状态x^2检验法在惯性航姿系统内阻尼卡尔曼滤波器中的应用(英文)

本文探讨了如何利用惯性测量组合本身的信息来提高捷联航姿系统的姿态精度。根据平台式阻尼网络的思想,设计了捷联式内阻尼卡尔曼滤波器,将惯导系统捷联解算获得的姿态与加速度计估计的姿态进行组合,在系统非加速度状态下,提高了姿态输出的精度。为了实时监测系统的运动状态从而判断内阻尼姿态的有效性,本文成功将状态x^2检验法应用在内阻尼卡尔曼滤波器中,设计了基于2个状态传播器的故障监测器,并通过对故障检测向量元素的检验代替对整个向量的检验,提高了故障监测的灵敏度和可靠性。最后,实际系统的动静态实验验证了本文所提出的方法的有效性。

基于状态检验的捷联惯性/星光/卫星组合导航容错技术研究

当星光导航或者卫星导航信息出现故障时,捷联惯性/星光/卫星组合导航系统组合精度将严重下降。针对该问题,本文提出了一种基于状态χ2检验的容错捷联惯性/星光/卫星组合导航算法,设计了状态χ2检验的故障检测方法,提出了组合导航系统的故障诊断和容错导航算法。利用仿真试验对所提算法进行了验证,结果表明基于状态χ2检验的容错捷联惯性/星光/卫星组合导航算法是可行和有效的,能够有效提高组合导航的精度和可靠性。

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。

惯性/地磁组合导航智能分段融合方法

为了减少磁传感器数据异常导致的惯性/地磁组合系统的定位误差,提出基于χ~2状态检验法的惯性/地磁组合导航智能分段融合方法:利用χ~2状态检验法来检测组合滤波器的状态;通过量测状态和系统估计状态之间的差异来判断磁信号是否异常;根据判断结果对惯性/地磁数据进行分段融合。在数据异常阶段,若磁数据可用则调整组合滤波系数来抑制组合系统误差,若磁数据不可用则直接单独进行惯导解算,从而实现惯性/地磁组合导航智能分段融合。仿真结果表明,所提出的方法能有效抑制磁数据异常引起的定位误差。