CN111999747B - 一种惯导-卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种惯导‑卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法。包括如下步骤:采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法对构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***进行优化估计;将基于框架的误差检测滤波引入到基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法中,将构建的组合导航***进行线性化处理,在误差检测的过程中,计算组合导航***组合导航时,传感器进行故障检测的判断阈值;比较发生故障与所述判断阈值之间的关系,若故障较小,则通过基于测量残差和标度因子的自适应算法来提高容积故障检测滤波器的状态估计精度;若故障较大,则采用鲁棒批处理H∞滤波来保障此时的稳定性。本发明能够很好地保证故障检测的鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及船载导航仪器信号处理的技术领域,尤其涉及一种惯导-卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法。
背景技术
惯导***是一种不依赖于任何外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航***,具有隐蔽性好,可在空中、地面、水下等各种复杂环境下工作的特点,主要分为平台式惯导***和捷联式惯导***两大类。作为各类舰艇和民用船舶的核心导航***,捷联式惯导***的精度和可靠性直接影响了其装备载体的各项性能指标。
现有的船舶捷联惯导***和全球导航卫星***(SINS/GNSS)组合导航***利用扩展卡尔曼滤波器形成特定时间窗口的信号估计过程,将非线性信号***调整为线性信号***的信号估计过程。利用统计学模型对估计过程形成的反映轨迹的测量矩阵内的测量值进行有效识别检测,保证在有效轨迹估计过程中形成的测量矩阵中在存在线性化残差的影响下判断测量值的异常并排除,现有技术很难保证故障检测的鲁棒性。
发明内容
根据上述提出的技术问题,而提供一种惯导-卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法。本发明采用的技术手段如下:
一种惯导-卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法,包括如下步骤:
步骤1、采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法对构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***进行优化估计;
步骤2、将基于框架的误差检测滤波引入到所述基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法中,将构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***可线性化,在误差检测的过程中,计算船舶惯导-卫星组合导航***组合导航时,传感器进行故障检测的判断阈值;
步骤3、比较发生故障与所述判断阈值之间的关系,若故障较小,则通过基于测量残差和标度因子的自适应算法来提高容积故障检测滤波器的状态估计精度;若故障较大,则采用鲁棒批处理H∞滤波来保障此时的稳定性。
进一步地,所述步骤1中,构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***为:
fc为非线性捷联惯导***误差函数,Bc是由捷联矩阵和Ck组成的单位模块矩阵,Bc=Bcf,Dcf和Dc分别对应观测方程中***故障f和***噪声误差v的系数,且Dc=Dcf=[0,I]T,噪声vk∈l2[0,N]和ωk∈[0,N],l2表示n维欧氏空间,fk为***携带的故障矩阵,下标k代表步长或时间;
采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法来执行卡尔曼滤波,具体运算步骤如下:
步骤11、对采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器进行时间更新,具体地,
其中k=1,...n,以及χ为容积采样点,svd代表奇异值分解矩阵算法,上述采样点通过以下的方式进行传播:
步骤12、对采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器进行过程更新,具体地,
预测的观测向量及相关的协方差矩阵更新如下,其中Rk为观测噪声矩阵:
进一步地,所述步骤2中,将构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***可线性化为:
则***(11)可被重新构造如下:
JN为进行故障检测时阈值的计算方式,更新方式如下。
(12)中的部分参数具体更新如下:
进一步地,所述步骤3中,自适应部分具体包括:
自适应Rk如下:
自适应Qk如下:
其中:
进一步地,所述步骤3中,鲁棒性优化具体包括:
对其中的γ进行优化调整如下:
本发明在过程扰动和测量噪声范数有界的假设下,提出了一种同时考虑扰动灵敏度和鲁棒性的容积故障检测滤波器(fault detection filter,FDF),该滤波器采用后滤波器和观测器增益进行故障检测,得到次优解的状态估计值。通过基于测量残差和标度因子的自适应算法,以提高容积FDF的状态估计精度。为了保证故障过大时的稳定性,该框架采用了鲁棒H∞容积卡尔曼滤波器。本发明能够很好地保证故障检测的鲁棒性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本实施例公开了一种惯导-卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法,包括如下步骤:
步骤1、采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法对构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***进行优化估计;
步骤2、将基于框架的误差检测滤波引入到所述基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法中,将构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***线性化,在误差检测的过程中,计算船舶惯导-卫星组合导航***组合导航时,传感器进行故障检测的判断阈值;
步骤3、比较发生故障与所述判断阈值之间的关系,若故障较小,则通过基于测量残差和标度因子的自适应算法来提高模式容积故障检测滤波器的状态估计精度;若故障较大,则采用鲁棒批处理H∞滤波来保障此时的稳定性。
如图1所示,本实施例具体步骤如下:
构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***(SINS/GNSS)为:
fc为非线性捷联惯导***误差函数,Bc是由捷联矩阵和Ck组成的单位模块矩阵,Bc=Bcf,Dcf和Dc分别对应观测方程中***故障f和***噪声误差v的系数,且Dc=Dcf=[0,I]T,噪声vk∈l2[0,N]和ωk∈[0,N],l2表示n维欧氏空间,fk为***携带的故障矩阵,下标k代表步长或时间;
若想对其进行最优估计,考虑到复杂的海面环境以及船舶运动的特性,该***为强非线性***,可采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器(SVD-CKF)算法来执行卡尔曼滤波。具体运算步骤如下:
步骤11、对采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器进行时间更新,具体地,
其中k=1,...n,以及χ为容积采样点,svd代表奇异值分解矩阵算法,用以提升算法的鲁棒性。上述采样点通过以下的方式进行传播:
步骤12、对采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器进行过程更新,具体地,需要重新更新采样点,具体方法如下:
预测的观测向量及相关的协方差矩阵更新如下,其中Rk为观测噪声矩阵:
将基于Hi/H∞框架的误差检测滤波引入到传统的SVD-CKF中。***(1)可线性化为:
则***(11)可被重新构造如下:
JN为进行故障检测时阈值的计算方式,更新方式如下:
(12)中的部分参数具体更新如下:
尽管将SVD-CKF融入了上述基于Hi/H∞框架的误差检测滤波之中,可以检测出船舶SINS/GNSS组合导航时的传感器故障。虽然能兼顾故障诊断的敏感性以及误差干扰的鲁棒性,但对于状态估计的精确度,该方法稍有欠缺,因为该算法是基于次优估计得出的方法。为此,对该方法进行QR自适应优化以提高估计的精度。
自适应Rk如下:
自适应Qk如下:
其中:
自适应优化在保证SVD-CKF在融入了基于Hi/H∞框架的误差检测滤波之后,可以进行准确的状态估计,但SINS/GNSS在存在较大故障和误差时,会产生奇异值。若误差过大,亦会造成组合导航失效。为尽可能提升算法的稳定性,对较大误差或故障存在的***摒弃自适应优化,改用鲁棒优化。而判断进行自适应优化和鲁棒优化的阈值可参考故障检测滤波中的JN,k。此时,具体更行过程如下:
对其中的γ进行优化调整如下:
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (1)
1.一种惯导-卫星组合导航***的鲁棒故障检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法对构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***进行优化估计;
步骤2、将基于框架的误差检测滤波引入到所述基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法中,将构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***线性化,在误差检测的过程中,计算船舶惯导-卫星组合导航***组合导航时,传感器进行故障检测的判断阈值;
步骤3、比较发生故障与所述判断阈值之间的关系,若故障较小,则通过基于测量残差和标度因子的自适应算法来提高容积故障检测滤波器的状态估计精度;若故障较大,则采用鲁棒批处理H∞滤波来保障此时的稳定性;
所述步骤1中,构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***为:
fc为非线性捷联惯导***误差函数,Bc是由捷联矩阵和Ck组成的单位模块矩阵,Bc=Bcf,Dcf和Dc分别对应观测方程中***故障f和***噪声误差v的系数,且Dc=Dcf=[0,I]T,噪声vk∈l2[0,N]和ωk∈[0,N],l2表示n维欧氏空间,fk为***携带的故障矩阵,下标k代表步长或时间;
采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器算法来执行卡尔曼滤波,具体运算步骤如下:
其中k=1,...n,以及χ为容积采样点,svd代表奇异值分解矩阵算法,上述采样点通过以下的方式进行传播:
步骤12、对采用基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波器进行过程更新,具如下:
预测的观测向量及相关的协方差矩阵更新如下,其中Rk为观测噪声矩阵:
所述步骤2中,将构建的捷联惯导***/全球导航卫星***组合导航***线性化为:
则***(11)被重新构造如下:
JN为进行故障检测时阈值的计算方式,更新方式如下:
(12)中的部分参数具体更新如下:
所述步骤3中,自适应部分具体包括:
自适应Rk如下:
自适应Qk如下:
其中:
所述步骤3中,鲁棒性优化具体包括:
对其中的γ进行优化调整如下:
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