基于ATSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断

发布时间：2022-12-11 00:10

　　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。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 问题描述
2 系统建模
    2.1 非线性系统模型
    2.2 连续时间状态滤波模型
    2.3 离散时间状态滤波模型
3 自适应无迹卡尔曼滤波
    3.1 最优二步无迹卡尔曼滤波及其缺点
    3.2 新息协方差匹配
    3.3 自适应二步无迹卡尔曼滤波
4 仿真实验与结果分析
    4.1 仿真实验
    4.2 结果分析
    4.3 算法实时性分析
5 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于OTSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断[J]. 何启志,章卫国,黄得刚,陈华坤,刘璟龙.  西北工业大学学报. 2018(05)

博士论文
[1]飞行控制系统传感器信息融合与容错方法研究[D]. 袁燎原.西北工业大学 2015



本文编号：3717774