基于MSPCA的故障檢測(cè)方法在冗余慣導(dǎo)中的應(yīng)用研究.pdf

1、伴隨著科技的不斷進(jìn)步，慣性導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的越來越迅猛，在研究如何提升慣導(dǎo)系統(tǒng)精度的同時(shí)，對(duì)慣導(dǎo)系統(tǒng)可靠性的要求也越來越高。慣導(dǎo)系統(tǒng)可靠性的提高可以通過對(duì)陀螺儀進(jìn)行冗余配置實(shí)現(xiàn)，當(dāng)陀螺儀出現(xiàn)故障時(shí)，需要及時(shí)的進(jìn)行故障檢測(cè)并且隔離出來。所以對(duì)于冗余慣導(dǎo)系統(tǒng)來說，引入故障檢測(cè)技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并且定位故障，進(jìn)一步提高冗余慣導(dǎo)系統(tǒng)的可靠性，保證系統(tǒng)長時(shí)間有效地工作。
　　本研究以船用冗余式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)為研究對(duì)象，將多尺度主元分析引入船用冗

2、余式捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)故障檢測(cè)，借鑒該方法在化工過程故障檢測(cè)的應(yīng)用，并且結(jié)合船用冗余慣導(dǎo)系統(tǒng)的特點(diǎn)，進(jìn)行故障檢測(cè)研究。在采用傳統(tǒng)多尺度主元分析方法進(jìn)行故障檢測(cè)之前，采用小波去噪對(duì)陀螺儀信號(hào)進(jìn)行處理，會(huì)經(jīng)歷兩次小波分解、重構(gòu)，針對(duì)該問題，將小波去噪與多尺度主元分析方法的小波分析部分結(jié)合起來，達(dá)到節(jié)省算法時(shí)間的目的。將多尺度主元分析（Multiscale Principal Component Analysis，MSPCA）方法應(yīng)用于冗余慣導(dǎo)系統(tǒng)

3、故障檢測(cè)，針對(duì)產(chǎn)生的虛警問題，研究噪聲對(duì)多尺度主元分析故障檢測(cè)的影響，主要分為對(duì)主元模型的建立和故障檢測(cè)結(jié)果兩個(gè)方面的影響。通過對(duì)陀螺儀信號(hào)加入不同信噪比的噪聲，可以證明噪聲會(huì)影響主元模型的復(fù)雜程度并且會(huì)使故障檢測(cè)過程中產(chǎn)生虛警現(xiàn)象，因此對(duì)陀螺儀信號(hào)進(jìn)行去噪處理是十分必要的。通過對(duì)光纖陀螺儀輸出信號(hào)的特點(diǎn)進(jìn)行深入分析，以陀螺儀信號(hào)處理的實(shí)時(shí)性為分析的前提，設(shè)計(jì)基于小波閾值的實(shí)時(shí)去噪方法，對(duì)光纖陀螺儀的隨機(jī)噪聲進(jìn)行去除，并結(jié)合光纖陀螺儀輸

4、出信號(hào)的特點(diǎn)對(duì)小波閾值選取準(zhǔn)則優(yōu)化和改進(jìn)。通過對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)的實(shí)時(shí)去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，驗(yàn)證該方法在滿足陀螺儀信號(hào)實(shí)時(shí)性的前提下，對(duì)陀螺儀信號(hào)的有效。針對(duì)多尺度主元分析歷史模型庫無法全覆蓋的問題，在保留傳統(tǒng)歷史模型庫優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，加入陀螺儀在線數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)建模過程，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)的歷史模型庫無法對(duì)所有模型全覆蓋的問題。對(duì)MSPCA算法和小波去噪進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，將小波去噪過程與MSPCA算法的小波分解部分結(jié)合在一起，解決了小波變換算法重