基于SVR 的惯性/卫星组合导航系统故障诊断方法
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 南京航空航天大学自动化学院,南京211106;
2. 陕西宝成航空仪表有限责任公司,陕西宝鸡721006.

作者简介:

赖际舟

通讯作者:

中图分类号:

V249.3

基金项目:

国家自然科学基金项目(61174197, 61428303).


Fault diagnosis method of integrated GPS/Inertial navigation system based on support vector regression
Author:
Affiliation:

1. College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106,China;
2. Shanxi Baocheng Aviation Instrument Co. Ltd.,Baoji 721006,China.

Fund Project:

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    摘要:

    在惯性/卫星组合导航系统中, 针对传统X2 检验法检测出故障但无法准确识别故障子系统的不足, 提出一种基于支持向量回归的故障诊断方法. 采用残差X2 检验法实时对组合导航系统进行故障检测, 并构建基于支持向量机的回归预测模型, 实现对惯性导航系统状态的预测; 根据系统模型输出和预测模型输出之差辅助进行惯性导航系统的故障判别, 诊断出系统故障源. 仿真结果表明, 所提出的方法能够快速准确地识别故障子系统, 并进行有效的系统隔离和重构, 从而使组合导航系统的性能得到保障.

    Abstract:

    Aiming at the problem that the traditional residual chi-square test can detect the fault but can’t identify the fault subsystem in an integrated GPS/Inertial navigation system, a fault diagnosis method based on support vector regression is proposed. The residual chi-square test is used to do real-time detection for the integrated navigation system. The support vector regression prediction model is constructed to realize the prediction of the inertial navigation system. The output difference between the system model and the prediction model is an auxiliary to diagnose the system fault source. The simulation results show that the method can fast and accurately identify the fault subsystem, and thus fault isolation and system reconfiguration can be done to ensure the performance of the integrated navigation system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

柳敏 赖际舟 刘建业 黄凯.基于SVR 的惯性/卫星组合导航系统故障诊断方法[J].控制与决策,2016,31(10):1889-1893

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  • 收稿日期:2015-09-06
  • 最后修改日期:2016-02-19
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  • 在线发布日期: 2016-10-20
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