CN110889227B - 一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法 - Google Patents

一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于飞机燃油测量技术领域，公开了一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法，其特征在于：利用差值原理求飞机燃油质量的方法，在多传感器测量数据融合阶段，构建求取不同油面角下各传感器测量数据置信度的规则和信息融合规则，对冲突证据进行权重分配，实现油量测量。本发明的有益效果是：本发明充分考虑飞机飞行中油面角数据的强时变性；同时对多传感器系统中各传感器在不同油面角下的测量误差进行离线分析，获得不同测量条件下各传感器的权重分配，实现了飞机燃油质量测量，在线测量结果的精度高。

Description

一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法
技术领域
本发明涉及飞机燃油测量技术领域，具体的说，是一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法。
背景技术
飞机燃油测量技术中，传感器以采用电容式传感器为主，超声波传感器、磁致伸缩传感器、和光纤式传感器等由于其测量技术发展不够成熟应用并不广泛。现有的采用电容式传感器测量飞机燃油方法主要有基于解析法、查表法的方法。其中，基于解析法的飞机燃油测量方法虽然取得了一定的应用效果，但由于飞机油箱外形曲线复杂，需要利用重积分进行任意油面角下油箱体积计算，基于解析法改进的方法需对姿态误差进行分析和补偿，进一步加大了计算量，尤其针对多传感器，油量测量算法的时间复杂度急剧增加，限制了其的应用范围。
多传感器信息融合方法(Multi-Sensor Information Fusion)能够利用多传感器的多源信息和数据，通过对数据的自动分析和综合，获得对检测环境的一致性解释较高的测量结果，提高传感器系统的智能化。其中，以D-S证据理论(Dempster-Shafer EvidentialTheory)为代表的数据融合方法，需要的先验数据比概率推理理论中的参数更直观和容易获得，且能够有效综合不同专家的知识或信息源的数据，广泛应用于故障检测、信息融合和专家系统等领域。然而，多源证据间解释不完全一致时，会出现证据冲突，直接影响融合结果的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法，充分考虑飞机飞行中油面角数据的强时变性；同时对多传感器系统中各传感器在不同油面角下的测量误差进行离线分析，获得不同测量条件下各传感器的权重分配，实现了飞机燃油质量测量，在线测量结果的精度高。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法，利用差值原理求飞机燃油质量的方法，在多传感器测量数据融合阶段，构建求取不同油面角下各传感器测量数据置信度的规则和信息融合规则，并对冲突证据进行重新分配，实现油量测量。
进一步地，为了更好的实现本发明，具体包括以下步骤：
步骤S1：将飞机燃油测量历史数据沿传感器方向展开得二维矩阵并进行标准化处理得到标准化后的数据集，并记录历史训练数据的均值与标准差；
步骤S2：基本概率计算；
步骤S3：权重分配；
步骤S4：在线油量质量计算。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤S1具体是指：将飞机燃油测量历史数据X(I×J×K)沿传感器方向展开得二维矩阵Xk(I×J)，然后对Xk(I×J)做采样时间方向上的标准化处理得到标准化后的数据集
Figure BDA0002294235010000021
并记录历史训练数据的均值mean(Xk)与标准差std(Xk)；其中：I为样本点个数，J为变量个数，K为传感器个数；计算方式为：
Figure BDA0002294235010000022
其中：
Figure BDA0002294235010000023
为数据集采样时间方向上第j个变量的均值；
sj为数据集采样时间方向上第j个变量的标准差；
Figure BDA0002294235010000024
为标准化后的数据。
进一步地，为了更好的实现本发明,所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：计算标准化后的数据集
Figure BDA0002294235010000025
中的油量
Figure BDA0002294235010000026
的测量误差，得到方程式(2)；
Figure BDA0002294235010000027
式中，
Figure BDA0002294235010000028
为油箱油量质量理论值；
步骤S22：计算测量误差的绝对值，得到方程式(3)；
Figure BDA0002294235010000029
步骤S23；计算不同传感器误差比，得到方程式(4)；
Figure BDA00022942350100000210
步骤S24：计算每个传感器的基本概率，得到方程式(5)；
Figure BDA00022942350100000211
式中，mi(Jo×k)为第k个传感器测量值的基本概率分配。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：计算平均证据ma；
ma＝[a1,a2,···,aK]                    (6)
步骤S32：定义冲突证据mc；
mc(al)＜a；mi(al)≠max(mc[a1,a2,···,an])   (7)
式中，a＝max(a1,a2,···,an)为主焦元；l为主焦元对应的标号；
步骤S33：定义修正系数wc；
Figure BDA0002294235010000031
步骤S34：权重分配；
Figure BDA0002294235010000032
进一步地，为了更好的实现本发明，步骤S4具体是指：计算油量；
Figure BDA0002294235010000033
式中，
Figure BDA0002294235010000034
为油量；m＝m1+m2+···+mK；
Figure BDA0002294235010000035
为标准化后各传感器的在线测量数据。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
(1)本发明充分考虑飞机飞行中油面角数据的强时变性；同时对多传感器系统中各传感器在不同油面角下的测量误差进行离线分析，获得不同测量条件下各传感器的权重分配，实现了飞机燃油质量测量，在线测量结果的精度高；
(2)本发明充分考虑了飞机飞行中油面角数据的强时变性，利用D-S证据融合方法对多传感器测量数据进行综合，同时考虑了多传感器系统中各传感器在不同油面角下的测量误差，实现了飞机燃油质量测量，提高了测量结果的可靠性和精度；
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：
本发明通过下述技术方案实现，如图1所示，一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法，利用差值原理求飞机燃油质量的方法，在多传感器测量数据融合阶段，构建求取不同油面角下各传感器测量数据置信度的规则和信息融合规则，重新分配冲突证据的权重，实现油量测量。
需要说明的是，通过上述改进，针对利用查表法求飞机燃油质量的方法，首先将飞机燃油油面角数据进行数据标准化；然后利用计算标准化后数据对应油面角下各传感器燃油质量的测量误差；最后引入基于多传感器信息融合理论，提出一种基于D-S证据融合的飞机燃油测量方法，通过各传感器的油量测量误差，构建计算不同油面角下各传感器测量信息置信度的规则和多传感器测量信息融合规则，进而实现飞机燃油测量。本方法充分考虑了飞机飞行中油面角数据的强时变性，能够有效测量飞机燃油质量，测量精度高。
实施例2：
本实施例在上述实施例的基础上做进一步优化，如图1所示，进一步地，为了更好的实现本发明，具体包括以下步骤：
步骤S1：将飞机燃油测量历史数据X(I×J×K)沿传感器方向展开得二维矩阵Xk(I×J)，然后对Xk(I×J)做采样时间方向上的标准化处理得到
Figure BDA0002294235010000041
I为样本点个数，J为变量个数，K为传感器个数，并记录历史训练数据的均值mean(Xk)与标准差std(Xk)，为后续步骤提供数据基础；
步骤S2：基本概率计算；获得K个传感器对各自测量数据的支持程度。
步骤S3：权重分配；对K个传感测量数据中的冲突证据进行处理，获得解释较一致的证据。
步骤S4：在线油量质量计算。利用重新分配的权重，综合K个传感器的测量信息，实现油量测量。
需要说明的是，通过上述改进，针对利用差值原理求飞机燃油质量的方法，在多传感器测量数据融合阶段，构建求取不同油面角下各传感器测量数据置信度的规则和信息融合规则，重新分配冲突证据的权重，实现油量测量；，利用D-S证据融合方法对多传感器测量数据进行综合，同时考虑了多传感器系统中各传感器在不同油面角下的测量误差，实现了飞机燃油质量测量，提高了测量结果的可靠性。
本实施例的其他部分与上述实施例相同，故不再赘述。
实施例3：
本实施例在上述实施例的基础上做进一步优化，如图1所示，进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤S1具体是指：将飞机燃油测量历史数据X(I×J×K)沿传感器方向展开得二维矩阵Xk(I×J)，然后对Xk(I×J)做采样时间方向上的标准化处理得到标准化后的数据集
Figure BDA0002294235010000051
并记录历史训练数据的均值mean(Xk)与标准差std(Xk)；其中：I为样本点个数，J为变量个数，K为传感器个数；计算方式为：
Figure BDA0002294235010000052
其中：
Figure BDA0002294235010000053
为数据集采样时间方向上第j个变量的均值；
sj为数据集采样时间方向上第j个变量的标准差；
Figure BDA0002294235010000054
为标准化后的数据。
进一步地，为了更好的实现本发明,所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：计算标准化后的数据集
Figure BDA0002294235010000055
中的油量
Figure BDA0002294235010000056
的测量误差，得到方程式(2)；
Figure BDA0002294235010000057
式中，
Figure BDA0002294235010000061
为油箱油量质量理论值；
步骤S22：计算测量误差的绝对值，得到方程式(3)；
Figure BDA0002294235010000062
步骤S23；计算不同传感器误差比，得到方程式(4)；
Figure BDA0002294235010000063
步骤S24：计算每个传感器的基本概率，得到方程式(5)；
Figure BDA0002294235010000064
式中，mi(Jo×k)为第k个传感器测量值的基本概率分配，即K个传感器对各自测量数据的支持程度。
进一步地，为了更好的实现本发明，所述步骤S3具体是指，引入D-S证据融合方法，且对冲突证据进行权重分配，包括以下步骤：
步骤S31：计算平均证据ma；
ma＝[a1,a2,···,aK]                     (6)
步骤S32：定义冲突证据mc；
mc(al)＜a；mi(al)≠max(mc[a1,a2,···,an])    (7)
式中，a＝max(a1,a2,···,an)为主焦元；l为主焦元对应的标号；
步骤S33：定义修正系数wc；
Figure BDA0002294235010000065
步骤S34：权重分配；
Figure BDA0002294235010000066
进一步地，为了更好的实现本发明，步骤S4具体是指：计算油量；
Figure BDA0002294235010000067
式中，
Figure BDA0002294235010000068
为油量；m＝m1+m2+···+mK；
Figure BDA0002294235010000069
为标准化后各传感器的在线测量数据。
本实施例的其他部分与上述实施例相同，故不再赘述。
实施例4：
本实施例本发明的具体应用实施例：
在某型飞机一油箱中含两个传感器，飞行历史数据集中，选取油面角A(°)、油面角B(°)、燃油质量(kg)三个关键变量，如表1所示，表1为飞机飞行过程燃油测量的关键变量。采样周期为1S，采集100个数据点。即I＝100，J＝3，K＝2。
编号 变量名称
1 油面角A
2 油面角B
3 燃油质量
表1
随机取其中90个数据点作为训练数据，10个数据点作为测试数据。表2为每个数据点燃油质量测量结果的误差。
测试数据点 本发明方法(kg) 查表方法(kg)
1 5.4786 4.6892
2 -1.8528 -1.9687
3 0.5747 2.6789
4 0.7147 2.3698
5 0.6605 4.8892
6 2.5694 10.2451
7 -6.9841 -15.3249
8 0.5978 2.1456
9 3.6821 9.4750
10 -4.2158 -10.4567
表2
需要说明的是，通过上述改进，通过表2可以看出，本发明的测量方法相比现有的查表方法，测量的精度更高。
本实施例的其他部分与上述实施例相同，故不再赘述。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于多传感器信息融合的飞机燃油测量方法，其特征在于：利用差值原理求飞机燃油质量的方法，在多传感器测量数据融合阶段，构建求取不同油面角下各传感器测量数据置信度的规则和信息融合规则，并对冲突证据进行重新分配，实现油量测量；具体包括以下步骤：
步骤S1：将飞机燃油测量历史数据沿传感器方向展开得二维矩阵并进行标准化处理得到标准化后的数据集，并记录历史训练数据的均值与标准差；
步骤S2：基本概率计算；
步骤S3：权重分配；对K个传感测量数据中的冲突证据进行处理，获得解释一致的证据；
步骤S4：在线油量质量计算；
所述步骤S1具体是指：将飞机燃油测量历史数据X(I×J×K)沿传感器方向展开得二维矩阵Xk(I×J)，然后对Xk(I×J)做采样时间方向上的标准化处理得到标准化后的数据集并记录历史训练数据的均值mean(Xk)与标准差std(Xk)；其中：I为样本点个数，J为变量个数，K为传感器个数；计算方式为：
其中：xj为数据集采样时间方向上第j个变量的均值；
sj为数据集采样时间方向上第j个变量的标准差；
x～j为标准化后的数据；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：计算标准化后的数据集中的油量的测量误差，得到方程式(2)；
式中，为油箱油量质量理论值；
步骤S22：计算测量误差的绝对值，得到方程式(3)；
步骤S23；计算不同传感器误差比，得到方程式(4)；
步骤S24：计算每个传感器的基本概率，得到方程式(5)；
式中，mi(Jo×k)为第k个传感器测量值的基本概率分配；
所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：计算平均证据ma；
ma＝[a1,a2,···,aK](6)；
步骤S32：定义冲突证据mc；
mc(al)＜a；mi(al)≠max(mc[a1,a2,···,an])(7)；
式中，a＝max(a1,a2,···,an)为主焦元；l为主焦元对应的标号；
步骤S33：定义修正系数wc；
步骤S34：权重分配；
步骤S4具体是指：计算油量；
式中，为油量计算结果；m＝m1+m2+···+mK；为标准化后各传感器的在线测量数据。
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