RU2642142C2 - Способ и система для измерения со множеством датчиков - Google Patents

Способ и система для измерения со множеством датчиков Download PDF

Info

Publication number
RU2642142C2
RU2642142C2 RU2015116899A RU2015116899A RU2642142C2 RU 2642142 C2 RU2642142 C2 RU 2642142C2 RU 2015116899 A RU2015116899 A RU 2015116899A RU 2015116899 A RU2015116899 A RU 2015116899A RU 2642142 C2 RU2642142 C2 RU 2642142C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
ukf
sensors
signal
measurement
measuring
Prior art date
Application number
RU2015116899A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015116899A (ru
Inventor
Джонатан УЭЛЬ
ГОНИДЕК Серж ЛЕ
Original Assignee
Снекма
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Снекма filed Critical Снекма
Publication of RU2015116899A publication Critical patent/RU2015116899A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2642142C2 publication Critical patent/RU2642142C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D3/00—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups
    • G01D3/028—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure
    • G01D3/032—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure affecting incoming signal, e.g. by averaging; gating undesired signals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B9/00—Safety arrangements
    • G05B9/02—Safety arrangements electric

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
  • Safety Devices In Control Systems (AREA)
  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Abstract

Изобретение относится к измерительной технике и может быть использовано для измерения различных физических величин. В конструкцию измерительной системы входит по меньшей мере один набор из n избыточных датчиков или моделей, используемых для получения значения измеряемой физической величины. Сигналы, полученные с помощью указанных n датчиков или моделей, поступают в интегрирующий модуль, формирующий на основании n полученных сигналов единый мультиплексированный выходной сигнал. Далее мультиплексированный сигнал поступает на восстановленный нелинейный фильтр Калмана (UKF), осуществляющий оценку полученного значения физической величины. В том случае, если полученное значение лежит внутри заранее определенного диапазона, оценка осуществляется на основе текущего сигнала. В противном случае значение отклоняется и оценка осуществляется на основе предыдущего сигнала. Технический результат изобретения заключается в увеличении точности измерений вне зависимости от типа и количества датчиков. 2 н. и 7 з.п. ф-лы, 13 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к способу и системе, использующим множество датчиков для измерения той же самой физической величины.
Уровень техники
Когда набор датчиков является доступным для измерения той же самой физической величины, то для того чтобы определять, какое измерение является наилучшим среди выполненных измерений, поступающих от различных датчиков, общей практикой является подтверждать правильность измерений главным образом на основе логики, опирающейся на голосование, в которой измерения сравниваются между собой.
Недостаток технологий на основе голосования заключается в том факте, что они нуждаются в адаптации на основе рассмотрения каждого случая в отдельности, в зависимости от количества доступных измерений и как функция типа измерения, о котором идет речь. В процессе создания доступного управляющего программного обеспечения необходимо выполнять единичные тесты каждой из этих функций. Это подразумевает относительно высокие квалификационные затраты и вносит риски, связанные с разнородностью функций.
Раскрытие изобретения
Задача настоящего изобретения состоит в устранении вышеупомянутых недостатков, и если более точно - в выполнении синтеза данных, приходящих от датчиков любого вида и представляющих одну и ту же физическую величину, для того чтобы оценивать наилучшее возможное измерение, в то же время отвергая смещения, которые могут быть представлены в определенных датчиках, в частности вследствие шума, скачкообразного изменения средней величины, или присутствия неисправных датчиков.
Таким образом, задача изобретения состоит в том, чтобы позволить применение единственной оценивающей процедуры независимо от типов датчика и независимо от количества датчиков.
Эти задачи достигаются с помощью измерительной системы, имеющей множество датчиков для измерения одной и той же физической величины, при этом система характеризуется тем, что она содержит, по меньшей мере, один набор n избыточных датчиков или моделей, представляющих вышеуказанную одну и ту же физическую величину, для того чтобы доставлять n измерительных сигналов, интегрирующий модуль для объединения n измерительных сигналов, чтобы доставлять единый объединенный выходной сигнал, составленный из n измерительных сигналов, и восстановленный фильтр Калмана (UKF) без запаха, принимающий вышеуказанный объединенный выходной сигнал, сконфигурированный таким образом, чтобы выводить сигнал, составляющий наилучшую оценку измерения вышеуказанной физической величины, после отклонения сигналов, представляющих неисправный датчик.
Таким образом, система изобретения дает возможность интегрировать данные, приходящие от различных датчиков, а затем обрабатывать эти данные, чтобы оценивать подходящее измерение, которое было очищено от какой-либо ошибки. Это выполняется с помощью простого объединения данных, за которым следует передача единственного выходного сигнала, представляющего интегрирование измерительных сигналов, передаваемых датчиками к восстановленному фильтру Калмана (UKF) без запаха, для определения наилучшей возможной оценки, и таким образом обеспечивать измерение, которое свободно от влияния ошибки.
В отдельном варианте осуществления изобретения интегрирующий модуль содержит счетчик для подсчета количества n вышеуказанных датчиков, набор n модулей функции преобразования, используемых для преобразования электрической величины в физическую величину, причем модули соответственно взаимодействуют с каждым из n датчиков и адаптируются для сохранения информации от вышеуказанных n измерительных сигналов, набор из n блокирующих модулей нулевого порядка и блок мультиплексора, адаптированный для последовательного выбора отдельных измерительных сигналов от различных датчиков и доставки единственного потока данных на вход восстановленного фильтра Калмана (UKF) без запаха, при этом единственный поток данных содержит всю информацию от n измерительных сигналов.
В соответствии с предпочтительной характеристикой, восстановленный фильтр Калмана (UKF) без запаха производит обработку данных со скоростью, которая не меньше, чем скорость интегрирующего модуля, содержащего в себе вышеуказанный блок мультиплексора.
В отдельном варианте осуществления изобретения восстановленный фильтр Калмана (UKF) без запаха включает в себя нелинейный фильтрующий модуль, представляющий динамику изменений на выходе из блока мультиплексора.
В таких обстоятельствах в отдельном аспекте изобретения восстановленный UKF включает в себя тестовый модуль, адаптированный для определения для каждого шага блока мультиплексора, соответствует или нет информация измерительного сигнала значению, которое меньше или равно прогнозируемому значению фильтрующего модуля за вычетом допустимой амплитуды изменения, или значению, которое больше, чем вышеуказанное прогнозируемое значение плюс допустимая амплитуда изменения, и в случае соответствия этим условиям вызвать возвращение информации измерительного сигнала в исходное положение относительно прогнозируемого значения, а в противном случае вызвать возвращение в исходное положение относительно вышеуказанной информации измерительного сигнала и позволить обновление восстановленного UKF.
Изобретение также обеспечивает способ измерения одной и той же физической величины, использующий набор n избыточных датчиков или моделей, представляющих вышеуказанную одну и ту же физическую величину, доставляемую с помощью n измерительных сигналов, при этом способ характеризуется тем, что он содержит, по меньшей мере, шаги, состоящие в объединении n измерительных сигналов, для того чтобы доставить единственный объединенный выходной сигнал, интегрирующий n измерительных сигналов, и в фильтровании вышеуказанного объединенного выходного сигнала восстановленным фильтром Калмана (UKF) без запаха, чтобы вывести сигнал, содержащий наилучшую оценку измерения вышеуказанной физической величины после того, как отвергаются сигналы, представляющие неисправный датчик.
В соответствии с отдельной характеристикой, шаг фильтрования восстановленного фильтра Калмана (UKF) без запаха выполняется со скоростью обработки не меньшей, чем во время объединительного шага.
Предпочтительно, шаг фильтрования восстановленного UKF включает в себя нелинейное фильтрование, представляющее динамику изменения в выходе переключающей операции при выводе объединительного шага.
В соответствии с предпочтительной характеристикой, шаг фильтрования восстановленного UKF включает в себя тест для определения на каждом этапе переключающей операции, соответствует или нет информация измерительного сигнала значению, которое меньше или равно прогнозируемому значению фильтрующего шага за вычетом допустимой амплитуды изменения или значению, которое больше, чем вышеуказанное прогнозируемое значение плюс допустимая амплитуда изменения, и в случае соответствия этим условиям вызвать возвращение информации измерительного сигнала в исходное положение относительно прогнозируемого значения, а в противном случае вызвать возвращение в исходное положение относительно вышеуказанной информации измерительного сигнала и позволить обновление фильтрующего шага восстановленного UKF.
Краткое описание чертежей
Другие характеристики и преимущества изобретения будут понятны из последующего описания отдельных вариантов осуществления изобретения, представленных в неограничивающих примерах и со ссылками на прилагаемые чертежи, в которых:
фиг. 1 является видом в виде диаграммы ракетного двигателя и его системы управления;
фиг. 2 является блок-схемой модулей, включающих в себя компоненты программного обеспечения, применяемые в системе или в измерительном способе изобретения;
фиг. 3 является более подробным видом интегрирующего модуля, включающего в себя блок мультиплексора, подходящего для встраивания в измерительную систему, показанную на фиг. 2;
фиг. 4 является графиком, показывающим соотношение для вычисления параметра Coeff, используемого на фиг. 6, в то же время оценивающим измерительные сигналы;
фиг. 5 является картой последовательности процесса, суммирующей шаги объединения данных и обработки данных в измерительном способе изобретения, во время которого обнаруживаются и корректируются возможные аномалии в измерительных сигналах;
фиг. 6 является картой последовательности процесса, представляющей диаграмму переходов для взвешивания сигналов, в зависимости от расстояния между последовательными образцами n и n-1;
фиг. 7 является графиком, показывающим процесс изменения окон допустимого отклонения;
фиг. 8А показывает первый пример результатов обнаружения флага;
фиг. 8В показывает для этого первого примера результатов обнаружения флага необработанные объединенные сигналы вместе с отфильтрованным выходным сигналом;
фиг. 9А показывает второй пример результатов обнаружения флага;
фиг. 9В показывает для этого второго примера результатов обнаружения флага необработанные объединенные сигналы и отфильтрованный выходной сигнал;
фиг. 10А показывает третий пример результатов обнаружения флага; и
фиг. 10В показывает для этого третьего примера результатов обнаружения флага необработанный объединенный сигнал вместе с отфильтрованным выходным сигналом.
Осуществление изобретения
Фиг. 1 показывает ракетный двигатель 100, содержащий сопло 102, получающее питание из двух баков 131 и 132 для ракетного топлива, каждый из которых располагается выше по ходу потока от насосов 111, 112.
Расход потока каждого ракетного топлива может контролироваться клапанами 121, 122, расположенными между насосами 111, 112 и соплом 102.
Расход потока каждого ракетного топлива измеряется непосредственно сразу выше по ходу потока от каждого из насосов 111, 112.
В описываемом примере применения для упрощения разъяснений объединяются только два измерения, однако количество объединяемых измерений может быть намного больше чем два.
Датчики А и В располагаются на насосе 111 и они измеряют скорость его вращения. Эти датчики обеспечивают два взаимно независимых измерения RTHA и RTHB, представляющие скорость насоса 111.
Двигатель 100 включает в себя контроллер 200, который составлен из блока 40 регулятора и блока 50 монитора. Блоки 40 и 50 принимают информацию, которая была объединена модулем 20 измерительного фильтра.
Фильтрующий модуль 20 принимает информацию RTHA и RTHB в виде обусловленной и объединенной информации интегрирующим модулем 10.
За счет использования информации, которая уже объединена с помощью шагов, выполненных интегрирующим модулем 10, а затем фильтрующим модулем 20, регулятор 40 находится в положении для регулирования работы двигателя 100 за счет пересылки заданных значений VR1 и VR2 регулируемой величины для открывания/закрывания клапанов 121,122, питающих двигатель 100. Аналогичным образом монитор 50 находится в таком положении, чтобы выдавать сигнал тревоги надежным способом в отношении чрезмерной скорости вращения насоса 111.
Принцип изобретения иллюстрируется блок-схемой, показанной на фиг. 2.
Система изобретения содержит набор n избыточных датчиков C1, С2,…,Cn или моделей, причем все они представляют одну и ту же физическую величину. Например, чертежи показывают набор четырех датчиков с С1 по Cn, однако количество n могло быть любым другим целым числом, отличающимся от четырех.
В отношении фазы, во время которой запрашиваются данные, доставляемые к n датчикам с С1 по Cn, существует время ТЕ1 выборки, равное N миллисекундам.
Система изобретения имеет первый интегрирующий модуль 10, содержащий в себе объединяющую функцию 19 для объединения данных, приходящих от датчиков с С1 по Cn, после предварительного преобразования в физические величины за счет функций преобразования модулей с 11 по 14 (фиг. 3), для того чтобы вывести единственное измерение, содержащее все предшествующие измерения, включающие в себя ошибки и данные, обеспечиваемые датчиками, которые являются бездействующими.
Выход из интегрирующего модуля 10 присоединяется к входу фильтрующего модуля 20, содержащего восстановленный так называемый фильтр Калмана (UKF) без запаха, чтобы дать возможность оценить наилучшее измерение из всех измерений датчиков, отвергая аномальные значения с помощью специальной перенастройки. Полученный таким образом сигнал 30 на выходе из фильтрующего модуля 20 содержит наилучшую оценку измерения.
Обработка в модулях 10 и 20 соответствует времени ТЕ2 выборки, равному ТЕ1, поделенному на количество n датчиков.
Фиг. 3 показывает вариант осуществления изобретения интегрирующего модуля 10.
В этом примере интегрирующий модуль 10 имеет счетчик 6 для подсчета количества n датчиков с С1 по Cn, набор n модулей с 11 по 14, выполняющих функции преобразования, соответственно взаимодействующих с каждым из n датчиков с С1 по Cn и адаптированных для записи информации n измерительных сигналов, и набор из n блокирующих модулей с 15 по 18 нулевого порядка. Кроме того, в интегрирующем модуле 10 блок 19 мультиплексора адаптируется для последовательного выбора индивидуальных измерительных сигналов от различных датчиков с С1 по Cn и доставки их к входу восстановленного UKF 20 как единственного потока данных, содержащего всю информацию из n измерительных сигналов.
Блок 19 мультиплексора синхронизируется с использованием времени ТЕ2 выборки, которое соответствует времени ТЕ1 поиска для выборки различных датчиков с С1 по Cn, поделенное на количество n датчиков.
Таким образом, блок 19 мультиплексора служит для последовательного выбора измерений от различных датчиков C1, С2,…, Cn и получения единственного потока
данных, вмещающего все измерения. Чтобы последовательно выбирать измерения, можно использовать простой счетчик 6, который запускается с 1 и считает до количества представленных датчиков. Эта операция повторяется на протяжении всего процесса оценки.
Далее следует описание варианта осуществления изобретения фильтрующего модуля 20, показанного на фиг. 2, который действует как восстановленный фильтр Калмана (UKF) без запаха.
В первую очередь следует обратить внимание, что информация о восстановленных фильтрах Калмана (UKF) без запаха может быть найдена в главе 7, озаглавленной «Малочувствительный фильтр Калмана» авторов Эрик Ван и Рудольф ван дер Мерве (Eric Wan и Rudolph van der Merwe), содержащейся в работе, озаглавленной «Фильтрующие и нейронные сети Калмана», опубликованной Симоном Хайкин (Simon Haykin) из компании John Wiley & Sons, Inc., в 2001 г.
Фильтрующий модуль 20, составленный восстановленным фильтром Калмана (UKF) без запаха, служит для оценки физической величины, измеренной датчиками с С1 по Cn, за счет того, что отвергаются аномалии такого типа, как шум или смещение с помощью специальной перенастройки. Кроме того, естественный шум, являющийся результатом объединения измерений датчиков, может быть уменьшен с помощью специального фильтра, вставляемого в фильтрующий модуль 20.
В фильтрующем модуле 20 UKF используется с фильтром, представляющим возможный динамический диапазон изменения в физической системе, в которой производится измерение. Этот фильтр является нелинейным, поскольку он включает в себя представительные насыщения изменения скорости для достоверности изменения в измерительном сигнале фильтруемого датчика. Тем не менее, должны быть отвергнуты значения, которые выглядят как выбросы (смещение, неработающий датчик, и т.п.). Единый поток на входе фильтрующего модуля 20 содержит как полезную информацию, которая является несмещенной, так и информацию от смещенных датчиков, в частности один раз за каждые N шагов переключающего модуля 19, если смещение представлено только на одном из датчиков. В этой ситуации код для традиционного фильтра Калмана без запаха включает в себя дополнительное условие, которое создает возможность для выборочной перенастройки следующим образом:
- или рассматривается, что входной сигнал является недопустимым (внутри вариационной маржи) и он отвергается за счет использования шага отклонения UKF (модуль 221), чтобы заменить входной сигнал во время шага перенастройки UKF (модуль 222). В этом случае прогнозирование является представительным для вставленной модели и само рассматривается как хорошее и неповреждаемое смещением;
- или дополнительно оно рассматривается таким образом, что входной сигнал является хорошим, в этом случае перенастройка выполняется нормально с использованием входного сигнала и шага обновления UKF.
Код для дополнительного условия, добавленный к концу кода UKF, может резюмироваться следующим образом:
IF (input_signal< = prediction - variation, т.е. входной сигнал < = прогнозирование - изменение) (тест 224)
OR (input_signal > prediction + variation, входной сигнал > прогнозирование + изменение) (тест 224)
THEN возврат в исходное положение по отношению к прогнозированию фильтра (модуль 226)
ELSE возврат в исходное положение по отношению к входному сигналу (модуль 227)
END
Решение для обнаружения и корректировки аномалий показано на карте последовательности процесса фиг. 5.
Модуль 210, являющийся мультиплексором данных, имеет переключатель 211, взаимодействующий со счетчиком 212, и принимает данные датчика, обеспечиваемые во время шага 201.
Модуль 220, являющийся процессором для обработки данных, имеет модуль 223, определяющий модель, модуль 221 для прогнозирования, использующий модель, который принимает данные от датчиков через переключатель 211, и модуль 222 для обновления за счет использования модели, который принимает данные от модуля 223 и от модуля 221.
Процессор 220 для обработки данных также имеет модуль 225, в котором сохраняется изменение сигнала и тест 224, в соответствии с чем:
1) если прогнозирование, определенное в модуле 221 и обновленное моделью, меньше или равно сигналу минус изменение; или
2) если прогнозирование, определенное в модуле 221 и обновленное моделью, больше или равно сигналу плюс изменение;
в таком случае перенастройка выполняется в модуле 226, используя прогнозирование в качестве образца; в противном случае
перенастройка выполняется в модуле 227, используя входной сигнал в качестве образца.
Выход из модуля 226 или из модуля 227 содержит блок 228 для сохранения оцененного значения, которое отсылается к модулю 221 для прогнозирования на основе модели и используется в качестве выхода для блока 202 с целью обеспечения чистого измерения.
Второе решение, показанное на карте последовательности процесса фиг. 6, состоит в использовании оценочной способности фильтра Калмана (UKF) без запаха и в комбинировании этой способности с алгоритмом, основанным на взвешивании, во взаимодействии с наборами однотипных сигналов неопределенностей, для того чтобы информировать фильтр о выпадающем или невыпадающем характере сигнала в текущий момент времени.
Различные области допустимых значений оцениваются с использованием уровня допустимого шума или его изменения между двумя последовательными точками сбора данных.
Фиг. 4 показывает, каким образом изменяется коэффициент как функция от значения "epsilon", которое представляет разницу между значением сигнала в текущий момент времени и его значением в предшествующий момент времени.
Фиг. 4 показывает три различных ситуации, определяющие три зоны диаграммы:
- зона 1: это зона, в которой точка, как предполагается, должна быть «правильной» (коэффициент равен 1);
- зона 2: «приграничная» зона (после критерия 1, коэффициент уменьшается до 0);
и
- зона 3: это зона, в которой точка рассматривается как выпадающая величина (после критерия 2, коэффициент равен 0).
Способ, по которому точка принимается во внимание, основывается на ее положении в статистическом окне с взвешиванием, используя следующую формулу:
Figure 00000001
Этот принцип показан с помощью диаграммы переходов на фиг. 6.
Принцип заключается в следующем: значение Un текущего сигнала (текущий момент времени "n") сравнивается с его значением Un-1 в предшествующий момент (n-1) времени по отношению к первому критерию crit1 (шаг 231):
- если результат меньше, чем критерий 1, тогда текущий сигнал принимается во внимание для последующей оценки (момент "n+1" времени). Это соответствует зоне №1, а весовой коэффициент составляет 1 (шаги 233, затем 236 для фильтра Калмана (UKF) без запаха);
- если результат больше, чем критерий 1, тогда тестируется критерий 2 (шаг 232), для того чтобы определить, является ли разница Un- Un-1 большей, чем второй критерий crit2. Если результат больше, чем crit2, тогда предшествующая оценка является оценкой, которая принимается во внимание для вычисления последующей оценки. Это соответствует зоне №3, а весовой коэффициент составляет 0 (шаги 234, за которыми следует шаг 237 для фильтра Калмана (UKF) без запаха);
Текущая и предшествующая оценки.
Это лежит в зоне №2 (шаг 235), а весовой коэффициент изменяется в применении соотношения прямой линии, представленного следующей формулой:
Figure 00000002
Ниже определяется, как определяются критерии 1 и 2:
критерий 1 представляет желаемую теоретическую допустимую неопределенность и является предопределенным атрибутом:
Figure 00000003
при этом:
- margin (допустимый предел) = 3 (safety margin, коэффициент безопасности), представляющий 99,7% вероятности;
σ1 и σ2 являются стандартными отклонениями на последовательных датчиках 1 и 2;
- существуют две возможности: или стандартные отклонения точно известны, и в этом случае достаточно ввести известные значения, или в противном случае они не известны, и тогда возможно использовать способность фильтра Калмана (UKF) без запаха оценивать несоответствие (и таким образом, стандартное отклонение).
Следует иметь в виду, что критерий 1 охватывает смещение, а также шум, накладываемые на два последовательных датчика.
Критерий 2 включает в себя потенциал и допустимую скорость отклонения сигнала (заданные характером контролируемой системы, ее собственной скоростью изменения, главным образом определяемую скоростью, с которой могут переключаться различные клапаны), и, следовательно, включает в себя «возможное» изменение для рабочей точки системы:
Figure 00000004
где:
σspeed: преобразование скорости, которое является неизменяемым соотношением, в нормальное соотношение, для того чтобы можно было добавлять его к ранее оцененной фильтром Калмана (UKF) без запаха неопределенности. Преобразование скорости в нормальное соотношение выполняется следующим образом:
Figure 00000005
Процесс, в соответствии с которым изменяются окна допустимых отклонений, показан на фиг. 7. В этом процессе можно увидеть три различные зоны для ситуации с последовательным измерением точек.
Флаг обнаружения показывает зону, в которой находится система:
- флаг при 0: смещение не обнаружено, оценка выполняется на основе текущего сигнала;
- флаг при 1: было обнаружено промежуточное смещение, оценка выполняется на основе взвешивания; и
- флаг при 2: было обнаружено чрезмерное смещение, оценка выполняется на основе предыдущей оценки.
Также можно наблюдать, что алгоритм, соответствующий скоростному насыщению, не является полезным в этой ситуации. Нелинейность модели сейчас обеспечивается за счет переменной «epsilon» и испытаний на критериях 1 и 2.
Фиг. 8А показывает пример обнаружения флага D1 для системы, измеряющей скорость вращения турбонасоса, подающего жидкий водород к ракетному двигателю.
Фиг. 8В показывает форму сигнала S1 и выход фильтра Калмана (UKF) без запаха для примера измерительной системы, соответствующей фиг. 1.
Фиг. 9А показывает пример обнаружения флага D2 для системы, измеряющей скорость потока турбонасоса, подающего жидкий водород к ракетному двигателю.
Фиг. 9В показывает форму реального сигнала S2 и выход фильтра Калмана (UKF) без запаха.
Фиг. 10А показывает пример обнаружения флага D3 для системы, измеряющей температуру внутри ракетного двигателя.
Фиг. 10В показывает форму реального сигнала S3 на выходе фильтра Калмана (UKF) без запаха, и номинальный сигнал SN.
Подводя итог, можно подчеркнуть, что система изобретения отличается, в частности, использованием блока 19 мультиплексора, позволяющего производить измерения, приходящие от датчиков с С1 по Cn, выполняемых последовательно, и позволяющего рассматривать входной сигнал к фильтрующему модулю 20 как сигнал, доставляющий только один элемент информации.
Изобретение также характеризуется использованием нелинейной модели в качестве модели измеряемого изменения.
Способ и система изобретения также замечательны тем, что обусловленная перенастройка выполняется таким образом, что она включается в состав кода фильтра Калмана (UKF) без запаха, для того чтобы позволить отвергать выпадающие значения и таким образом получать лучшую оценку измерения от всех датчиков с С1 по Cn.
Различные модули измерительной системы, показанной на фиг. 2 и 3, и шаги измерительного способа, определяемые со ссылками на фиг. 5 и 6, могут быть выполнены с использованием компьютера, имеющего один или более процессоров, вместе с модулями памяти.

Claims (9)

1. Измерительная система, имеющая множество датчиков для измерения одной и той же физической величины, при этом система содержит по меньшей мере один набор из n избыточных датчиков (C1, C2, …, Cn) или моделей, представляющих указанную одну и ту же физическую величину, для выдачи n измерительных сигналов, интегрирующий модуль (10) для мультиплексирования n измерительных сигналов для выдачи единого мультиплексированного выходного сигнала, составленного из n измерительных сигналов, и восстановленный фильтр Калмана (UKF) (20) без запаха, выполненный с возможностью приема указанного мультиплексированного выходного сигнала и вывода сигнала, составляющего наилучшую оценку измерения указанной физической величины, после отклонения сигналов, представляющих неисправный датчик.
2. Система по п. 1, в которой интегрирующий модуль (10) содержит счетчик (6) для подсчета количества n указанных датчиков (C1, C2, …, Cn), набор n модулей (11-14) функции преобразования для преобразования электрической величины в физическую величину, причем модули соответственно связаны с каждым из n датчиков (C1, C2, …, Cn) и выполнены с возможностью хранения информации от указанных n измерительных сигналов, набор из n блокирующих модулей (15-18) нулевого порядка и блок (19) мультиплексора, выполненный с возможностью последовательного выбора отдельных измерительных сигналов от различных датчиков (C1, C2, …, Cn) и подачи на вход восстановленного фильтра Калмана (UKF) (20) без запаха единого потока данных, содержащего всю информацию от n измерительных сигналов.
3. Система по п. 1 или 2, в которой восстановленный UKF (20) выполнен с возможностью обработки данных со скоростью, не меньшей скорости интегрирующего модуля (10), включающего в себя указанный блок (19) мультиплексора.
4. Система по п. 1 или 2, в которой восстановленный фильтр Калмана (UKF) (20) без запаха включает в себя нелинейный фильтрующий модуль, представляющий динамику изменений на выходе блока (19) мультиплексора.
5. Система по п. 4, в которой восстановленный UKF (20) включает в себя тестовый модуль, выполненный с возможностью определения на каждом этапе блока (19) мультиплексора, соответствует ли информация измерительного сигнала значению, меньшему или равному прогнозному значению фильтрующего модуля за вычетом допустимой амплитуды изменения, или значению, большему указанного прогнозного значения плюс допустимая амплитуда изменения, и в случае соответствия обеспечения коррекции информации измерительного сигнала на основе прогнозного значения, а в противном случае обеспечения коррекции относительно указанной информации измерительного сигнала и обеспечения обновления восстановленного UKF (20).
6. Способ измерения одной и той же физической величины с использованием набора из n избыточных датчиков (C1, C2, …, Cn) или моделей, представляющих указанную одну и ту же физическую величину, для выдачи n измерительных сигналов, при этом способ, по меньшей мере, содержит этапы, на которых мультиплексируют n измерительных сигналов для выдачи единственного мультиплексированного выходного сигнала, составленного из n измерительных сигналов, и выполняют фильтрацию указанного мультиплексированного выходного сигнала восстановленным фильтром Калмана (UKF) без запаха для вывода сигнала, содержащего наилучшую оценку измерения указанной физической величины, после отклонения сигналов, представляющих неисправный датчик.
7. Способ по п. 6, в котором этап выполнения фильтрации восстановленным фильтром Калмана (UKF) без запаха выполняют со скоростью обработки данных, не меньшей скорости обработки на этапе мультиплексирования.
8. Способ по п. 6 или 7, в котором на этапе выполнения фильтрации восстановленным UKF выполняют нелинейную фильтрацию, представляющую динамику изменения на выходе операции переключения на выходе этапа мультиплексирования.
9. Способ по п. 8, в котором этап выполнения фильтрации восстановленным UKF включает в себя проверку, в ходе которой определяют на каждом этапе операции переключения, соответствует ли информация измерительного сигнала значению, меньшему или равному прогнозному значению этапа фильтрации за вычетом допустимой амплитуды изменения, или значению, большему указанного прогнозного значения плюс допустимая амплитуда изменения, и в случае соответствия обеспечивают коррекцию информации измерительного сигнала на основе прогнозного значения, а в противном случае обеспечивают коррекцию на основе указанной информации измерительного сигнала и обеспечивают обновление этапа выполнения фильтрации восстановленным UKF (20).
RU2015116899A 2012-10-01 2013-09-26 Способ и система для измерения со множеством датчиков RU2642142C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1259293A FR2996302B1 (fr) 2012-10-01 2012-10-01 Procede et systeme de mesure a capteurs multiples
FR1259293 2012-10-01
PCT/FR2013/052266 WO2014053747A1 (fr) 2012-10-01 2013-09-26 Procédé et système de mesure à capteurs multiples

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015116899A RU2015116899A (ru) 2016-11-27
RU2642142C2 true RU2642142C2 (ru) 2018-01-24

Family

ID=47215646

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015116899A RU2642142C2 (ru) 2012-10-01 2013-09-26 Способ и система для измерения со множеством датчиков

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9842087B2 (ru)
EP (1) EP2904353B1 (ru)
JP (2) JP2015532485A (ru)
FR (1) FR2996302B1 (ru)
RU (1) RU2642142C2 (ru)
WO (1) WO2014053747A1 (ru)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3021740B1 (fr) * 2014-06-03 2016-06-24 Snecma Procede et systeme d'evaluation d'un debit d'un fluide
CN104539265A (zh) * 2014-11-25 2015-04-22 广东石油化工学院 一种自适应ukf滤波算法
WO2017196821A1 (en) * 2016-05-09 2017-11-16 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for the industrial internet of things
CN105628281B (zh) * 2016-02-05 2018-11-06 上海海事大学 一种电动车驱动轴扭矩的观测方法及相关观测控制系统
US11327475B2 (en) 2016-05-09 2022-05-10 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
US11774944B2 (en) 2016-05-09 2023-10-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for the industrial internet of things
US11507064B2 (en) 2016-05-09 2022-11-22 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for industrial internet of things data collection in downstream oil and gas environment
US11442445B2 (en) 2017-08-02 2022-09-13 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Data collection systems and methods with alternate routing of input channels
FR3075951B1 (fr) 2017-12-21 2020-05-22 Safran Aircraft Engines Detection de contact intermittent sur capteur moteur
CN108387205B (zh) * 2018-01-20 2021-01-01 西安石油大学 基于多传感器数据融合的钻具姿态测量系统的测量方法
BE1026251B1 (fr) * 2018-05-02 2019-12-02 Safran Aero Boosters Sa Méthode de mesure pour un test d'une pièce d'une turbomachine d'aéronef
CN109639762B (zh) * 2018-11-07 2021-02-09 重庆光电信息研究院有限公司 城市物联网信息分级处理系统及方法
JP7471776B2 (ja) * 2019-02-18 2024-04-22 三菱重工業株式会社 ジェットエンジン
US10995688B2 (en) * 2019-06-04 2021-05-04 GM Global Technology Operations LLC Method and system for determining thermal state
CN110360024A (zh) * 2019-07-29 2019-10-22 西北工业大学 一种基于fpga+dsp的火箭发动机机载故障诊断装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4791573A (en) * 1986-09-02 1988-12-13 Sanders Associates, Inc. State-deviation-estimation circuit employing a phase-locked-loop phase reference
US6577976B1 (en) * 1999-09-17 2003-06-10 Hrl Laboratories, Llc Method for dynamic autocalibration of a multi-sensor tracking system and apparatus incorporating it therein
US20030157965A1 (en) * 2000-04-28 2003-08-21 Claude Marro Reception system for multisensor antenna
US7032857B2 (en) * 2003-08-19 2006-04-25 Cuong Tu Hua Multi-sensor guidance system for extreme force launch shock applications
CN102680762A (zh) * 2011-10-11 2012-09-19 国电联合动力技术有限公司 一种无迹卡尔曼滤波的风电场机端电压测量方法及其应用
CN102692223A (zh) * 2012-06-27 2012-09-26 东南大学 用于wsn/ins组合导航的多级非线性滤波器的控制方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5680409A (en) * 1995-08-11 1997-10-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for detecting and identifying faulty sensors in a process
US7130772B2 (en) * 2004-04-07 2006-10-31 United Technologies Corporation Method and apparatus for estimating a parameter based on a plurality of redundant signals
JP2007228161A (ja) * 2006-02-22 2007-09-06 Fujitsu Ltd 無線ネットワーク制御装置のバッファ管理方法および無線ネットワーク制御装置
US7821938B2 (en) * 2007-04-20 2010-10-26 Provigent Ltd. Adaptive coding and modulation for synchronous connections
US9404775B2 (en) * 2008-04-30 2016-08-02 Honeywell International Inc. Systems and methods for identifying faulty sensors
JP2009300380A (ja) * 2008-06-17 2009-12-24 Mitsubishi Electric Corp 目標追尾装置
FR2943234B1 (fr) * 2009-03-18 2012-09-28 Imra Europe Sas Procede de surveillance d'un parametre biologique d'un occupant d'un siege avec reduction de bruit
DE102010023387A1 (de) * 2010-06-10 2011-12-15 Volkswagen Ag Verfahren und Vorrichtung zur Kompensation eines Sensorfehlers
FR2972528B1 (fr) * 2011-03-10 2013-11-22 Snecma Dispositif et methode de fiabilisation d'une grandeur mesuree par des chaines de mesure
WO2013037855A1 (de) * 2011-09-12 2013-03-21 Continental Teves Ag & Co. Ohg Sensorsystem mit einer fahrzeugmodelleinheit

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4791573A (en) * 1986-09-02 1988-12-13 Sanders Associates, Inc. State-deviation-estimation circuit employing a phase-locked-loop phase reference
US6577976B1 (en) * 1999-09-17 2003-06-10 Hrl Laboratories, Llc Method for dynamic autocalibration of a multi-sensor tracking system and apparatus incorporating it therein
US20030157965A1 (en) * 2000-04-28 2003-08-21 Claude Marro Reception system for multisensor antenna
US7032857B2 (en) * 2003-08-19 2006-04-25 Cuong Tu Hua Multi-sensor guidance system for extreme force launch shock applications
CN102680762A (zh) * 2011-10-11 2012-09-19 国电联合动力技术有限公司 一种无迹卡尔曼滤波的风电场机端电压测量方法及其应用
CN102692223A (zh) * 2012-06-27 2012-09-26 东南大学 用于wsn/ins组合导航的多级非线性滤波器的控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP2904353A1 (fr) 2015-08-12
FR2996302A1 (fr) 2014-04-04
JP2015532485A (ja) 2015-11-09
JP2019090812A (ja) 2019-06-13
US9842087B2 (en) 2017-12-12
US20150248375A1 (en) 2015-09-03
RU2015116899A (ru) 2016-11-27
EP2904353B1 (fr) 2018-11-21
WO2014053747A1 (fr) 2014-04-10
FR2996302B1 (fr) 2014-10-17
JP6649459B2 (ja) 2020-02-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2642142C2 (ru) Способ и система для измерения со множеством датчиков
Rodrigues et al. A fault detection and isolation scheme for industrial systems based on multiple operating models
US7415328B2 (en) Hybrid model based fault detection and isolation system
CN107622308B (zh) 一种基于dbn网络的发电设备参数预警方法
CN102483626B (zh) 用于检测航空器系统性能中系统错误的残差的残差分析装置和方法
CN1052087C (zh) 早期火灾探测装置
US9404775B2 (en) Systems and methods for identifying faulty sensors
CN108369109B (zh) 用于监控至少两个冗余传感器的方法
CN107525526A (zh) 提供关于传递函数的不确定性的测量结果的设备和方法
DE102013100799A1 (de) Umformerschaltung mit einer Stromschnittstelle sowie Meßgerät mit einer solchen Umformerschaltung
JP2013196698A (ja) システム監視
CN104019831A (zh) 基于emd和熵权的陀螺仪故障诊断方法
US9823276B2 (en) Process control loop current verification
US20180053400A1 (en) Method and Apparatus For Determination Of Sensor Health
JPWO2016035338A1 (ja) 監視装置及びその監視方法、監視システム、並びにコンピュータ・プログラムが格納された記録媒体
CA3163790C (en) Prognostics for improved maintenance of vehicles
WO1999064736A1 (fr) Procede permettant de detecter les defaillances de capteurs et de controler de l&#39;etat de fonctionnement d&#39;un objet
US20210111730A1 (en) Systems and methods for removing low frequency offset components from a digital data stream
KR102582270B1 (ko) 인공지능 기반의 자율 제어형 수처리 제어시스템
US11817875B2 (en) Systems and methods for removing low frequency offset components from a digital data stream
EP2780769A1 (en) Method and arrangement for configuring a system for monitoring the performance of a control loop of an industrial plant
US7222056B2 (en) Method for minimizing the error of a measurable quantity
Li et al. Dynamic gas turbine condition monitoring scheme with multi-part neural network
EP3517892A1 (en) Multiple sensor integration
CN107918334A (zh) 使用gortzel滤波器监测物理资产

Legal Events

Date Code Title Description
HC9A Changing information about inventors
PD4A Correction of name of patent owner