基于ATSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断

V240.2; 非线性系统存在随机偏差情况下,最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计,但是它要求随机偏差被准确地建模,而这在实际情况下很难做到.飞行器是一种典型的非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,并且采用随机游走模型去描述故障.随机游走模型对故障进行建模的准确程度取决于随机游走模型的协方差与实际情况的匹配程度.基于OTSUKF的IMU故障诊断方法中,随机游走模型的协方差取的是一个常值矩阵,该矩阵的值是根据经验初始化的,但是在实际应用中较难初始化为一个与真实故障相匹配的矩阵.根据新息协方差匹配技术,在线自适应调整随机游走模型的协方差矩...

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Published in西北工业大学学报 Vol. 38; no. 4; pp. 806 - 813
Main Authors 何启志, 章卫国, 刘小雄, 李伟楠
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室, 陕西 西安 710129 01.08.2020
西北工业大学 自动化学院, 陕西 西安 710129
Subjects
自适应卡尔曼滤波
无迹卡尔曼滤波
二步卡尔曼滤波
故障诊断
仿真实验
惯性测量单元
随机游走模型
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Summary:V240.2; 非线性系统存在随机偏差情况下,最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计,但是它要求随机偏差被准确地建模,而这在实际情况下很难做到.飞行器是一种典型的非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,并且采用随机游走模型去描述故障.随机游走模型对故障进行建模的准确程度取决于随机游走模型的协方差与实际情况的匹配程度.基于OTSUKF的IMU故障诊断方法中,随机游走模型的协方差取的是一个常值矩阵,该矩阵的值是根据经验初始化的,但是在实际应用中较难初始化为一个与真实故障相匹配的矩阵.根据新息协方差匹配技术,在线自适应调整随机游走模型的协方差矩阵,提出了自适应二步无迹卡尔曼滤波(ATSUKF),并将该方法应用于飞行器IMU的故障诊断.仿真实验对比了OTSUKF和ATSUKF方法对飞行器IMU的故障诊断的效果,验证了所提出的自适应方法的有效性.
ISSN:1000-2758
DOI:10.1051/jnwpu/20203840806