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        多源組合導航系統(tǒng)故障檢測技術(shù)研究

        2020-06-22 11:05:24陳安升姚曉涵
        導彈與航天運載技術(shù) 2020年3期
        關(guān)鍵詞:高度計里程計導航系統(tǒng)

        李 杰,陳安升,陳 帥,王 琮,姚曉涵

        多源組合導航系統(tǒng)故障檢測技術(shù)研究

        李 杰1,陳安升2,陳 帥1,王 琮1,姚曉涵1

        (1. 南京理工大學自動化學院,南京,210094;2. 北京自動化控制設(shè)備研究所,北京,100074)

        多源組合導航系統(tǒng);故障檢測;聯(lián)邦卡爾曼濾波

        0 引 言

        基于MEMS-SINS/GNSS/ODO/高度計的多源組合導航系統(tǒng),相對傳統(tǒng)的SINS/GNSS組合導航系統(tǒng)來說,加入了里程計(Odograph,ODO)、高度計傳感器,使得車載環(huán)境下,導航系統(tǒng)精度大大提升。由于多個傳感器參與到信息融合,導航系統(tǒng)越來越復雜,加大了多源導航系統(tǒng)出現(xiàn)故障的概率。多源導航信息融合往往采用聯(lián)邦卡爾曼濾波算法,當某傳感器發(fā)生故障時,如果不采用有效的故障檢測手段并將該傳感器構(gòu)成的子濾波器加以隔離,其濾波信息參與融合后導致整個導航精度的降低,嚴重的話甚至導致整個導航系統(tǒng)無法為車輛提供有效的導航信息[1]。因此,研究多源導航系統(tǒng)的故障檢測技術(shù)具有重要的意義。

        1 多源組合導航系統(tǒng)

        1.1 MEMS-SINS/GNSS/ODO/高度計組合導航故障檢測方案設(shè)計

        為提高車載組合導航定位系統(tǒng)的容錯能力和信息源擴展能力,設(shè)計了一個聯(lián)邦卡爾曼濾波器,選取MEMS-SINS/GNSS/ODO/高度計4種導航信息源進行融合,其導航系統(tǒng)及故障檢測結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 基于聯(lián)邦卡爾曼濾波的多源導航系統(tǒng)故障檢測方案

        選擇慣性導航系統(tǒng)作為參考系統(tǒng),MEMS慣導完成慣性導航解算后,將輸出的導航信息,與GNSS、ODO、高度計輸出的導航信息構(gòu)建子濾波器。各子濾波器對輸入量卡爾曼濾波后,故障檢測模塊進行相關(guān)計算,然后進行故障判決,以決定是否進入信息融合。若判斷某子濾波器產(chǎn)生故障,則隔離該子濾波器,剩余的子濾波器進行重構(gòu)并信息融合,使得剩余的導航系統(tǒng)能夠繼續(xù)提供導航信息,保證了多源組合導航系統(tǒng)具有一定的容錯性能。

        1.2 聯(lián)邦卡爾曼濾波器信息融合方法

        聯(lián)邦濾波器融合方法主要包括以下4個過程:

        a)信息的時間更新。

        b)信息的量測更新。

        式(1)和式(2)中各變量含義如表1所示。

        表1 各濾波參數(shù)含義

        Tab.1 Meaning of Each Filtering Parameter

        變量定義 當前時刻狀態(tài)估計量 狀態(tài)一步預測值 狀態(tài)誤差估計協(xié)方差陣 狀態(tài)一步預測誤差估計協(xié)方差陣 當前時刻濾波增益陣 狀態(tài)噪聲陣 量測噪聲陣

        c)信息融合。

        設(shè)子濾波器數(shù)量為,各子濾波器輸出的信息經(jīng)故障檢測后,將有故障的進行隔離,無故障的進行融合,得到全局的最優(yōu)估計和最優(yōu)估計方差陣,融合過程如下:

        d)信息分配。

        2 基于殘差和改進SPRT算法的聯(lián)合故障檢測方法

        2.1 殘差故障檢測法

        在多源組合導航系統(tǒng)中,各個子濾波器基于卡爾曼濾波過程的殘差定義為

        定義故障檢測函數(shù)為

        故障判斷準則為

        2.2 改進SPRT故障檢測法

        則,可得似然比:

        對式(15)取自然對數(shù),得到對數(shù)似然比:

        將式(16)簡化,可得:

        則判定準則為

        2.3 殘差-改進SPRT聯(lián)合故障檢測法

        圖2 子濾波器故障檢測模塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)

        表2 系統(tǒng)故障綜合決策規(guī)則

        Tab.2 Systematic Comprehensive Decision Rules for Faults

        改進SPRT檢測值增量檢測結(jié)果1檢測結(jié)果2綜合檢測結(jié)果 正是是是 是否是 否是是 否否否 負是是是 是否是 否是否 否否否

        3 仿真校驗

        圖3 跑車試驗行駛路線

        跑車時長為400 s,初始位置為北緯32.016 047°,東經(jīng)118.889 261°,高度為7 m,尋北結(jié)果-24.633°,通過串口實時保存相關(guān)導航數(shù)據(jù)。設(shè)定里程計速度故障信息如表3所示。

        表3 里程計速度故障信息

        Tab.3 Odometer Speed Fault Message

        故障變量故障時間/s故障類型故障大小/(m·s-1) 東速、北速緩變故障 東速、北速突變故障

        圖4為POS320基準、Soc導航板接收機、帶故障里程計和故障隔離后組合導航系統(tǒng)3個方向速度對比曲線,由帶故障里程計速度曲線知,在100~200 s過程中,其東向和北向速度發(fā)生了緩變,在270~300 s期間兩個方向速度發(fā)生了突變,與故障設(shè)定一致。

        圖4 多源組合導航系統(tǒng)速度對比曲線

        圖5為故障隔離后多源導航系統(tǒng)與基準速度誤差曲線。根據(jù)圖4和圖5可知,由于系統(tǒng)加入了故障檢測,里程計發(fā)生故障時,及時隔離了MEMS-SINS/ODO子濾波器,使得整個多源組合導航系統(tǒng)并未受到較大干擾,速度誤差能保持在0.5m/s以內(nèi),導航系統(tǒng)依然可以提供比較精確的導航信息。

        圖5 故障隔離后多源導航系統(tǒng)與基準速度誤差曲線

        圖6為故障檢測曲線,通過設(shè)定檢測閾值判斷是否發(fā)生故障,并根據(jù)表2進行綜合決策。將“1”表示系統(tǒng)發(fā)生故障,“0”表示系統(tǒng)無故障。

        圖6 故障檢測曲線

        4 結(jié) 論

        [1] 李勝男. 無人機多源信息融合容錯組合導航研究[D]. 南京: 南京航空航天大學, 2017.

        Li Shengnan. Research on fault-tolerant integrated navigation of UAV based on the multi-source information fusion[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2017.

        [2] Liang Y, Jia Y. A nonlinear quaternion-based fault-tolerant SINS/GNSS integrated navigation method for autonomous UAVs[J]. Aerospace Science & Technology, 2015(40): 191-199.

        [3] Zong H, Wang B, Liu Z, et al. Fault detection in SINS/CNS/GPS integrated system based on federated filter[C]. Yantai: Control Conference, 2014.

        [4] 王兵. 基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合導航故障診斷技術(shù)研究[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2015, 454(23):122-126.

        Wang Bing. Research on integrated navigation fault diagnosis technology based on adaptive neural network[J]. Modern Electronics Technique, 2015, 454(23): 122-126.

        [5] 王融, 劉建業(yè), 熊智, 等. 基于序貫概率映射的組合導航自適應(yīng)容錯算法[J]. 控制與決策, 2014, 29(10): 1861-1865.

        Wang Rong, Liu Jianye, Xiong Zhi, et al. Adaptive fault-tolerant algorithm based on sequential probability mapping for integrated navigation[J]. Control and Decision, 2014, 29(10): 1861-1865.

        [6] 楊鏡, 華冰, 熊智. 多源導航系統(tǒng)軟、硬故障檢測新方法研究[J]. 壓電與聲光, 2013, 35(5): 647-652.

        Yang Jing, Hua Bing, Xiong Zhi. New method for soft and hard fault detection in multi-source navigation systerm[J]. Piezoelectrics & Acoustooptics, 2013, 35(5): 647-652.

        [7] 陳計輝. 高空長航無人機多源信息高精度容錯自主導航研究[D]. 南京:南京航空航天大學, 2012.

        Chen Jihui. Research on high precision fault-tolerant autonomous navigation of HALE UAV[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2012.

        [8] 張靖, 陳鴻躍, 陳雨, 等. 一種基于聯(lián)邦卡爾曼濾波器的多源信息融合定位算法[J]. 導彈與航天運載技術(shù), 2018(2): 90-98.

        Zhang Jing, Chen Hongyue, Chen Yu, et al. A multi-sensor fusion positioning algorithm based on federated Kalman filter[J]. Missiles and Space Vehicles, 2018(2): 90-98.

        Research on Multi-source Integrated Navigation System Fault Detection Technology

        Li Jie1, Chen An-sheng2, Chen Shuai1, Wang Cong1, Yao Xiao-han1

        (1. School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094; 2. Automation Control Equipment Institute, Beijing, 100074)

        multi-source integrated navigation system; fault detection; federated Kalman filtering

        1004-7182(2020)03-0086-06

        10.7654/j.issn.1004-7182.20200316

        V249.3

        A

        李 杰(1995-),男,碩士研究生,主要研究方向為組合導航、信息融合技術(shù)。

        陳安升(1987-),男,工程師,主要研究方向為組合導航、信息融合技術(shù)。

        陳 帥(1980-),男,副教授,主要研究方向為組合導航、信息融合技術(shù)。

        王 琮(1996-),男,碩士研究生,主要研究方向為組合導航、信息融合技術(shù)。

        姚曉涵(1997-),女,碩士研究生,主要研究方向為組合導航、信息融合技術(shù)。

        2020-04-13;

        2020-04-28

        中國博士后基金特別資助(2016T90461);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助(30916011336);江蘇省博士后科研資助計劃(1501050B);國防基礎(chǔ)科研計劃(JCKY2016606B004)

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