基于聯(lián)邦濾波器的多傳感器故障檢測隔離算法

　　針對多傳感器系統(tǒng)的故障檢測與隔離問題，以聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種INS/GNSS/視覺組合導(dǎo)航系統(tǒng)，并針對系統(tǒng)可能出現(xiàn)的傳感器數(shù)據(jù)軟故障及硬故障，采用殘差χ2算法與改進(jìn)SPRT（序貫概率比檢驗(yàn)）算法結(jié)合，對濾波殘差進(jìn)行故障檢測，發(fā)現(xiàn)故障后將故障相關(guān)子濾波器進(jìn)行隔離，重新構(gòu)建濾波系統(tǒng)，將重構(gòu)系統(tǒng)的濾波結(jié)果作為下一時(shí)刻的濾波初值。仿真結(jié)果表明，該方法能夠在子濾波器發(fā)生故障時(shí)及時(shí)檢測并對故障部分進(jìn)行隔離，完成系統(tǒng)重構(gòu)，在一定程度上保證系統(tǒng)的定位精度，提升系統(tǒng)的可靠性。

　　由于衛(wèi)星導(dǎo)航自身存在諸多限制，未來的導(dǎo)航系統(tǒng)向著多源導(dǎo)航方向發(fā)展，通過對多種傳感器的導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合，提升系統(tǒng)整體導(dǎo)航精度以及場景適應(yīng)性。這種導(dǎo)航系統(tǒng)量測信息來源于各個(gè)導(dǎo)航傳感器，不同傳感器的適用范圍不同，當(dāng)載體所在場景不適用于某種傳感器，或傳感器自身器件出現(xiàn)故障，都會輸出錯(cuò)誤的導(dǎo)航信息，進(jìn)而影響到系統(tǒng)的性能。

　　導(dǎo)致傳感器出現(xiàn)故障的原因很多，很難進(jìn)行歸納總結(jié)，但不同故障源引起的傳感器輸出故障信息具有一般性，主要可以分為軟故障和硬故障兩類，對于不同的故障類型，有著不同的檢測方式。目前多傳感器導(dǎo)航系統(tǒng)比較成熟的故障檢測方法主要是基于卡爾曼濾波器的χ2 檢驗(yàn)法，包括殘差χ2 檢驗(yàn)法、狀態(tài)χ2 檢驗(yàn)法、雙狀態(tài)χ2 檢驗(yàn)法。

　　殘差χ2 檢驗(yàn)法對于突變的硬故障具有較好的檢測效果，但是不易檢測出慢變故障，存在較大的延時(shí)。序貫概率比檢驗(yàn)是殘差判決中一種較為常用的方法，相比于殘差χ2 檢驗(yàn)法，該方法更適合軟故障檢測。JARMANKD 等人采用序貫概率比法對組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測，針對正態(tài)分布的檢測量，提出了一種改進(jìn)的序貫概率比故障檢測算法，采用迭代遞推的方法來計(jì)算故障檢驗(yàn)函數(shù)，對于慢變的斜坡故障具有較高的靈敏度。但也正因?yàn)椴捎玫f推法，當(dāng)故障消失后，由于其對緩變故障的跟蹤特性，檢驗(yàn)值需要經(jīng)過一段時(shí)間恢復(fù)到閾值以下，從而無法準(zhǔn)確判斷故障的結(jié)束時(shí)間。

　　本文首先建立INS/GNSS/視覺組合導(dǎo)航系統(tǒng)，并對系統(tǒng)在無故障狀態(tài)下的定位能力進(jìn)行了仿真驗(yàn)證；之后基于殘差χ2 檢驗(yàn)法以及改進(jìn)SPRT 檢測法的特性，研究了殘差χ2-SPRT 聯(lián)合故障檢測算法，該方法與單一檢測方法相比，對系統(tǒng)軟故障及硬故障均有較好的響應(yīng)，在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，能夠較快的檢測出發(fā)生故障的系統(tǒng)，為之后的故障隔離打下基礎(chǔ)，同時(shí)能夠判斷故障結(jié)束時(shí)間，完成誤警率和漏警率均為0.01 時(shí)軟故障及硬故障的檢測。最后基于MATLAB 軟件，對這種檢測算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，并得出相應(yīng)結(jié)論，即該算法可以很大程度上削弱故障對定位結(jié)果的影響，得到與系統(tǒng)正常工作是相近的定位結(jié)果，提升系統(tǒng)可靠性。