组合导航传感器容错滤波算法及应用

采用多重渐消Kalan滤波最优自适应算法对基于Kalman滤波器的残差检验方法做出了改进，构造了组合导航传感器容错滤波算法。在保持滤波器最优性和收敛性的同时，具有较好的动静态特性，适用于组合导航传感器故障检测和隔离。该算法简单便于实施。     

基于姿态角估计的四旋翼飞行器多传感器故障诊断方法

针对无法直接测量得到姿态角的四旋翼飞行器多传感器偏差故障检测与诊断问题,提出一种基于姿态角估计的多传感器故障同时发生的故障检测与隔离以及故障偏差值估计的方法。首先,在考虑模型误差的前提下,建立四旋翼飞行器动力学模型和传感器模型,构建四旋翼飞行器故障检测与诊断系统。其次,在利用基于滑模观测器得到姿态角估计值的基础上,设计非线性故障观测器对故障进行检测与隔离。最后,构建非线性自适应观测器实现未知故障偏差值的估计,并证明自适应律的稳定性和参数收敛性。实验结果表明,该方法能实现多传感器偏差故障检测与隔离,并在5 s之内实现对传感器多故障偏差的估计与跟踪,且估计误差有界,该方法有效性得以验证。     

自适应卡尔曼滤波方法及其在容错组合导航系统的系统级故障检测中的应用

提出了采用自适应加权和卡尔曼滤波相结合的自适应滤波方法进行组合导航系统极故障检测的新思路。该方法不仅可以判断出故障是否出现,而且可以对故障量的值进行跟踪估计,在估计的同时可以判断故障值出现在哪一个量测通道中。SINS／GPS组合导航系统故障检测和隔离的系统仿真结果验证了本算法的有效性。     

基于改进强跟踪滤波的广义系统传感器故障诊断及隔离

在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。     

基于UIO的四旋翼飞行器故障检测与隔离(英文)

故障检测与隔离(FDI)对于增强四旋翼飞行器的安全性和鲁棒性具有重要作用。提出了一种四旋翼飞行器执行器故障的FDI方法。首先建立了四旋翼飞行器的简化线性模型。然后研究了基于未知输入观测器(UIO)的故障检测与隔离方案。针对四个执行器,分别设计了四个UIO以产生通用结构化残差组,对执行器故障进行检测与隔离。仿真实验证实了该FDI方案的可行性。     

系统容错技术在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程水下导航的可靠性和精度,采用了捷联惯性导航系统、多普勒速度声纳、地形匹配模块和TCM2电子磁罗经构成组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对水下航行器组合导航系统进行信息融合、故障诊断与系统重构,在设计联邦滤波算法基础上,结合组合导航信息融合方案,详细分析了故障检测方法,给出了水下航行器容错联邦滤波结构和故障检测算法,进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.仿真结果表明:联邦滤波方法对系统故障能够及时检测并且有效隔离了故障传感器,对系统进行了重构,提高了系统的导航精度和可靠性.     

航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统容错滤波方法

具有良好的容错性是航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统的基本要求.基于联邦卡尔曼滤波设计思想,在改进的无复式(No-Reset)卡尔曼滤波体系结构的基础上,设计了残差检验法实现组合导航系统的故障检测和隔离.该方法可以有效地对突变型故障进行检测与重构.仿真结果表明,对于GPS分系统的突变故障和慢变故障的检测与重构时间为6.12 s,而对DVL速度突变故障检测与重构时间为1.08 s,确保了联邦滤波的稳定性和高精度.     

联邦滤波信息分配新方法

总结了联帮滤波器理论的基础和实现方法,提出了一种基于矩阵范数进行信息动态分配的联帮滤波新算法。设计了一种由INS、GPS和Doppler测速雷达构成的多传感器组合导航系统,在新的信息分配因子准则下,对多种融合速率时的组合系统进行了仿真。仿真结果表明：该方法可以达到与集中式卡尔曼滤波十分接近的全局估计效果,并且该方法有助于简化组合导航系统的故障检测和隔离算法。     

一种高可靠捷联惯性测量单元布局

冗余传感器惯性测量单元通过传感器余度配置能够有效提高惯导系统的可靠性,同时对运动的重复测量为降低传感器测量误差和提高导航性能提供了必要条件。一种新型9传感器惯性测量单元,在实现9传感器最佳导航性能布局的同时,保障了每个方向的平动或者转动均可同时由5个传感器进行测量,使其可靠性等同于6套并行工作的单轴独立惯导系统。利用GLT(Generalized LikelihoodTest)方法和Monte Carlo模拟完成了该惯性测量单元故障检测、隔离性能研究。分析结果表明,该惯性测量单元的平均无故障时间为正十二面体6传感器惯性测量单元的1.4倍,为三轴正交配置惯性测量单元的3.8倍,传感器测量随机误差造成的影响分别降低13%和40%。因此,该布局特别适合于对长使用寿命、高安全性、高可用性有严格要求的应用领域。     

基于Allan方差解耦自适应滤波的MHD/MEMS信号融合方法

为满足卫星平台对宽频带角速率测量需求,补偿磁流体动力学(MHD)微角振动传感器低频误差,提出了一种基于Allan方差的解耦自适应Kalman滤波方法,实现了MHD微角振动传感器与MEMS陀螺仪的组合测量。该方法使用Allan方差计算量测噪声的方差,克服了标准Kalman滤波对模型参数精确性要求较高的缺点,同时避免了自适应Kalman噪声参数耦合易滤波发散的问题。实验证明解耦自适应Kalman对单频和混频信号均实现较好融合效果,均方误差降低至融合前的30%,信噪比改善超过10 dB。融合后的输出信号满足卫星千赫兹带宽的测量需求,可用于惯性测量单元中。     

一种基于神经网络的传感器故障诊断方法

提出了基于两级神经网络结构的多传感器斜置组件的故障诊断方法,以消除传感器安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对故障检测与隔离准确性的影响。与基于参数估计的奇偶向量补偿方法相比,这种方法不需要各项误差的动态模型和噪声的统计特性。     

基于极大似然比的多故障卫星完好性检测

针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法.通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证.仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星.     

基于多解分离的GNSS/Inertial组合系统完好性监测

在卫星导航系统的完好性监测中,通常的接收机自主完好性监测过分依赖于可见星的几何分布,并且不能提供足够的可用性。针对该问题,给出了一种基于多解分离的惯性辅助卫星导航完好性监测方法。在对基于奇偶矢量的接收机自主完好性监测法及其可用性分析基础上,设计了基于多解分离的卫星导航/惯性组合导航紧耦合滤波器,推导了其完好性监测以及可用性计算方法。通过仿真实验,从可用性、阶跃故障和斜坡故障的完好性监测效果等方面,对两种方法进行了对比分析。结果表明,多解分离法在5颗星时仍能定位故障,水平保护限值可以降低50 m,对于1 m/s的斜坡故障检测时间可以缩短71 s,显著提高了完好性监测性能。     

惯性-视觉-磁场传感器组合的低成本标定方法

针对一种融合了惯性-视觉-磁场信息的传感器组合,给出了一套低成本的标定和建模方法.对于传感器模型中的确定性项和非确定性项参数,分别采用了基于输入指令向量模匹配的方法和基于时间序列分析的方法来进行标定和建模,利用所得到的模型补偿之后的传感器输出误差的方差降为原来的1/3以下;对于摄像机坐标系和加速度计坐标系之间的相对旋转矩阵,提出了一种基于重力向量和铅垂线的标定方法,仿真结果表明,标定结果的相对误差小于7%.     

基于自适应UKF算法的MEMS陀螺空中在线标定技术

为保证微型卫星定位应用中系统精度与稳定性,需要对姿态传感器进行实时在线标定.在无外界姿态参考时,提出一种用三轴磁强计测量值来实时估计MEMs陀螺的零漂误差的方法,采用UKF滤波算法,将陀螺漂移作为滤波状态向量,通过建立三轴磁强计测量微分方程,作为系统量测方程实现陀螺漂移的最优估计.针对磁强计测量信息易受干扰导致滤波量测模型不准确的问题,将自适应因子引入到UKF中,通过在线监控和调整测量误差,减少陀螺标定的估计误差,增强系统性能.实验结果表明,经过标定,MEMS陀螺精度提高约30%,并且在磁强计有外界干扰时,陀螺的标定结果收敛.将标定后的MEMS陀螺进行姿态解算,其动态误差小于2°.     

基于最优奇偶向量检测的周跳检测

正确地检测和修复周跳是载波相位测量数据处理中的重要问题，中将周跳作为GPS卫星信号故障的一种特殊形式，把周跳检测问题转化为GPS载波相位测量的故障检测问题。这里采用鲁棒性好的最优奇偶向量方法检测周跳并进行修复。通过仿真结果验汪了该方法即使在动态情况下也可以有效地检测并修复小周跳。     

微分等价递归算法的解析格式

结构系统可靠性分析需要精确、高效的联合失效概率计算方法。微分等价递归算法的提出为联合失效概率计算提供了一条有效途径。但原始的微分等价递归算法是以差分格式给出的,主要存在的问题：（1）摄动量选取需要一定的技巧;（2）当量破坏面的数学意义不明确。本文进一步发展了董聪提出的“计算联合失效概率的微分等价递归算法”,处理了两个问...     

Sequential non-linear least-square estimation for damage identification of structures with unknown inputs and unknown outputs

The detection of structural damages real-time on-line, based on vibration data measured from sensors, is an important but challenging research topic, and it has received considerable attentions recently. Due to practical limitations, it is highly desirable to install as few sensors as possible in the structural health monitoring system, leading to incomplete measurements of structural responses and excitations. The traditional time-domain analysis techniques, such as the least-square estimation (LSE) method and the extended Kalman filter (EKF) approach, require that all the external excitations (inputs) be available, which may not be the case for most structural health monitoring systems. Recently, the adaptive sequential non-linear least-square estimate (SNLSE) method has been proposed for the on-line identification of structural damages. In this paper, we extend the SNLSE method to cover the general case with unknown (unmeasured) excitations (inputs) and unknown (unmeasured) acceleration responses (outputs) in order to reduce the number of sensors required in the structural health monitoring system, referred to as the SNLSE-UI-UO. Analytic recursive solutions for the new approach are derived and presented. The accuracy and effectiveness of the proposed approach have been demonstrated using the Phase I ASCE structural health monitoring benchmark building, a 5-degree-of-freedom non-linear hysteretic building model, and a 3-story steel frame finite-element model. Simulation results indicate that the proposed approach is capable of tracking the changes of structural parameters leading to the identification of damages.     

舰船惯性导航系统海上无阻尼状态的校准

为满足装备高机动舰船的惯性导航系统海上重调的需求,设计了一种无阻尼状态下的校准方案,以保证惯性导航系统的续航导航精度。设计中采用卡尔曼滤波器估计系统误差和陀螺漂移,并利用残差检验方法进行故障检测与隔离。仿真分析和系统试验结果表明：无论载体在静态还是动态机动情况下,采用该方案进行校正后的系统精度都明显提高。该方案具有：滤波估计过程在无阻尼状态下进行,不受舰船运动状态的限制;分别估计陀螺常值漂移和随机漂移,隔离随机漂移对常值漂移量测的影响,精确补偿系统误差和陀螺常值漂移;以及在外参考信息源有误差干扰情况下仍能获得理想的校正效果等特点,具有重要的应用价值。