[发明专利]一种解析式冗余的飞行器容错导航估计方法

说明书

本发明公开了一种解析式冗余的飞行器容错导航估计方法。首先，利用旋翼飞行器的动力学模型，对飞行器的加速度、角加速度信息进行估计；其次，构建角加速度计/动力学模型/IMU故障检测滤波器和IMU/磁传感器/GPS/气压计故障检测滤波器；然后，根据两个故障检测滤波器的输出，构建故障定位策略，实现对导航传感器的故障定位；最后，根据故障检测结果，隔离故障传感器，完成导航信息解算。本发明通过引入动力学模型和角加速度计，实现对角加速度计、动力学模型、IMU、量测传感器的故障检测，同时可以用动力学模型完全代替故障IMU进行导航解算，提高了导航系统的容错性能。

技术领域

本发明属于导航技术领域，特别涉及了一种飞行器容错导航估计方法。

背景技术

机载导航传感器是飞行器进行导航解算的数据来源，解算出的导航信息是飞行器进行稳定飞行的基础。目前常用的机载导航传感器包括惯性传感器——IMU和量测传感器——磁传感器、GPS、气压计等。但在一些特殊的环境中，机载导航传感器性能下降甚至失效，例如声波干扰会破坏IMU的性能，城市遮挡会导致GPS信号丢失等。如果使用故障的传感器参与导航解算，会导致飞行器失控，甚至坠毁。

发明内容

为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种解析式冗余的飞行器容错导航估计方法，提高飞行器导航系统的容错性能。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种解析式冗余的飞行器容错导航估计方法，包括如下步骤：

步骤一：周期读取k时刻载体的旋翼转速量测系统、角加速度计、IMU、磁传感器、GPS和气压计的输出，通过旋翼飞行器的动力学模型，估计旋翼飞行器的运动加速度信息和角加速度信息；

步骤二：利用步骤一中的机载传感器数据输出，构建角加速度计/动力学模型/IMU故障检测滤波器S1和IMU/磁传感器/GPS/气压计故障检测滤波器S2；S1中包括三个并行的子检测器，分别为角加速度计/动力学模型子检测器D1、角加速度计/IMU子检测器D2和动力学模型/IMU子检测器D3；S2中包括三个并行的子检测器，分别为IMU/磁传感器子检测器D4、IMU/GPS子检测器D5和IMU/气压计子检测器D6；

步骤三：根据S1中各个子检测器的故障检测结果，构建故障定位策略，实现对角加速度计、动力学模型和IMU的故障定位，输出定位结果；根据S1的故障定位结果与S2中各个子检测器的故障检测结果，构建全局故障定位策略，定位故障传感器；

步骤四：根据步骤三得到的故障定位结果，制定故障隔离策略，从状态滤波估计中隔离故障传感器，完成导航状态估计；

当机载传感器无故障或动力学模型故障时，使用角加速度计、IMU的加速度计作为状态方程输入，IMU中的陀螺、磁传感器、GPS、气压计作为量测传感器；

当IMU故障时，使用角加速度计和动力学模型的气动力模型作为状态方程输入，磁传感器、GPS、气压计作为量测传感器；

当角加速度计故障时，使用动力学模型的气动力矩模型和IMU中的加速度计作为状态方程输入，IMU中的陀螺、磁传感器、GPS、气压计作为量测传感器；

当GPS或气压计或磁传感器故障时，使用角加速度计、IMU的加速度计作为状态方程输入，隔离故障传感器，使之不参与全局融合滤波；

步骤五：根据步骤四得到的状态估计结果，对k时刻的S1和S2中的状态量进行校正。

进一步地，在步骤一中，通过下式估计旋翼飞行器的运动加速度信息和角加速度信息：