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基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断
  • ISSN号:1000-1328
  • 期刊名称:宇航学报
  • 时间:0
  • 页码:583-610
  • 语言:中文
  • 分类:TP206.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191, [2]北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所,北京100191
  • 相关基金:国家自然科学基金(61074082);国家自然科学基金(60704006); 空间智能控制技术国防科技重点实验室基金(SIC07030101)
  • 相关项目:非线性预测滤波理论及应用研究
中文摘要:

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。

英文摘要:

A method of fault diagnosis and parameter identification for GPS /INS tightly coupled navigation systems is presented in this paper.A two state propagator based on state chi-square test(SCST) and a Fuzzy ARTMAP neural network are used in this approach.First,the two state propagators based on state chi-square test is applied to detect the fault.The sufficient condition for determining the time interval to reset the state propagator is given.Then the fault is classified by using a Fuzzy ARTMAP neural network combined with some specially designed flight maneuvers according to results of the state chi-square test.The fault magnitude and fault occurring time are identified by using another Fuzzy ARTMAP neural network.Finally,a simulation example for GPS/INS tightly coupled navigation system is given for illustration.The results show that the method proposed in this paper can detect the fault effectively and identify its parameters accurately in case of one dimensional failure for gyroscope,accelerator or GPS signal.

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期刊信息
  • 《宇航学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国宇航学会
  • 主编:杜善义
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  • 邮编:100048
  • 邮箱:yhxb@vip.163.com
  • 电话:010-68768614 68767316
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1328
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2053/V
  • 邮发代号:2-167
  • 获奖情况:
  • 2006、2011年百种中国杰出学术期刊,2007年中国科协精品科技期刊工程,2006-2008年中国科技期刊优秀学术论文奖,2011年《中国精品科技期刊》称号
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17670