基于粒子滤波的INS/GPS组合导航数据融合及故障诊断

论文摘要

INS/GPS组合导航系统的导航传感器故障严重影响着高动态下系统的完好性。若导航传感器的故障未经处理直接用于滤波,可能导致导航结果失常,甚至引发严重后果。本文以INS/GPS组合导航系统为研究对象,在阅读了大量国内外有关粒子滤波及组合导航故障诊断文献的基础上,对INS/GPS组合导航数据融合及故障诊断展开了深入研究,研究内容主要包括以下几个方面:1、在INS/GPS组合导航系统的松耦合模型的基础上,提出了基于UPF的INS/GPS系统滤波估计方案。该方案以INS的导航参数及平台误差角作为系统状态,以合并后的惯导系统的力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,以GPS的输出作为量测,采用UPF直接进行组合导航系统参数解算。2、针对INS/GPS组合导航系统的特点,提出基于UPF的组合导航故障诊断及一种分层故障诊断方法,设计了可行的故障诊断方案。该方案通过多个滤波器分别滤波生成系统残差,最终采用广义似然比方法完成故障隔离。3、为提高粒子滤波算法的粒子多样性,提出了一种改进PF算法,采用高斯阈值调节器对多项式重采样后进入子代的粒子集合添加扰动,使其偏离平衡位置,有效提高了PF的收敛速度和鲁棒性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 注释表
• 缩略词
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 故障诊断概述
• 1.2.1 故障的基本概念
• 1.2.2 故障诊断基础
• 1.3 国内外组合导航故障诊断问题研究发展现状
• 1.3.1 组合导航系统故障诊断技术概述
• 1.3.2 组合导航系统的主流故障诊断方法概述
• 1.4 本文的主要研究内容及章节安排
• 第二章 粒子滤波及改进的粒子滤波算法研究
• 2.1 粒子滤波对象的相关模型
• 2.2 贝叶斯估计理论
• 2.2.1 贝叶斯定理
• 2.2.2 蒙特卡洛算法
• 2.2.3 序贯重要性采样
• 2.2.4 重要性概率密度函数研究
• 2.2.5 重采样方法研究
• 2.3 标准粒子滤波算法分析
• 2.4 无迹卡尔曼粒子滤波分析
• 2.5 改进粒子滤波算法研究
• 2.5.1 有效粒子选取
• 2.5.2 多项式重采样
• 2.5.3 构造高斯阈值调节器
• 2.5.4 多样性指数评价
• 2.5.5 仿真分析
• 2.6 本章小结
• 第三章 INS/GPS组合导航系统故障诊断建模
• 3.1 惯性导航系统
• 3.2 惯性导航系统常用的坐标系
• 3.3 惯性导航系统的导航计算和姿态计算研究
• 3.4 惯性导航系统的误差方程建模
• 3.4.1 惯性导航系统误差方程
• 3.4.2 GPS接收机误差模型
• 3.5 INS/GPS组合导航系统工作原理与模式研究
• 3.5.1 INS/GPS组合导航系统的工作原理
• 3.5.2 INS/GPS组合导航系统的组合模式和结构
• 3.6 本章小结
• 第四章 INS/GPS组合导航数据融合及故障诊断研究
• 4.1 基于UPF的INS/GPS组合导航的直接法滤波方法
• 4.1.1 INS/GPS组合导航系统滤波结构分析
• 4.1.2 基于UPF的INS/GPS组合导航系统直接法滤波算法
• 4.1.3 仿真分析
• 4.1.4 结论
• 4.2 基于UPF的INS/GPS组合导航故障诊断
• 4.2.1 INS/GPS组合导航系统模型
• 4.2.2 INS/GPS组合导航系统故障诊断
• 4.2.3 仿真分析
• 4.2.4 结论
• 4.3 组合导航分层故障诊断
• 4.3.1 FDD滤波器设计
• 4.3.2 故障检测
• 4.3.3 初级故障隔离及故障诊断/隔离
• 4.3.4 仿真分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文