章中，提到了改进后的卡方故障检测算法，利用新息动态变化特性来辩识渐变型故障，并对其故障卫星进行实时隔离，从而有效减少故障信息对惯导精度的影响。根据其仿真结果能够得出，该方法能够快速监测故障卫星，通过设定不同的预警阈值，快速避免故障信息的污染，但其只能对渐变型故障进行实时隔离，不能对历史故障信息做进一步处理，无法剔除历史渐变型故障信息对***的影响。
还有张华强、李东兴、张国强在《中国惯性技术学报》上发表的《混合χ2检测法在组合导航***故障检测中的应用》文章中提出一种混合χ2检测法，即利用双状态χ2检测法并行运算检测传感器信息渐变型故障，组合导航***的故障诊断结果由并行运算结果共同决定，能够有效降低虚警率，对渐变型故障信息进行准确隔离，有效提高组合导航***故障诊断结果，提高***可靠性。从作者的仿真结果能够看出，容错处理时的组合导航***在卫星导航信息仿真出现故障100～110s之后，由于故障信息的引入，虽然能够有效检测出卫星导航信息渐变型故障，但在检测出该故障后，没有对之前融合的历史渐变型故障信息做进一步容错处理，***在一定时间段内仍然受故障信息的污染，无法剔除历史渐变型故障对之后***的稳态影响。
以上已发表的文章都对组合导航***的渐变型故障容错进行了叙述和探究，但是没有同时达到在检测出渐变型故障后，对历史故障信息进行进一步容错处理，因此研究一种可靠而又快速的剔除历史故障重新计算故障时段内导航信息的方法具有创新性和实际工程价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够有效判断卫星导航渐变型故障，对故障进行容错处理，避免历史故障信息污染***的惯性与卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法。
本发明的目的是这样实现的：
步骤1，惯性组合导航***，装订初始导航参数，进行惯导***初始对准；
步骤2，采集传感器数据，并滑动存储[tk-M,tk],M＝h/T时间段内的传感器数据，主要有陀螺仪信息ωb、加速度计信息fb和卫星导航纬度、经度、高度信息其中，tk为第k采样时刻，M为回溯个数，h为回溯时间，Ts为采样周期，b代表载体坐标系；
步骤3，根据卫星导航位置信息，利用状态卡方和残差卡方混合检测方法进行数据分析处理，对渐变型故障进行检测和辨识，当卫星导航无渐变型故障时，进行步骤4；当卫星导航处于渐变型故障时，进行步骤5；
步骤4，***切入惯性/卫星组合导航模式，利用卡尔曼滤波算法进行时间更新和量测更新，对第k采样时刻的卫星导航信息进行融合，输出校正后的机***置、速度和姿态信息；
步骤5，由惯导***第k采样时刻载体坐标系b到导航坐标系n的姿态矩阵速度信息和位置信息利用滑动存储的第k采样时刻陀螺仪信息和加速度计信息进行惯导回溯算法，得第k-1采样时刻的机体姿态矩阵速度和位置
步骤6，进行卡尔曼滤波器回溯算法，由第k-1采样时刻惯导解算的位置信息利用滑动存储的第k-1采样时刻的卫星导航的位置信息得第k-1采样时刻的卡尔曼回溯量测信息：
步骤7，由第k采样时刻卡尔曼滤波器的状态估计和状态估计均方误差Pk，进行时间回溯更新，递推第k-1采样时刻的状态一步预测和状态一步预测均方误差Pk-1/k：
其中，Φk/k-1为第k-1采样时刻到第k采样时刻的卡尔曼滤波器的状态一步转移矩阵；Γk-1为第k-1采样时刻***噪声驱动矩阵；Qk-1为第k-1采样时刻***噪声矩阵；
步骤8，由回溯量测信息和时间回溯更新，进行卡尔曼量测回溯更新：
Pk-1＝(I-Kk-1Hk-1)Pk-1/k
其中，Kk-1为第k-1采样时刻滤波增益矩阵；Hk-1为第k-1采样时刻量测矩阵；Rk-1为第k-1采样时刻量测噪声矩阵；I为单位矩阵；
步骤9，根据卡尔曼回溯算法得到的误差估计量对惯导回溯解算的第k-1采样时刻对应位置信息进行反馈，得到未融合第k-1采样时刻卫星渐变型故障信息的姿态矩阵速度和位置
步骤10，回溯到卫星导航故障点，利用存储在[tk-M,tk]时间段内故障点到第k采样时刻的陀螺仪和加速度计信息，进行纯惯导正向追溯解算，递推到第k采样时刻，输出隔离卫星历史故障信息后的机体姿态、速度和位置信息。
本发明提供了一种适用于惯性组合导航***，能够有效判断卫星导航渐变型故障，并进行惯导和卡尔曼回溯算法，对故障进行容错处理，避免历史故障信息污染***的新方法。
本发明的优点主要体现在：
针对惯性/卫星组合导航***渐变型故障的问题，本发明提供了一种适用于渐变型故障容错处理的惯导和卡尔曼回溯算法，能够有效剔除历史故障信息，有效提高组合导航***的精度和可靠性。
附图说明
图1为本发明的适用于惯性/卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法流程图。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述。
步骤1，启动惯性组合导航***，装订初始导航参数：惯性测量器件陀螺仪的常值偏移εx,εy,εz和加速度计的常值偏移▽x,▽y,▽z，卫星导航位置量测误差初始纬度初始经度λ0，初始高度h0；进行惯导***初始对准；
步骤2，采集传感器数据，并滑动存储[tk-M,tk],(M＝h/Ts)时间段内的传感器数据，主要有陀螺仪信息ωb、加速度计信息fb和卫星导航纬度、经度、高度信息其中，tk为第k采样时刻，M为回溯个数，h为回溯时间，Ts为采样周期，b代表载体坐标系；
步骤3，根据卫星导航位置信息，利用状态卡方和残差卡方混合检测方法进行数据分析处理，对渐变型故障进行检测和辨识，当卫星导航无故障时，进行步骤4；当卫星导航处于渐变型故障时，进行步骤5；
步骤4，***切入惯性/卫星组合导航模式，利用卡尔曼滤波算法进行时间更新和量测更新，对第k采样时刻的卫星导航输出信息进行融合，输出校正后的机***置、速度和姿态信息；
步骤5，由惯导***第k采样时刻载体坐标系b到导航坐标系n的姿态矩阵速度信息和位置信息利用滑动存储的第k采样时刻的陀螺仪信息加速度计信息对惯导姿态进行回溯，得第k-1采样时刻的姿态矩阵：
其中，×代表的是的反对称矩阵，为第k采样时刻载体坐标系b相对于导航坐标系n的转动角速率在载体坐标系b下的投影；为第k采样时刻地球自转角速率在导航坐标系n下的投影；为第k采样时刻导航坐标系n相对于地球坐标系e的转动角速度在导航坐标系n下的投影；RM为当地地球子午圈主曲率半径；RN为当地地球卯酉圈主曲率半径；为第k采样时刻机体速度在导航坐标系n下东向、北向和天向的投影；
步骤6，由得到的第k-1采样时刻的姿态矩阵回溯计算第k-1采样时刻的机体速度：
其中，为第k采样时刻当地重力加速度在导航坐标系n下的投影；
步骤7，由第k-1采样时刻的速度信息回溯计算第k-1采样时刻的机***置：
步骤8，进行卡尔曼滤波回溯算法，由第k-1采样时刻惯导回溯解算的位置信息利用滑动存储的第k-1采样时刻的卫星导航的位置信息得第k-1采样时刻的卡尔曼回溯量测信息：
步骤9，由第k采样时刻卡尔曼滤波器的状态估计和状态估计均方误差Pk，进行时间回溯更新，递推第k-1采样时刻的状态一步预测和状态一步预测均方误差Pk-1/k：
其中，Φk/k-1为第k-1采样时刻到第k采样时刻的卡尔曼滤波器的状态一步转移矩阵；Γk-1为第k-1采样时刻***噪声驱动矩阵；Qk-1为第k-1采样时刻***噪声矩阵，Qk-1＝Qk＝…＝Q0为常值矩阵；
步骤10，由回溯量测信息和时间回溯更新，进行卡尔曼量测回溯更新：
Pk-1＝(I-Kk-1Hk-1)Pk-1/k (13)
其中，Kk-1为第k-1采样时刻滤波增益矩阵；Hk-1为第k-1采样时刻量测矩阵；Rk-1为第k-1采样时刻量测噪声矩阵，Rk-1＝Rk＝…＝R0为常值矩阵；I为单位矩阵；
步骤11，根据卡尔曼回溯算法得到的误差估计量对惯导回溯解算的第k-1采样时刻对应位置信息进行反馈，得到未融合第k-1采样时刻卫星渐变型故障信息的姿态矩阵速度和位置
步骤12，交替进行惯导和卡尔曼回溯算法，回溯到卫星导航故障点；利用存储在[tk-M,tk]时间段内故障点到第k采样时刻的陀螺仪和加速度计信息，进行纯惯导正向追溯解算，递推到第k采样时刻，输出隔离卫星历史故障信息后的机体姿态、速度和位置信息，完成了对卫星导航渐变型历史故障的容错处理。
所述的适用于惯性/卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法，采用混合卡方检测方法，能够快速有效的检测出卫星导航的渐变型故障信息，采用惯导回溯和卡尔曼回溯算法，剔除***中的历史故障信息，进一步提高***的可靠性。
本方法利用滑动存储方式对惯导的关键数据进行存储，有效的节约了存储空间，并利用纯惯导追溯方法，在避免卫星历史故障信息的污染的同时，能够快速输出机体导航信息，提高了工程的实用性。

Claims (1)

1.一种惯性与卫星组合导航***渐变型故障回溯容错方法，其特征是：
步骤1，惯性组合导航***，装订初始导航参数，进行惯导***初始对准；
步骤2，采集传感器数据，并滑动存储[tk-M,tk],M＝h/T时间段内的传感器数据，主要有陀螺仪信息ωb、加速度计信息fb和卫星导航纬度、经度、高度信息其中，tk为第k采样时刻，M为回溯个数，h为回溯时间，Ts为采样周期，b代表载体坐标系；
步骤3，根据卫星导航位置信息，利用状态卡方和残差卡方混合检测方法进行数据分析处理，对渐变型故障进行检测和辨识，当卫星导航无渐变型故障时，进行步骤4；当卫星导航处于渐变型故障时，进行步骤5；
步骤4，***切入惯性/卫星组合导航模式，利用卡尔曼滤波算法进行时间更新和量测更新，对第k采样时刻的卫星导航信息进行融合，输出校正后的机***置、速度和姿态信息；
步骤5，由惯导***第k采样时刻载体坐标系b到导航坐标系n的姿态矩阵速度信息和位置信息利用滑动存储的第k采样时刻陀螺仪信息和加速度计信息进行惯导回溯算法，得第k-1采样时刻的机体姿态矩阵速度和位置
步骤6，进行卡尔曼滤波器回溯算法，由第k-1采样时刻惯导解算的位置信息利用滑动存储的第k-1采样时刻的卫星导航的位置信息得第k-1采样时刻的卡尔曼回溯量测信息：
步骤7，由第k采样时刻卡尔曼滤波器的状态估计和状态估计均方误差Pk，进行时间回溯更新，递推第k-1采样时刻的状态一步预测和状态一步预测均方误差Pk-1/k：
其中，Φk/k-1为第k-1采样时刻到第k采样时刻的卡尔曼滤波器的状态一步转移矩阵；Γk-1为第k-1采样时刻***噪声驱动矩阵；Qk-1为第k-1采样时刻***噪声矩阵；
步骤8，由回溯量测信息和时间回溯更新，进行卡尔曼量测回溯更新：
Pk-1＝(I-Kk-1Hk-1)Pk-1/k
其中，Kk-1为第k-1采样时刻滤波增益矩阵；Hk-1为第k-1采样时刻量测矩阵；Rk-1为第k-1采样时刻量测噪声矩阵；I为单位矩阵；
步骤9，根据卡尔曼回溯算法得到的误差估计量对惯导回溯解算的第k-1采样时刻对应位置信息进行反馈，得到未融合第k-1采样时刻卫星渐变型故障信息的姿态矩阵速度和位置
步骤10，回溯到卫星导航故障点，利用存储在[tk-M,tk]时间段内故障点到第k采样时刻的陀螺仪和加速度计信息，进行纯惯导正向追溯解算，递推到第k采样时刻，输出隔离卫星历史故障信息后的机体姿态、速度和位置信息。
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