CN110728007B - 一种基于模型特征的动态故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于模型特征的动态故障诊断方法。本发明属于优化方法，具体涉及一种多元信息融合故障检测优化方法。它包括：步骤一：建立滤波器估计模型和递推方程组；步骤二：建立状态递推器；步骤三：进行χ2检验；步骤四：带状态递推器的χ2检验的优化。本发明的有益效果是：本发明提供了一种适用于惯导系统的多元信息融合算法，在进行多信息融合的同时，结合组合导航系统的实际工作情况，以及惯导系统本身高可靠性的特点，减小了对存储空间的要求，同时对硬故障和软故障均能很好的检测，提高了组合导航系统的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于故障诊断方法，具体涉及一种基于模型特征的动态故障诊断方法。
背景技术
组合导航系统中，惯性导航系统，特别是高精度惯性导航系统/航姿测量系统自身的可靠性很高，但精度会随时间逐渐下降，因此为了提高惯导系统的长期导航精度，会引入外部辅助导航信息，一般为GPS、DVL等定位、测速设备。这些外部导航信息特性与惯性导航系统不同——长期精度很高，但却容易受到外部环境干扰出现测量误差。如果将包含干扰误差的辅助信息直接引入惯导系统，会严重影响惯导系统精度，引起滤波器振荡，此后几秒至几分钟内(与误差大小及惯导系统滤波器参数有关)，惯导系统的精度都会下降。因此为了保证惯导系统能够长时间的正常工作，很重要的一点是提高系统对外部参考信息的诊断和隔离能力。
一般的检测方法对硬故障(突变)具有很好的检测效果，但对于软故障(缓变)则不能及时的识别。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提出一种基于模型特征的动态故障诊断方法。
本发明是这样实现的：一种基于模型特征的动态故障诊断方法,包括下述步骤:
步骤一:针对系统，建立Kalman滤波器估计模型
式中：
Xk——状态变量；第一次由外部给定，以后的计算由上一轮的结果给出；
Φk,k-1——tk-1时刻至tk时刻的一步转移矩阵；由系统给出；
Zk——量测量；由外部给定；
Hk——量测矩阵；由外部给定；
Wk——系统激励噪声序列；由外部给定；
Vk——量测噪声序列；由外部给定；
k——循环次数，
卡尔曼滤波递推方程组如下：
a)状态一步预测：
是Xk的估计，初值是0，以后每个步骤用递推结果
是Xk的一步预测；
b)状态估计：
Kk滤波增益用公式(4)计算
c)滤波增益：
Pk/k-1是Pk的一步预测；
Pk是的均方误差；
d)一步预测均方误差：
Qk是系统方程矩阵，由外部给定；
e)估计均方误差：
Rk量测噪声矩阵，外部给定
步骤二:建立状态递推器
为了检验滤波器估计是否正常，建立一个状态递推器作为基准，状态递推器的状态变量和协方差/>为已知量，用/>表示/>的估计值，通过使用系统的先验模型进行计算，即
步骤三:进行χ2检验
惯导系统中可以一般通过两种途径实现χ2检验：一是通过对新息进行χ2检验实现故障诊断，二是通过对状态进行χ2检验实现故障诊断，
早期多采用新息校验的方法，但是由于滤波器的特性，可直接观测状态的估计结果会跟踪观测量，因此对软故障基本没有诊断能力，硬故障诊断的敏感程度也很大程度取决于滤波器的参数设置，因此目前大多采用状态检验的方法，
状态χ2检验算法计算过程如下所示：
定义
其中为公式7中计算得到的结果，Pk为公式6计算得到的结果；
为公式3计算的结果，/>是公式7计算的结果；
则符合n维χ2分布，其中n为系统状态个数，
根据χ2检验原理
a)当时，无故障；
b)当时，有故障，
通过查表选择εξ的大小，可以确定检验条件的虚警率，
步骤四:解决故障误报率随时间上升问题
整个故障诊断系统初始化后，递推器1和2同时开始工作，χ2检验部分首先与递推器1连接，检测系统是否存在异常，当第一次到达重置时刻，将χ2检验检验部分与递推器2连接，同时重置递推器1，第二次到达重置时刻，χ2检验部分与递推器1连接，同时重置递推器2，这样，如果递推器1在重置时被污染，仍可以通过递推器2检测到异常，到达第二次重置时刻如果未发现异常，说明第一次重置时递推器1没有受到污染，即可以继续使用递推器1，并重置递推器2，之后以此类推，选择合适的重置周期，可以将递推器被污染的可能性降到很小。
本发明的有益效果是：针对惯性组合导航系统，提出了一种信息融合故障诊断方法，能够实时检测系统中出现的故障。通过实际试验测试表明，应用本发明的方法，能够提高系统对故障的检测率，并能够保持组合导航系统在长时间工作的情况的故障检测灵敏度，使组合导航系统始终保持较高的系统可靠性。
具体实施方式
一种基于模型特征的动态故障诊断方法,包括下述步骤:
步骤一:针对系统，建立Kalman滤波器估计模型
式中：
Xk——状态变量；第一次由外部给定，以后的计算由上一轮的结果给出；
Φk,k-1——tk-1时刻至tk时刻的一步转移矩阵；由系统给出；
Zk——量测量；由外部给定；
Hk——量测矩阵；由外部给定；
Wk——系统激励噪声序列；由外部给定；
Vk——量测噪声序列；由外部给定；
k——循环次数，
卡尔曼滤波递推方程组如下：
f)状态一步预测：
是Xk的估计，初值是0，以后每个步骤用递推结果
是Xk的一步预测；
g)状态估计：
Kk滤波增益用公式(4)计算
h)滤波增益：
Pk/k-1是Pk的一步预测；
Pk是的均方误差；
i)一步预测均方误差：
Qk是系统方程矩阵，由外部给定；
j)估计均方误差：
Rk量测噪声矩阵，外部给定
步骤二:建立状态递推器
为了检验滤波器估计是否正常，建立一个状态递推器作为基准，状态递推器的状态变量和协方差/>为已知量，用/>表示/>的估计值，通过使用系统的先验模型进行计算，即
步骤三:进行χ2检验
惯导系统中可以一般通过两种途径实现χ2检验：一是通过对新息进行χ2检验实现故障诊断，二是通过对状态进行χ2检验实现故障诊断。
早期多采用新息校验的方法，但是由于滤波器的特性，可直接观测状态的估计结果会跟踪观测量，因此对软故障基本没有诊断能力，硬故障诊断的敏感程度也很大程度取决于滤波器的参数设置。因此目前大多采用状态检验的方法。
状态χ2检验算法计算过程如下所示：
定义
其中为公式7中计算得到的结果，Pk为公式6计算得到的结果；
为公式3计算的结果，/>是公式7计算的结果；
则符合n维χ2分布，其中n为系统状态个数。
根据χ2检验原理
c)当时，无故障；
d)当时，有故障。
通过查表选择εξ的大小，可以确定检验条件的虚警率。
步骤四:解决故障误报率随时间上升问题
随着滤波时间增长，和有效量测值得不断修正，滤波器的估计值和状态递推器的预测值会逐渐发生偏离，造成误报率上升，这主要是由于状态递推器的模型的不准确性造成的。大部分实际物理系统是一个时变的、非线性系统，在应用滤波理论时进行的线性化处理，仅能保证递推器在短时间(数分钟)内的估计精度，因此解决该问题的根本方法，是保持递推器模型在长时间内的精度。
一个可行的方法，是使用滤波器的状态方程和估计结果，来重置递推器的模型和初值。实际应用中，从故障发生，到从状态估计中检测到异常需要一定的时间，因此在故障发生后但未被检测到时，递推器有可能被已受干扰的滤波器重置为错误的状态(被污染)，这样递推器便失去了基准的作用，导致故障检测灵敏度下降。为了解决递推器被污染的问题，采用双递推器法来确保重置过程的正确性。
整个故障诊断系统初始化后，递推器1和2同时开始工作，χ2检验部分首先与递推器1连接，检测系统是否存在异常。当第一次到达重置时刻，将χ2检验检验部分与递推器2连接，同时重置递推器1。第二次到达重置时刻，χ2检验部分与递推器1连接，同时重置递推器2。这样，如果递推器1在重置时被污染，仍可以通过递推器2检测到异常，到达第二次重置时刻如果未发现异常，说明第一次重置时递推器1没有受到污染，即可以继续使用递推器1，并重置递推器2。之后以此类推。选择合适的重置周期，可以将递推器被污染的可能性降到很小。
Claims (1)
1.一种基于模型特征的动态故障诊断方法,其特征在于，包括下述步骤:
步骤一:针对系统，建立Kalman滤波器估计模型
式中：
Xk——状态变量；第一次由外部给定，以后的计算由上一轮的结果给出；
Φk,k-1——tk-1时刻至tk时刻的一步转移矩阵；由系统给出；
Zk——量测量；由外部给定；
Hk——量测矩阵；由外部给定；
Wk-1——系统激励噪声序列；由外部给定；
Vk——量测噪声序列；由外部给定；
k——循环次数，
卡尔曼滤波递推方程组如下：
a)状态一步预测：
是Xk的估计，初值是0，以后每个步骤用递推结果
是Xk的一步预测；
b)状态估计：
Kk滤波增益用公式(4)计算
c)滤波增益：
Pk/k-1是Pk的一步预测；
Pk是的均方误差；
d)一步预测均方误差：
Qk是系统方程矩阵，由外部给定；
e)估计均方误差：
Rk是量测噪声矩阵，外部给定
步骤二:建立状态递推器
为了检验滤波器估计是否正常，建立一个状态递推器作为基准，状态递推器的状态变量和协方差/>为已知量，用/>表示/>的估计值，通过使用系统的先验模型进行计算，即
步骤三:进行χ2检验
状态χ2检验算法计算过程如下所示：
定义
其中为公式(7)中计算得到的结果，Pk为公式(6)计算得到的结果；
为公式(3)计算的结果，/>是公式(7)计算的结果；
则符合n维χ2分布，其中n为系统状态个数，
根据χ2检验原理
a)当时，无故障；
b)当时，有故障，
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| CN201810678404.4A CN110728007B (zh) | 2018-06-27 | 2018-06-27 | 一种基于模型特征的动态故障诊断方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110728007A CN110728007A (zh) | 2020-01-24 |
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ID=69216712
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810678404.4A Active CN110728007B (zh) | 2018-06-27 | 2018-06-27 | 一种基于模型特征的动态故障诊断方法 |
Country Status (1)
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| CN (1) | CN110728007B (zh) |
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| CN115200614B (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-23 | 北京路凯智行科技有限公司 | 矿用无人驾驶车辆的导航定位系统的故障定位方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2964468A1 (fr) * | 2010-09-08 | 2012-03-09 | Sagem Defense Securite | Procede et dispositif de detection et d'exclusion de pannes satellite multiples dans un systeme gnss |
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2018
- 2018-06-27 CN CN201810678404.4A patent/CN110728007B/zh active Active
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| CN105547329A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-05-04 | 山东理工大学 | 一种应用于组合导航系统的故障检测方法 |
| CN106679693A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-17 | 南京航空航天大学 | 一种基于故障检测的矢量信息分配自适应联邦滤波方法 |
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