LS-SVM辅助的小幅值及缓变故障检测与容错方法

摘要：

在INS/GNSS组合导航中,针对传统残差x2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x2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.

关键词：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

所属期刊栏目：27

分类号：V249.3(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金项目61601506

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：415-420