基于IMM算法的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷研究.pdf

1、慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航與天文導(dǎo)航這三種具有代表性的導(dǎo)航方式各有優(yōu)缺點，充分發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢，互相取長補短，組成組合導(dǎo)航系統(tǒng)是實現(xiàn)精確制導(dǎo)的重要發(fā)展方向，也是組合導(dǎo)航研究的典型對象。為進(jìn)一步提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性和精度，本文對組合導(dǎo)航系統(tǒng)的故障檢測與診斷算法進(jìn)行了研究。
　　 針對上述問題，本文詳細(xì)介紹了組合導(dǎo)航系統(tǒng)總體方案的設(shè)計，包括組合導(dǎo)航系統(tǒng)的四種工作模式、狀態(tài)估計方法和組合導(dǎo)航系統(tǒng)的容錯解決方案。在組合導(dǎo)航故障檢測算法方面

2、，主要討論了目前較為成熟的幾種濾波算法，包括集中式卡爾曼濾波、聯(lián)邦卡爾曼濾波、自適應(yīng)卡爾曼濾波和交互式多模型算法，其中交互式多模型算法的精度稍高于其它幾種卡爾曼濾波算法，對于飛行器等重要運載體來說，導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性比精度更為重要。
　　 為進(jìn)一步驗證交互式多模型算法在組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障檢測與診斷中的優(yōu)越性，本文以GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)為例，建立了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和故障模型，在MATLAB仿真平臺下將交互式多模型算法與傳統(tǒng)