DE10065920B4 - Sensor system fault detector for air data systems compares cost function with threshold - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Einrichtung zur Implementierung in einem Meßsystem mit einem Sensorsystem und einer Recheneinheit zur Erkennung eines Defekts in dem Meßsystem, wobei in dem Meßsystem aus zumindest einem Sensor-Wert zumindest eine Zustandsgrößen des Systems abgeleitet wird, und wobei der Defekt ein Meß-, funktioneller, algorithmischer, Software-, Hardware- oder Kalibrier- bzw. Modellier-Fehler sein kann.The The invention relates to a method and a device for implementation in a measuring system with a sensor system and a computing unit for detecting a Defect in the measuring system, wherein in the measuring system from at least one sensor value, at least one state variable of the Derived system, and wherein the defect is a measuring, functional, algorithmic, software, hardware or calibration or modeling errors can be.
Bei Systemen, deren Zustandsgrößen mittels zumindest eines Sensors eines Sensorsystems mit einer zugeordneten Recheneinheit zu erfassen sind, ist die möglichst genaue Bestimmung derselben aus zumindest einer Meßgröße je Messung oder Iterationsschritt von großer Bedeutung für die Funktionsfähigkeit des Systems. Dies gilt insbesondere für sicherheitskritische Systeme, beispielsweise Luftdatensysteme eines Flugzeugs, da bei nicht ausreichender Sicherheit für die Genauigkeit der Meßgrössen weitere Maßnahmen, wie z.B. weitere Sensoren, erforderlich sind, um die geforderte Sicherheit des Gesamtsystems zu erreichen. Wird eine Genauigkeitsaussage verletzt, so kann dies bei einem sicherheitskritischen System, wie einem Luftdatensystem oder der Bestimmung von chemischen oder nuklearen Zuständen bei Reaktionen, zu einer Katastrophe wie einem Flugzeugabsturz oder einer Explosion führen. Weiterhin müssen zur Gewährleistung einer geforderten Sicherheit Sensordefekte hoch zuverlässig erkannt und entfernt werden.at Systems whose state variables by means of at least one sensor of a sensor system with an associated Arithmetic unit to be detected is the most accurate determination of the same at least one measured variable per measurement or iteration step of great Meaning of the functionality of the system. This applies in particular to safety-critical systems, For example, air data systems of an aircraft, as in insufficient Security for the accuracy of the measured variables more Activities, such as. additional sensors, required to meet the required Safety of the overall system. Becomes an accuracy statement This can happen with a safety critical system, such as an air data system or the determination of chemical or nuclear states in response, to a catastrophe like a plane crash or cause an explosion. Continue to have to guarantee required safety Sensor defects are detected with high reliability and removed.
Heutige Sensorsysteme, die in entsprechenden Anwendungen Sicherheits-Anforderungen erfüllen müssen, sind nach dem allgemeinen Stand der Technik redundant aufgebaut, wobei sowohl die Sensoren als auch die Datenverarbeitung zur Ermittlung der Zustandsgrößen des Systems redundant vorgesehen sein können. In speziellen Anwendungen, beispielsweise bei geregelten Flugzeugen, werden besonders hohe Sicherheitsanforderungen an die den Sensoren zugeordneten Recheneinheiten, wie die Flugrechner, mit dissimilarer Hardware und auch Software realisiert. Der Aufwand zur Erfüllung von hohen Sicherheitsanforderungen ist somit sehr groß.today Sensor systems that need to meet safety requirements in appropriate applications are built according to the general state of the art redundant, wherein both the sensors and the data processing to determine the State variables of the Systems can be provided redundant. In special applications, For example, in regulated aircraft, are particularly high Safety requirements for the arithmetic units assigned to the sensors, like the flight computers, with dissimilar hardware and also software realized. The effort to fulfill High security requirements are therefore very high.
Bei Systemen mit zumindest einem Sensorsystem, das zumindest einen Sensor und eine diesem zugeordnete Recheneinheit zur Ermittlung zumindest einer Zustandsgröße des Systems aufweist, sind beispielsweise aus WO 96/13764 Verfahren bekannt, die über Kalibrierungen des Sensors einem Meßwert des Sensors gegebenenfalls in Abhängigkeit weiterer Parameter des Systems eine bestimmte Zustandsgröße zuordnet. Insbesondere ist ein Verfahren für ein Luftdatensystem bekannt, bei dem mit Hilfe einer Kostenfunktion χ2(x, y, u), die Kalibrier-Kurven oder -Flächen umfaßt, eine Bestimmung der momentanen n-dimensionalen Zustandsgrössen x des Systems aus zumindest einem Sensorsignal vorgenommen wird, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der zu bestimmenden Zustände x zu optimieren. Dieses Verfahren ist beispielsweise in Friehmelt H., Jost M., Flush Air Data System-Fortschrittliches Luftdatensystem für die Luft- und Raumfahrt, DGLR Jahrestagung 1999, Berlin, Vortrag 99-180, Seite 5, veröffentlicht. Bei diesem Verfahren werden Kalibrierkurven oder -flächen der Druckmessungen als den Meßgrössen y des Sensors, der allgemein ein Vektor ist, und von den Luftdaten als den gesuchten Zustandsgrössen x und bekannten Konfigurationen bzw. Reglereingaben u abhängt, verwendet. Die Kalibrierkurven oder -flächen werden dabei in Form eines vorbekannten mathematischen Zusammenhangs y = y(x, u) verwendet.In systems having at least one sensor system which has at least one sensor and a computing unit assigned to it for determining at least one state variable of the system, WO 96/13764 discloses, for example, methods for calibrating the sensor to a measured value of the sensor optionally as a function of further parameters System assigns a certain state variable. In particular, a method for an air data system is known in which, with the aid of a cost function χ 2 (x, y, u) comprising calibration curves or surfaces, a determination of the instantaneous n-dimensional state variables x of the system is made from at least one sensor signal in order to optimize the accuracy and reliability of the states x to be determined. This method is disclosed, for example, in Friehmelt H., Jost M., Flush Air Data System Advanced Aerospace Aerospace System, DGLR Annual Meeting 1999, Berlin, Lecture 99-180, page 5. In this method, calibration curves or areas of the pressure measurements are used as the measurement quantities y of the sensor, which is generally a vector, and depends on the air data as the sought state variables x and known configurations or controller inputs u. The calibration curves or surfaces are used in the form of a previously known mathematical relationship y = y (x, u).
Diese Kostenfunktion wird für jede Messung y neu erstellt, da sie abhängt vom für die jeweilige Messung relevanten Meßwert y und gegebenenfalls dem jeweils relevanten System-Parameter u. Für jede Kostenfunktion einer Messung wird zur Bestimmung der momentanten Zustandsgrössen x das Minimum der Kostenfunktion ermittelt. Dies geschieht z.B. ausgehend von einem oder mehreren Startvektoren x0 der Kostenfunktion mittels Verfahren nach dem Stand der Technik, z.B. mittels eines Gradientenverfahrens. Dabei wird die Kostenfunktion χ2(x0, y, u) ausgehend von einer zufällig gewählten Anfangsinitialisierung x0 des Zustandes durch eine rekursive Variation von x entlang des Gradienten von χ2 so lange erniedrigt bis ein lokales Minimum von χ2 bezüglich x erreicht wird.This cost function is recreated for each measurement y since it depends on the measurement value y relevant for the respective measurement and, if applicable, the respective relevant system parameter u. For each cost function of a measurement, the minimum of the cost function is determined to determine the instantaneous state variables x. This happens, for example, starting from one or more start vectors x 0 of the cost function by means of methods according to the prior art, for example by means of a gradient method. In this case, the cost function χ 2 (x 0 , y, u) is lowered on the basis of a randomly chosen initial initialization x 0 of the state by a recursive variation of x along the gradient of χ 2 until a local minimum of χ 2 with respect to x is reached ,
Diese Verfahren nach dem Stand der Technik erlauben zwar eine Genauigkeitsvorhersage bzw. Kovarianz P für die zu ermittelnden Zustände x. Diese Genauigkeitsvorhersage ist jedoch nur dann korrekt, wenn alle Meßsignale und Kalibrierflächen normale Genauigkeiten aufweisen. Wird z.B. ein Meßsignal aufgrund eines Sensordefektes ungenauer oder wird das System dekalibriert, so treffen die Genauigkeitsaussagen P nicht mehr zu, da die Kovarianz nur für den Zustand des intakten, und nicht des fehlerhaften Sensors oder Kalibrierung modelliert ist.These Although prior art methods allow accuracy prediction or covariance P for the states to be determined x. However, this accuracy prediction is correct only if all measuring signals and calibration surfaces have normal accuracies. If e.g. a measuring signal due to a sensor defect inaccurate or the system is de-calibrated, Thus, the accuracy statements P no longer apply, since the covariance only for the state of the intact, and not the faulty sensor or Calibration is modeled.
Es ist die Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren sowie eine Einrichtung bereitzustellen, welche eine Fehlererkennung der Meßgrößen y und Gütebewertung der ermittelten Genauigkeitsaussagen P des Zustandes x auch bei fehlerhaftem Sensorsystem ermöglicht.It The object of the invention is a method and a device provide an error detection of the measured quantities y and quality assessment the determined accuracy statements P of the state x also at faulty sensor system allows.
Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. Weitere Ausführungsformen sind in deren Unteransprüchen angegeben.This object is achieved with the features of the independent claims. Further Ausfüh Forms are specified in the subclaims.
Im
folgenden wird die Erfindung anhand der beiliegenden
Das
in der
Das
System
In
der ein Modul oder mehrere Module umfassenden Recheneinheit
In
dieser sind weiterhin zur Durchführung des
erfindungsgemäßen Verfahrens
auch Kalibrier-Flächen
oder -Kurven, kurz Kalibrierungen, zur Verwendung in einer Kostenfunktion
oder mehreren derselben abgespeichert. In dem Fall, in dem die Messung
der Zustände
unmittelbar möglich
ist, können
die Kalibrierungen ein konstanter Faktor sein oder auch ganz entfallen.
Die Kalibrierungen sind mit Hilfe von Versuchen oder Rechnungen
vor Ablauf des Verfahrens ermittelt worden und liegen in der Recheneinheit
Weiterhin
kann in der Recheneinheit
Die
der Recheneinheit
Bei der Verwendung einer Kostenfunktion zur Bestimmung des vektoriellen Systemzustands x aus den Messungen y können jegliche Arten von Kostenfunktionen nach dem Stand der Technik verwendet werden.at the use of a cost function to determine the vectorial System state x from the measurements y can be any kind of cost functions used in the prior art.
Zur
anschließenden
erfindungsgemäßen Fehlererkennung
ist zusätzlich
eine spezielle Kostenfunktion χ2(x, y, u) in der Recheneinheit
Die verwendeten Größen x, y und u sind vorzugsweise vektorielle Größen. Die Formel kann für den jeweiligen Anwendungsfall auch entsprechend ergänzt oder erweitert sein, wobei jedoch die angegebene Grundstruktur erhalten bleibt.The used quantities x, y and u are preferably vectorial quantities. The formula can be for the respective Use case also be supplemented or extended accordingly, wherein however, the stated basic structure is retained.
Diese Kostenfunktion wird für jede Messung y, also z.B. in jedem Interationsschritt, neu erstellt, da sie abhängt von den jeweiligen Meßwerten y, des Systemzustandes x und gegebenenfalls von relevanten System-Parametern u. Der Ausdruck [y – y(x, u)] wird erfindungsgemäß unmittelbar für jede Messung y ermittelt. Dabei ergibt sich y(x, u) aus der Kalibrierung, dem zuvor ermittelten Systemzustand x und den bekannten Parametern u. Die Messung y kann sich dabei über mehrere Zeitschritte erstrecken, wobei sich dadurch ein entsprechender Zeitverzug bei der Fehlererkennung ergibt. Deshalb sind die Zahl der Zeitschritte entsprechend der System-Anforderungen zu wählen.These Cost function is for every measurement y, e.g. in every step of the intervention, newly created, since she depends from the respective measured values y, the system state x and, where appropriate, relevant system parameters u. The expression [y - y (x, u)] becomes instant according to the invention for every Measurement y determined. This results in y (x, u) from the calibration, the previously determined system state x and the known parameters u. The measurement y can extend over several time steps, whereby thereby a corresponding time delay in error detection results. Therefore, the number of time steps are according to the To select system requirements.
Die
Sensorgenauigkeit R kann die erwartete Sensorgenauigkeit bei Normalbedingungen
sein. Alternativ kann für
die Sensorgenauigkeit R auch eine von den Nutzern der Messung y
aufgestellte Anforderung an eine Mindest-Sensorgenauigkeit verwendet werden.
Für den
Fall, daß in
der Recheneinheit
Mit bekannten Verfahren kann auch eine Nutzeranforderung an die Genauigkeit des Zustandes x in eine Sensorgenauigkeit R umgerechnet werden. Als Sensorgenauigkeit kann also je nach Anwendungsfall eine angenommene oder eine geforderte Genauigkeit eingesetzt werden. Die Kalibriergenauigkeit kann, sofern diese für die jeweilige Anwendung von Bedeutung ist, aufgrund von Versuchen oder Rechnungen nach Verfahren nach dem Stand der Technik ermittelt werden.With known methods can also be a user request for accuracy of state x are converted into a sensor accuracy R. As Sensorgenauigkeit so depending on the application, an assumed or a required accuracy can be used. The calibration accuracy can, provided this for the particular application is significant due to trials or calculations are determined by methods of the prior art become.
In
einer speziellen Ausführungsform
der Erfindung kann im Beispiel der Luftdatenbestimmung die zur Fehlererkennung
zu verwendende Kostenfunktion eine Gewichtung einer Abweichung des Meßwerts y
von der Kalibrierung y(x, u) der Luftdaten durch die Meßwert- bzw.
Kalibriergenauigkeit R oder durch eine Genauigkeitsanforderung R
enthalten. Dabei kann die Kostenfunktion konkret folgendermaßen ausgeführt sein:
Hierbei stellt Cov(cp) die Kalibriergenauigkeit und σp 2 die Sensorgenauigkeit dar. Dabei sind y die Druckmessungen, cp(x, u) zuvor bestimmte Kalibrier-Kurven oder -Flächen in Form eines funktionalen Zusammenhangs und Cov(cp)(x, u) zuvor bestimmte Genauigkeiten der Kalibrierflächen. Der Zustand x wird aus den Luftdaten α, β, qc und ps gebildet und σp beschreibt die Druckwandlergenauigkeit der Druck-Öffnungen.Here, Cov (c p ) represents the calibration accuracy and σ p 2 the sensor accuracy. Here, y are the pressure measurements, c p (x, u) previously determined calibration curves or surfaces in the form of a functional relationship and Cov (c p ) ( x, u) previously determined accuracies of the calibration surfaces. The state x is formed from the air data α, β, q c and p s , and σ p describes the pressure transducer accuracy of the pressure ports.
Nach
der Errechnung des gewichteten Quadrats der Abweichung χ2 des jeweiligen Meßwerts von den Kalibrierungen
mittels der Kostenfunktion wird in einer ersten Ausführungsform
der Erfindung der Wert des gewichteten Quadrats bzw. der Kostenfunktion
oder einer daraus abgeleiteten Funktion verglichen mit einem vorgegebenen
entsprechenden Schwellwert. Dieser Schwellwert ist ein Maß für eine geforderte
Sicherheit für
die betroffene Zustandsgrösse.
Hierzu kann in der Recheneinheit
In einer zweiten Ausführungsform wird die Genauigkeitsvorhersage R der Meßwerte y bzw. des Zustandes x mit Hilfe einer Konfidenzschätzung überprüft, welche die Konfidenz der vorhergesagten Genauigkeit erlaubt. Die Konfidenz ist die Wahrscheinlichkeit, daß die wahre Genauigkeit der Meßwerte y bzw. des Zustandes x besser als die angenommene Genauigkeit R ist.In a second embodiment becomes the accuracy prediction R of the measured values y or of the state x checks with the help of a confidence estimate which allows the confidence of predicted accuracy. The confidence is the probability that the true accuracy of the measured values y or the state x better than the assumed accuracy R is.
Hierzu wird eine funktionale Abbildung zwischen dem berechneten Quadrat der Abweichung χ2 des jeweiligen Meßwerts von den Kalibrierungen des bestimmten Zustandes und der Konfidenz in Abhängigkeit der Anzahl redundanter Messungen vorgenommen.For this purpose, a functional mapping is made between the calculated square of the deviation χ 2 of the respective measured value from the calibrations of the specific state and the confidence as a function of the number of redundant measurements.
Die Anzahl redundanter Messungen ergibt sich aus der Differenz zwischen der Dimension m des Meßvektors y und der Dimension n des ermittelten Systemzustands x für jeden Iterationsschritt. Alternativ oder zusätzlich kann sich die Zahl von redundanten Messungen auch aus einer Mehrzahl von Iterationsschritten mit jeweils einer Messung ergeben. Dies kann bei der Verwendung von Filtern oder Beobachtern der Fall sein. Dann ist die Zahl der redundanten Messungen gleich der Differenz zwischen der Zahl aller verwendeten Messungen und der Dimension n aller ermittelten Systemzustände x, gegebenenfalls multipliziert mit der Zahl der in der Fehlererkennung verwendeten Zeit- oder Iterationsschritte mit jeweils einer Messung.The number of redundant measurements results from the difference between the dimension m of the measuring vector y and the dimension n of the determined system state x for each iteration step. Alternatively or additionally, the number of redundant measurements can also result from a plurality of iteration steps, each with one measurement. This may be the case when using filters or observers. Then the number of redundant measurements equals the difference between the numbers all measurements used and the dimension n of all determined system states x, optionally multiplied by the number of time or iteration steps used in the error detection, each with one measurement.
Die so ermittelte Konfidenz wird dann, wie in der ersten Ausführungsform der erfindungsgemäßen Fehlererkennung, mit einem Schwellwert verglichen. Dieser Schwellwert definiert in der zweiten Ausführungsform eine geforderte Mindestwahrscheinlichkeit mit welcher die wahre Genauigkeit besser als obige angenommene Genauigkeit sein muß. Dessen Überschreiten löst dann eine Fehlermeldung aus.The the confidence thus determined then becomes as in the first embodiment the error detection according to the invention, compared with a threshold. This threshold defines in the second embodiment a required minimum probability with which the true Accuracy must be better than the above assumed accuracy. Its crossing then solve an error message.
Zur Rekonfiguration des Systems in einen fehlerfreien Systemzustand können dann entsprechende Systemmaßnahmen vorgenommen werden. Dabei muß zunächst der Fehler, d.h. insbesondere der fehlerhafte individuelle Sensor, identifiziert werden. Dazu kann eine entsprechende redundante Komponente verwendet werden, die durch Vergleich die fehlerhafte Komponente des Systems ermittelt.to Reconfiguring the system to a healthy system state can then appropriate system measures be made. It must first of the Error, i. especially the faulty individual sensor, identified become. For this purpose, a corresponding redundant component can be used which are by comparison the faulty component of the system determined.
Alternativ oder zusätzlich kann folgendermaßen vorgegangen werden: Ein beliebiges erstes Element der Messung y wird entfernt und für diese reduzierte Messung y der Zustand x nach obigen Verfahren neu bestimmt. Dann wird wieder wie oben beschrieben die Kosten χ2 und damit die Konfidenz dieser reduzierten Messung ermittelt. Ist diese Konfidenz dann unter dem jeweils vorgegebenen Schwellwert, so entspricht obiges Meßelement einer defekten Messung, welche somit erkannt wurde.Alternatively or additionally, it is possible to proceed as follows: An arbitrary first element of the measurement y is removed and, for this reduced measurement y, the state x is redetermined according to the above method. Then, as described above, the cost χ 2 and thus the confidence of this reduced measurement is determined. If this confidence then falls below the respective predetermined threshold value, then the above measuring element corresponds to a defective measurement, which was thus recognized.
Ist der Schwellwert immer noch nicht unterschritten, dann müssen permutativ alle anderen Elemente der Messung entfernt werden bis der Schwellwert für die Konfidenz unterschritten wird. Damit ist eine Feststellung eines defekten Sensors möglich. Gelingt dies nicht, so ist die gesamter Zustand x defekt und muß als solcher deklariert werden, da er seine Konfidenzanforderungen nicht mehr erfüllt.is the threshold still has not fallen below, then must be permutative all other elements of the measurement are removed until the threshold for the Confidence falls below. This is a statement of a defective sensor possible. Succeed this is not the case, the entire state x is defective and must as such be declared because he no longer meets his confidence requirements Fulfills.
Dieses
Verfahren erlaubt die Erkennung und Identifizierung jeglicher Fehler
in der Funktionskette des Sensorsystems
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