LS-SVM辅助的小幅值及缓变故障检测与容错方法

作者：张闯; 赵修斌; 庞春雷^*; 冯波; 高超

来源：中国惯性技术学报, 2019, 27(03): 415-420.

DOI：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2019.03.020

• INS/GNSS组合导航
• 故障检测与容错
• 小幅值故障
• 缓变故障
• 最小二乘支持向量机

在INS/GNSS组合导航中,针对传统残差χ2检验法对小幅值突变故障和缓变故障检测效率不高的问题,提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)辅助的故障检测与容错方法。该方法通过构建双阈值检测门限来判断观测数据质量,当观测数据受污染时,利用LS-SVM对残差的预测值代替卡尔曼滤波残差自适应调节滤波增益矩阵,降低漏警故障对状态估计的污染,以提升估计精度和故障检测灵敏性。仿真结果表明,对于小幅值突变故障和缓变故障,相比于传统残差χ2检验法,所提方法检测漏警率分别能降低25%和15%以上,故障期间滤波精度可提高85%以上。

• 单位
  空军工程大学信息与导航学院