组合导航系统故障检测方法的比较研究

对任意一个数据的评价结果实 际上是 V 上的 一个
子集。
在直积集 U @ V 上定义的从 U 到 V 的模 糊关
系矩阵为
R= ( rkl ) n@ m 式中, rkl 表示考虑第 k 个因素时, 判决得到第 l 种结 果的可能程度, 称 R 为评判矩阵。
Rk = ( rkl , rk2 , ,, kkm )
( 7)
这两个数值带的物理意义是: 计算某时刻数据 之前 10 个数据的平均数据变化率中的最大值, 将此 最大值作为当前时刻数据变化率的最大范围, 通过
判断当前时刻数据变化率是否超过这两个数值带来
判断系统是否出现故障。
3) 基于模糊综合评价的故障检测方法 使用
模糊综合评 价方法, 首 先要选 择模 糊因 数集 U = { u1 , u2 , ,, uk , ,, un } 。由于模糊因数集中的每个 因素对综合判决的影响是不同的, 因而在实际应用 中只能选择那些对判决起重要作用的因素, 这样既 能保证对目标结果的准确估计, 又不至于使算法过 分复杂[6] 。对于本文中使用的 GPSPINS 组合导航系 统, 模糊因数集取为 U= [ U K VE VN ]
本文提出了一种基于模糊综合评价的组合Baidu Nhomakorabea航
系统故障检测方法, 它是对每个子系统多个观测量 的综合判断。与 V 2 检验法相同, 它也不需要确定造 成故障的具体原因。
收稿日期: 2004-12-20; 收修定稿日期: 2005-03- 10 基金项目: 973 国家重点基金资助项目( 5131201-4) 作者简介: 刘国良( 1968-) 男, 内蒙古兴安盟人, 副教授, 博士, 主要从事自主导航系统, 智能机器人等方面的教学与科研工作。
s ectN- 2
RateAve( k ) = E Rate( k) P( SectN - 2) ( 4) k= 1 »当 k> SectN 时, 在根据公式计算各 k 时刻数
据变化率的同时, 递推计算出各时刻的平均数据变
化率:
RateAve( k ) = RateAve( k- 1) + ( Rate( k) -
Abstract: The fault detection methods for integrated navigation systems are compared1The V 2 test method and the judgment method of data change rate are presented, and a fault detection method based on fuzzy comprehensive evaluation is proposed1The method comprehensively judged all the measured data of each subsystem in order to determine states of the subsystems1At last, the above three methods are compared in an experiment on a GPSPINS integrated navigation system1The results of the experiment shows that the V 2 test method is not sensitive to sof-t faults, the judgment method of data change rate could not judge continuous faults, and the method of fuzzy comprehensive evaluation could judge all of faults by adjusting parameters properly for concrete integrated navigation systems1 Key words: fault detection methods; integrated navigation system; fuzzy comprehensive evaluation
点, 在本文中采用三角型分布的隶属度函数。三角 型分布的函数形式为
Li =
1-
| xim
u|
| xi - u| < m
( 8)
0
| xi - u| > m
式中, u 为计算隶属度的依据, 可通过先验知识进行
计算; m 为模糊子集的边界, 是用来确定测量值隶属
度的必要条件, 可根据应用情况进行自适应调整。
在组合导航系统中, 每一个局部滤波都是独立
的卡尔曼滤波, 当局部滤波器正常工作时, 残差:
Z( k+ 1) = Z( k + 1) - H ( k+ 1) X^ ( k + 1Pk ) ( 1) 是零均值高斯白噪声。其方差为
P Z ( k + 1) = H ( k + 1) P ( k + 1Pk) H T( k + 1) +
式中, U, K分别为 GPS 或 INS 测得 的纬度和经度; VE , VN 为 GPS 或 INS 测得的东向和北向速度。
相应地, 对上述模糊因素集的权分配为因素集 A= ( a1 , a2 , ,, ak , ,, an ) 式中, ak 为第 k 个因素所对应的权重, 一般规定:
n
E ak = 1 。
在进行综合决策时, 除具备因素集 U= { u1 , u2 ,
,, un } 之外, 还必须定义评价集和单因素判决矩阵。
如果把一个判断结果分为 m 个级别, 则由这些
结果构成的集合被称为评价集, 记为
V = { T1 , T2 , ,, Tm }
( 9)
式中, Tl , l = 1, 2, ,, m 表示第 l 个级别的评判结果,
1引言
现代组合导航系统建立在多传感器应用的基础 之上, 在实际应用中, 由于传感器失效、环境噪声以 及人为干扰等因素的影响, 从而导致系统故障的发 生。对于组合导航系统, 特别是在航空航天领域中 应用的组合导航系统, 其可靠性是至关重要的。因 此, 组合导航系统要能准确地检测出故障部件, 及时 地进行故障隔离和系统重构, 以免污染整个组合导 航系统[ 1] 。
Rate( k- SectN - 1) ) PSectN ( 5)
¼ 定义以下两个数值带 Thr( A ) , Thr( B )
Thr( B ) = max( | RateAve( k - 1) | , ,,
| RateAve( k - 10) | )
( 6)
Thr( A ) = 3* Thr( B )
( 11Department of Cont rol Science and Engineering, Harbin Inst itute of Technology, Harbin 150001, China; 21Graduate School at Shenzhen, St ate Key Laboratory of Intelligent Technology and Syst ems, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China)
旦采样数据的变化率超过了这个数值带, 便判断为 故障[ 3] 。算法具体描述如下:
¹ 首先给定一组采样值, 计算该采样数据段内
每一时刻的数据变化率:
Rate( k ) = ( Data( k ) - Data( k - 1) )PT
( 3)
式中, T 为采样周期。
º然后将数据变化率按大小顺序进行排序, 去 掉最大、最小两个端点值, 将剩余值作数值平均, 作 为平均数据变化率的初值:
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控制工程
第 13 卷
2 组合导航系统故障检测方法研究
1) V2 检验法 V2 检验法是检测组合导航系统
故障的一种常用方法。这种方法并不确定造成故障
的具体原因, 而仅仅是实时的检测一组测量值的有 效性, 因而它十分适用于系统级的故障检测。 V 2 检 验法分为状态 V2 检验法和残差 V 2 检验法, 本文使 用残差 V 2 检验法。
第 2期
刘国良等: 组合导航系统故障检测方法的比较研究
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B = A. R = ( b1 , b2 , ,, bm )
( 10)
式中, / . 0表示合成运算; bl , l = 1, 2, ,, m 表示判决
2 00 6年 3 月 第13 卷第 2期
控制 工 程 Control Engineering of China
Mar . 2 0 0 6 Vol. 13, No. 2
文章编号: 1671-7848( 2006) 02- 0117-03
组合导航系统故障检测方法的比较研究
刘国良1 , 张迎春1 , 强文义1 , 孙增圻2
利用 GPSPINS 组合导航系统对上述 三种故 障检测 方法进行 了对比 研究。实 验结 果表明, V 2 检 验法对于软故障不敏感, 数据变化 率检验 法对连 续长时 间出现 的故 障无法 判断。而 基于 模糊
综合评价的故障检测方法针对 具体的 组合导 航系统, 通 过适当 调整 参数, 对 所有类 型的 故障 都能很好地检测。
早在 20 世纪 70 年代初, 人们就 开始研究有关 动态系统的故障检测方法, 至今已有许多故障检测 方法。针对于组合导航系统的故障检测, V2 检验法
得到了广泛的应用, 该方法并不确定造成故障的具 体原因, 而仅仅是实时确定一组量测值的有效性, 因 而它十分适用于系统级的故障检测, 但是该方法对 软故障的检测不是很有效[2] 。文献 [ 3] 提出了 一种 利用数据变化率来检测故障的方法, 该方法计算简 单, 但是对于连续长时间出现的故障不敏感。文献 [ 4] 利用模糊融合技术解决了航天器故障诊断系统 冗余观测存在不准确信息时的故障诊断问题。文献 [ 5] 介绍了一种组合导航系统的软故障诊断技术。
R ( k+ 1)
( 2)
当系统发生故障时, Z( k + 1) 的均值就不再为
零, 因此, 通过对残差 Z( k+ 1) 的均值检验就可确定
系统是否出现了故障[ 2] 。
2) 数据变化率检验方法 利用 数据变化率检 验方法进行故障检测的主要思想是利用所采集数据
的变化率作为判断的依据, 将正常数据的变化率都 包含在一个随数据变化率而变化带宽的数值带内, 并可根据采样数据实时地调整该数值带的宽度。一
关 键 词: 故障检测方法; 组合导航系统; 模糊综合评价
中图分类号: TP 11
文献标识码: A
Comparative Research on Fault Detection Methods for Integrated Navigation System
LI U Guo-liang1, ZHANG Ying-chun1, QIAN G Wen-yi1, SUN Zeng-qi2
k= 1
在组合导航系统中, 上述各因素之间被认为是 不 相 关 的, 所 以 取 相 同 的 权 重, 即 在 本 文 中, a1 = a2 = a3 = a4 = 0125。
其次, 将模糊因素集中的变量进行模糊化处理。 L1 , L2 , ,, Ln 分别用来表示变量对判断结果的支持 程度, 这里 0< Li < 1。根据模糊因素集中变量的特
( 11 哈尔滨工业大学 控制科学与工程系, 黑龙江 哈尔滨 150001; 21 清华大学 深圳研究生院, 智能技术与系统国家重点实验室, 广东 深圳 518055)
摘
要: 对组合导航系统故障检测方法进行了 对比研究。除 介绍了 V 2 检验法、数 据变化
率检验法, 还提出了一种基于模糊综合评价的故 障检测方 法。它以模糊 综合评价算 法为基 础, 对组合导航系统中的每个子系统的测量值进 行综合判 断, 以确定该子 系统的工 作状态。最 后,
k = 1, 2, ,, n
上式表示从单因素 uk 判决时得到的单因素评判结
果, 称为单因素评判矩阵。而综合决策是权重集 A
与评判矩阵 R 的复合作用, 亦即合成运算。已知 A
I i ( U) , R I A I i ( U @ V) , 由它们的合成运算得
到 V 上的关于判决级别的模糊集 B, 即: