Управление состоянием интегрированных навигационных систем по полетным данным

2005

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Авионика и электротехника

№ 89

УДК 629.7.05

УПРАВЛЕНИЕ СОСТОЯНИЕМ ИНТЕГРИРОВАННЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПО ПОЛЕТНЫМ ДАННЫМ

А.В. ЧЕРНОДАРОВ, В.А. МАТЮШИН

Статья представлена доктором технических наук, профессором Кузьминым А.Б.

Рассматривается технология управления состоянием интегрированных навигационных систем по результатам идентификации параметров моделей ошибок датчиков первичной информации, учитывающих изменение их точностных и динамических характеристик в процессе эксплуатации. Приводятся результаты экспериментальных исследований, подтверждающие возможность применения предлагаемой технологии при переводе авиационного оборудования на эксплуатацию по техническому состоянию.

Введение

Развитие авиационной техники (АТ) базируется на системных подходах к проектированию и применению комплексов бортового оборудования (КБО). Именно такие подходы являются концептуальной основой создания интегрированных КБО (ИКБО). В настоящее время данная концепция достаточно хорошо отработана [1,2] и предусматривает взаимодействие систем ИКБО на всех уровнях иерархии в интересах достижения поставленной цели и при наличии заданных ограничений. Вместе с тем проектирование ИКБО в основном ориентировано на решение функциональных задач летательных аппаратов (ЛА) различного назначения и не в полной мере учитывает проблемы их эксплуатации. В этой связи нельзя говорить о системном подходе к созданию ИКБО в полном объеме.

В условиях ограниченных материальных и людских ресурсов перспективным считается метод эксплуатации АТ по техническому состоянию [3]. Полагается, что при таком методе эксплуатации объем, периодичность и необходимость проведения работ будет зависеть от текущего состояния КБО. В настоящее время актуальной остаётся задача практической реализации общих принципов эксплуатации по техническому состоянию. Представляется, что решение указанной задачи должно опираться на современные алгоритмические и аппаратные средства сбора, обработки и представления информации о состоянии конкретных систем КБО.

Типовыми в составе КБО являются навигационные системы (НС) и комплексы (НК) [4].Современные НК включают широкую номенклатуру НС, таких как инерциальные, аэрометрические, радиотехнические, спутниковые НС (СНС) и другие. Причем ядром НК, как правило, являются инерциальные (ИНС) [4] и интегрированные инерциально-спутниковые НС (ИСНС) [4,5]. Поэтому перевод их на эксплуатацию по техническому состоянию является актуальной задачей. Это подтверждается в том числе и следующими причинами:

- ИНС являются основным автономным средством непрерывного определения параметров движения ЛА и непосредственно влияют на безопасность полетов и эффективность выполнения задания;

- для ИСНС концептуально отработаны математические модели ошибок датчиков первичной информации (ДНИ): акселерометров, гироскопов, измерителей псевдодальности и псевдоскорости;

- бортовая реализация математических моделей ошибок ИСНС позволяет учитывать изменение технических характеристик ДНИ путем автоматической перенастройки соответствующих коэффициентов в программе БЦВМ. При этом представляется возможным прогнозировать и компенсировать выходные ошибки ИСНС, а следовательно, и поддерживать требуемую точность навигации;

- структура алгоритмов ИСНС является открытой и позволяет привлекать внешнюю информацию для реализации контура оценивания их ошибок. При этом могут быть использованы интеграционные возможности обобщенного фильтра Калмана (ОФК) [4,5] и его модификаций;

- в настоящее время накоплен значительный практический опыт по определению в наземных условиях и последующей компенсации в полете инструментальных “дрейфов” измерительных блоков ИСНС. В то же время работам по применению для этих целей информации о функционировании ИСНС в полете уделяется, на наш взгляд, неоправданно мало внимания. Оснащение ЛА современными средствами регистрации параметров бортовых систем создает необходимую основу для реализации контура информационной поддержки управления состоянием ИСНС.

Управление состоянием ИСНС здесь рассматривается как процедура автоматической перенастройки коэффициентов в модели ошибок ДНИ, учитывающих изменение их точностных и динамических характеристик в процессе эксплуатации.

Цель работы - обоснование единой технологии оценивания и управления состоянием интегрированных НС по полетным данным в интересах обеспечения технических характеристик, заданных нормативными документами.

1. Структура единого технологического цикла оценивания и управления состоянием интегрированных навигационных систем

В настоящее время считается обоснованной [4,5] технология интеграции НС на основе ОФК. Такая технология НС позволяет:

- объединять разнородные измерительные средства в единую структуру и на этой основе повышать точность и надежность навигационных определений;

- реализовывать взаимную поддержку НС в интересах обеспечения их целостности;

- оценивать ошибки НС и их чувствительных элементов (ЧЭ) по косвенным измерениям и через корреляционные связи.

В то же время возможности современных бортовых вычислителей позволяют расширить круг задач, ориентированных на применение ОФК. К таким задачам можно, в частности, отнести контроль, диагностирование и параметрическую идентификацию моделей ошибок ЧЭ. Решение указанных задач обеспечивает информационную поддержку контура управления состоянием НС. С учетом этого представляется возможной реализация на базе ОФК единого технологического цикла (ЕТЦ) оценивания и управления состоянием интегрированных НС как в полете, так и по полетным данным.

Схема ЕТЦ представлена на рис.1, где обозначены: р, 1 - географические координаты; г

- сигналы наблюдений; X і / і - вектор оценок ошибок ИСНС хі на і-м шаге по і наблюдениям; € і/м- вектор сглаженных оценок ошибок; пі = гі -Иі  Фі€і_1,і-1 - обновляющая

последовательность (невязка); Фі - переходная матрица для вектора ошибок; Иі - матрица

Л

коэффициентов связи; Рі/і -ковариационная матрица ошибок оценивания; (...) - символ оценки.

При формировании наблюдений и оценке состояния ИНС используются географические координаты и составляющие вектора траекторной скорости ЛА, определяемые дискретно СНС.

При функционировании представленной на рис.1 схемы в «прямом» времени представляется возможным обнаружить разладку только непосредственно наблюдаемых выходных сигналов ИНС 2рху. Локализация же неисправностей блоков ИНС с глубиной до чувствительных элементов может быть выполнена путём обработки разностей оценок вектора ошибок ИНС, полученных в «прямом» и «обратном» времени.

АЛЛ

ОБРАБОТКА ДАННЫХ В “ПРЯМОМ” ВРЕМЕНИ

Обнаружение Обнаружение

сбоя в у-м отказа в у-м

канале канале

вектора вектора

наблюдения Б наблюдения

по критерию —» по критерию

С2 А2

Поканальный контроль } = 1, 1

Б

Адаптивно-

робастное

оценивание

параметров

состояния

г/г

Б

Контроль и защита целостности фильтра

Параметрическая

идентификация

ОБРАБОТКА ДАННЫХ В “ОБРАТНОМ” ВРЕМЕНИ

Регистрация оценок

Обнаружение Обнаружение

отказа в к-м сбоя в к-м

канале канале

вектора ъ вектора

состояния по состояния по

критерию критерию

А2 С2

Поканальное диагностирование, к = 1, п

хі+ш

Адаптивноробастное сглаживание оценок расширенного вектора состояния

Контроль и защита целостности фильтра

Регистрация

оценок

X.,

1/1

О

X

Ф-

т

Р

V

Ъ

1

Рис. 1. Структура единого технологического цикла оценивания и управления состоянием

интегрированных навигационных систем

2. Оценивание параметров состояния и функциональный контроль интегрированных навигационных систем на основе комплексной обработки данных в “прямом” времени125

Функциональный контроль интегрированных НС опирается на технологию поканальной (поэлементной) обработки вектора наблюдений = {г} ,21}. На основе такой технологии

представляется возможным контролировать НС по обобщённым параметрам, характеризующим состояние каждого из I измерительных каналов. Например, для контроля у-го измерительного канала может быть использована нормированная невязка , где а}— параметр масштаба;

7=1,1; I -размерность вектора наблюдений 2г. При обработке наблюдений в “прямом” времени

невязка V} представляет собой разность V} = 2} - €у -между реальным и прогнозируемым

£у = НуШу значениями наблюдений, где ту, X7г - оценки вектора ошибок НС хг на г-м шаге

после обработки соответственно }-го элемента и всего вектора наблюдений z{; Н. - вектор -строка коэффициентов связи. Статистические свойства указанных невязок могут быть использованы для построения решающих правил и допусков.

Известно [6], что при отсутствии разладки между прогнозируемым и реальным наблюдениями квадрат нормированной невязки р.2 имеет распределение с2, а отношение

реальной а. 2 и прогнозируемой а. 2 дисперсий невязок - распределение ё2. Для данных

распределений математическое ожидание и дисперсия имеют табулированные значения. Это может быть использовано для формирования допусков и классификации технических состояний интегрированных НС: исправного, работоспособного и т.д.

На рис. 2 отражена технология оценивания состояния и функционального контроля интегрированной НС. Здесь показаны: у.2,гу-2 - табулированные значения допусков на обобщённые параметры; АРФ - адаптивно-робастная модификация [7] ОФК; М-; Рг/г -ковариационные матрицы оценок т. и /г соответственно; | | - задержка на один такт.

Необходимые условия исправного состояния интегрированной НС по }-му элементу вектора наблюдений вытекают из свойств невязки V. и имеют вид

V. е N(0; а2); р.2 = пз 2 / а. 2 е с2 (1;2); Е. = а. 2 / а. 2 е ё(а; Ь),

где а2- реальное значение дисперсии }-й невязки, вычисленное на скользящем временном интервале; а,Ь - табулированные значения математического ожидания и дисперсии для распределения тё2 [8].

Используя свойства распределений С и '&1, а также правило Ъо [8] могут быть сформированы допуски у2 и г;-2 соответственно на исправное и работоспособное состояние интегрированной НС по -му каналу вектора наблюдений

Р2 <у2 = 1 + Ъл/2 » 5.1; <г2 = а + ъ41Ь.

На структурной схеме (рис. 2) параметр р2 формируется по текущей невязке и отражает

текущее состояние}-го канала вектора наблюдений. Его отклонение от допуска у2 может быть связано как с кратковременными сбоями, так и с отказами. Параметр Е. представляет собой

отношение реальной и прогнозируемой дисперсий невязки. Он формируется по усреднённому множеству значений невязки на скользящем временном интервале. Поэтому его отклонение от допуска г 2 может быть связано с постепенным отказом.

В соответствии с представленной на рис. 2 структурной схемой, при отсутствии разладки невязка V. обрабатывается обобщённым фильтром Калмана, парирование отказа

осуществляется путём подключения резервного канала, а парирование кратковременного сбоя -путём адаптивно-робастной обработки невязки с использованием функции влияния ^(Р) [7]. Данная функция определяет уровень доверия к поступающим измерениям.

Приведенная схема оценивания и функционального контроля позволяет обнаружить только факт разладки между выходными сигналами комплексируемых НС, проявляющийся через соответствующие элементы вектора невязок . Поэтому для диагностирования

представляется целесообразным применять обобщённые параметры, которые бы позволяли обнаруживать разладку по каждому элементу вектора состояния интегрированной НС.

Ниже показывается, что для локализации места отказа с глубиной до датчика первичной информации, а именно: акселерометра, гироскопа, измерителя псевдодальности СНС, могут быть использованы комбинации оценок, полученных при обработке наблюдений в “прямом” и “обратном” времени.

Рис. 2. Оценивание параметров состояния и функциональный контроль интегрированных навигационных систем

3. Диагностирование интегрированных навигационных систем на основе

комплексной обработки полётных данных в “прямом” и “обратном” времени

Задача диагностирования интегрированных НС может быть решена при наличии информации о действительной фазовой траектории, которой соответствует эталонный (истинный) вектор состояния (ВС) НС. Однако на практике такая информация недоступна. Поэтому для решения указанной задачи применяют альтернативные подходы, не требующие знания эталонного ВС в явном виде. Данные подходы основаны на реализации процесса оценивания ВС в виде нескольких эквивалентных процедур, выполняемых параллельно и независимо.

Возможность применения подобной технологии для контроля резервируемых НС, построенных по единым принципам, показана в работе [9]. Её развитие в интересах функционального контроля [10] и диагностирования [11] нерезервированных НС базируется на совместной обработке сигналов в прямом (фильтрация) и обратном (сглаживание) времени. Причём решение задачи диагностирования опирается на структуру сигналов наблюдений, формируемых на этапе сглаживания. Данные сигналы, представляют собой разность между соответствующими оценками элементов ВС, полученными в “прямом” и “обратном” времени.

Следует отметить, что на этапе сглаживания множество элементов ВС может быть расширено относительно базового ВС, формируемого при фильтрации. В ВС могут быть дополнительно включены параметры, характеризующие конструктивные особенности ДНИ. Таким образом, в процессе постобработки наблюдений представляется возможным не только уточнять оценки ВС, но и решать задачи диагностирования и идентификации.

Обобщённые параметры, реагирующие на разладку элементов ВС, конструктивно входят в следующую квадратичную форму:

’ =ПаN АР1 "Ч / N ,

где /N =3/(1) — ^в(1)_ ТФ1+1 Х'+1/N — —/1 ;

(0_ Х1 — Х ;

^(1) = Ф 1+1/N (Х1+1 — Х'+1/N ) ;

АР = Р + ТФ—1 Р Ф — ТТ •

ш 1 1 /^ 1+1/N^1 /N Т з

€/1, €/N - оценки ВС Х1 в 1-й момент времени по 1 наблюдениям, полученные соответственно на этапах фильтрации и сглаживания;

Р /1, Р / N - ковариационные матрицы указанных оценок;

Ф1 / - переходная матрица для расширенного ВС;

N - количество отсчетов на интервале сглаживания;

Т - матрица связи расширенного ВС —+1/N с базовым —7i; Ф—Т = (Ф-1)Т .

Устойчивое сглаживание (|б| < 3а), отражающее исправное состояние НС,

характеризуется следующими распределениями невязки пг/и квадратичной формы Ji

П/N е Ж0; АР-); Jге х2

где п - размерность ВС.

С учетом статистических свойств распределения %2 и правила 3а могут быть сформированы необходимые условия исправного состояния (отсутствие сбоев и отказов) НС в целом

Ji < п + з42п

и ,-го элемента ВС в частности

’к,) = ’

где п / N =Аи~Ч / N;

БОРТОВАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ Прогноз оценок:

л л

x,7 i -1 - Ф/ xi-l/1-1

P..., - Ф. P.,,., Фт. + Г. Q., Г1. i/i-1 l 1-1/1-1 l l ^-1-1 l

Обработка наблюдений:

л

n. = z. - H. x,

l l l i/l-1

K. = P.,., HT.(HP.,., HT. + R.)-1

l Vl-1 l v l ll-l l V

л л

xv. = x.r ,+ K n . l/l ll-l l l

P = P .,., - K.H .P . ,,

Ш ll-l l l ll-l

P-1.,. = HT. R-1. H. + F-T.P-1.,,, Ф-1.

l/l l l l l l-i/l-i l

Л

X., i/i Ф i Ф-1 i p/i

’ ^ ’ ^ ’ ч

p-1,

i/i

БОРТОВЫЕ УСТРОЙСТВА РЕГИСТРАЦИИ

ПОСЛЕПОЛЕТНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ Интерполяция оценок:

А А

x = Ф-1 x

(i / i+1)N i (i+1 / i+1 )N

p-1 =ФТ(Р +Г О Г Т)-1Ф +TTP-1 t

r i/N ^ A1 i+1/N A Г*1-1* i ' A r i/i

Обработка наблюдений:

А А

ni/N = Т X(i/i+1)N " Х i/i

к = p tt p-1

1V,i/N r i/N L r i/i

А А

x = x + K n

A(i/i)N (i/i+1)N i/N 11 i/N

AP-1. = P-1... - P-1..T P N TTP-1...

i i/i i/i i/N i/i

д p-1i = aU-Ti д D-1¿ д U-1. ñi/N =ñU 1 П i/N

i:=i _ 1 ñ/N; Щ ; Jw=o ; j = 1

Рис. 3 Технология диагностирования интегрированных навигационных систем по полетным данным

DU- DD- 1- соответственно верхняя треугольная с единичной диагональю и диагональная матрицы, получаемые путем ортогонального преобразования

DP- = DU-T AD^AUr1;

DD-) - j-й элемент диагональной матрицы AD-.

a .

С учетом разложения (5) и свойств статистики Фишера [8]

= w

AD

может быть сформировано необходимое условие работоспособного состояния (отсутствие отказов) НС по j-му элементу ВС

Fj <h2j = a + З^Ь ,

где <a2(i / j) - оценка дисперсии невязки ~i / N (j) на скользящем временном интервале.

Предлагаемая схема диагностирования интегрированных НС по полётным данным представлена на рис.З, где введены следующие обозначения: Qi; Гi - соответственно

ковариационная и переходная матрицы для вектора возмущений ДНИ; Ri - ковариационная

матрица шумов датчиков внешней информации. При оценке ошибок ИНС датчиком внешней информации является СНС.

Следует отметить, что классические процедуры [12], реализующие разложение (5) в явном виде, являются вычислительно неустойчивыми. Поэтому при практической реализации схемы диагностирования (рис. З) была применена U-D технология фильтрации и сглаживания [1З], не требующая обращения матриц, а также выполнения разложения (5) в явном виде.

4. Параметрическая идентификация моделей ошибок датчиков первичной

информации интегрированных навигационных систем

В процессе эксплуатации интегрированных НС происходит изменение точностных и динамических характеристик чувствительных элементов (ЧЭ), которые учитываются через параметры а и s их модели ошибок.

В настоящее время считается возможным [4] приближенное описание случайных

“дрейфов” ЧЭ Aw в виде марковского гауссовского процесса первого порядка

Aw = - а Aw + X s д/2а

с экспоненциальной корреляционной функцией

R

где a = ^ = const; t-время корреляции; X е N(0, 1); t

R(0) = s2 - дисперсия случайного “дрейфа” ЧЭ.

Можно видеть, что при А = -a; G=s V2а ; x=Aw уравнение (7) легко отображается на модель ошибок ИСНС общего вида

x

Нричем при реализации оценивающего фильтра (рис. З) по параметрам модели (9) могут быть определены переходные матрицы Ф;, Г;, а именно:

d0

dT

при ь_!) = Е; Щ_и ь_!) = 0;

Е- единичная матрица соответствующей размерности.

Управление состоянием ЧЭ в интересах поддержания требуемых эксплуатационных характеристик ИСНС опирается на идентификацию параметров а, о. Параметрическая

Л

идентификация может быть выполнена путем корреляционной обработки оценок х ошибок ЧЭ. Для этого параметр а выбирается таким образом, чтобы минимизировать квадратичную функцию.

N л

Р

1=1

где

Л 1 N +к 0 0 О Л 1 N Л _____

Як =— У ХгХг—к , Хг = Хг — тх; тх = — V Xi ; к = 0, N,

N£¡+1 ’ х’ х N1=1 ’

Л

Хг = х(иг) - оценка дрейфа соответствующего ЧЭ;

N - количество отсчетов;

Т/ = кЬ; Ьи = и- и.\.

Дифференцируя функцию (12) по а и приравнивая к нулю производную, получим

N N

Эр(а) _,Л € _ 2 -ат1Ч _ 2 -ат А

= -2

1=1 1 1

Учитывая, что для ЧЭ 0 < а < 1 и второй сомножитель в уравнении (14) не влияет на решение, можно записать

N л N

V Я} = у^е--' .

1=1 1=1

При разложении функции е аТ] в ряд Маклорена

—ат>~ 1 2 2 1 3 3

е 1 = 1 — ат1 + — а т, —а т, ...

1 2 1 6 1

вид уравнения (4.9) будет зависеть от количества учитываемых членов данного разложения:

са + ё = 0;

Ьа2 + са + ё = 0; аа3 + Ьа2 + са + ё = 0; ... ,

N и3 N и2 N N

где а = у-!; Ь = — у-2; с = Vи}; ё = Vт} — N = 0;

1=1 6 1=12 1=1 1=1

Л

г;. = Я;-/о2 - нормированная корреляционная функция.

Решая данные уравнения, можно оценить параметр а с определенной точностью. Кроме того, в процессе параметрической идентификации на основе корреляционной обработки данных

Л

(13) может быть оценена и дисперсия “дрейфа” соответствующего ЧЭ, а именно: о2 = Я0.

После идентификации параметры моделей ЧЭ могут быть учтены в БЦВМ.

Рассмотренная процедура настройки может быть включена в технологический цикл подготовки ИСНС к применению с учетом изменения характеристик ЧЭ в процессе эксплуатации. Кроме того, по результатам идентификации может приниматься решение о целесообразности использования конкретных ЧЭ в структуре НС и необходимости перехода на резервные источники информации.

А

5. Анализ результатов исследований

Работоспособность рассмотренных алгоритмов функционального контроля и диагностирования была проверена на полунатурной модели ИСНС. Эталонная фазовая траектория (ЭФТ) формировалась по данным бортового устройства регистрации параметров полета «Тестер У3». Это позволило исследовать влияние реальной динамики движения летательного аппарата (ЛА) на точностные характеристики ДНИ. Выходные сигналы ДПИ формировались по зашумленным параметрам ЭФТ.

На рис. 4, 5 показана динамика изменения оценок автокоррелированных ошибок («дрейфов») соответственно акселерометра ах и гироскопа ах при обработке инерциально-спутниковых наблюдений в «прямом» времени и уточнении указанных оценок в «обратном» времени. Отказ акселерометра на 500 с косвенно проявляется в процессе фильтрации по каналу скорости ZV, когда обобщенный параметр в}2 превышает допуск. При диагностировании отказавший акселерометр локализуется при превышении допусков обобщенными параметрами в2sаj (критерий х2) и Р$а1- (критерий и2) (рис. 4), которые формируются по невязке у^. Можно также видеть (рис. 5), что отказ акселерометра несуществено повлиял на изменение обобщенных параметров в2>?а1 и характеризующих состояния соответствующего гироскопа.

Акселерометр ах, м/с2

Ошибка и оценки фильтрации и сглаживания

Рис.4

Гироскоп °/ч

Рис.5

Рис. 4. Динамика изменения оценок авторкоррелированных ошибок акселерометра

Рис. 5. Динамика изменения оценок авторкоррелированных ошибок гироскопа

Таким образом, комбинированная обработка наблюдений в «прямом» и «обратном» времени позволяет решать задачи контроля и диагностирования с глубиной до датчиков первичной информации НС.

Результаты эксперимента по идентификации интервала корреляции т одного из гироскопов показаны на рис.6, где показаны нормированные корреляционные функции гэ, гм, ги соответственно для реального (эталонного), модельного (априорного) и идентифицированного дрейфов гироскопа. Данным корреляционным функциям соответствуют параметры тэ=1000 с, т м=300 с, ти=967 с. Видно, что процедура идентификации позволяет уточнять интервалы корреляции ДНИ (ти~ тэ) и тем самым повышать эффективность функционирования ИНС в автономных режимах.

Рис. 6. Нормированные корреляционные функции

Нарушение технического состояния ДНИ сопровождается, как правило, одновременным изменением реальных дисперсий ошибок s2 a ,s2a и их времени корреляции Т а,Т а. Результаты такого эксперимента представлены на рис.7, где показаны действительная ошибка акселерометра х и ее оценка £, а также формируемая ОФК среднеквадратическая (СКО) sa=yjРа и действительная А ошибки оценивания. Имитировался отказ акселерометра на 1000 с путем увеличения на два порядка его выходной ошибки и на порядок времени ее корреляции, т.е. сигнал акселерометра при отказе формировался с учетом следующих параметров sa =10 mg, т a= 1000 с. Можно видеть, что отказ акселерометра косвенно проявился в процессе оценивания ошибок ИНС по скоростным наблюдениям, когда обобщенные параметры ft2j (критерий /2) и Fj (критерий и2) превысили соответствующие допуски.

Следует отметить, что прогнозная СКО оценки смещения акселерометра s существенно отличается от ее действительного значения А (рис. 7). Это связано с тем, что модель прогнозирования ошибок ИНС настроена на исправное состояние ДНИ, когда дисперсии их реальных дрейфов не превышают априорно заданных. Ноэтому принятие решения о состоянии ДНИ только по оценкам их дрейфов может оказаться ошибочным. В то же время, по результатам отработки оценок в частотно-временной области определяется изменение интервала корреляции и дисперсии дрейфов ДНИ. Таким образом, решение о состоянии ДНИ принимается с учетом значений этих дополнительных диагностических параметров. В данном эксперименте оценка дисперсии S2a смещения выходного сигнала одного из акселерометров превысила почти на порядок ее номинальное значение, а ошибка идентификации интервала корреляции ta того же сигнала не превысила 10% от его действительного значения 1000 с. Нолученные результаты позволили сделать вывод об отказе акселерометра и исправном

состоянии гироскопов. Для уменьшения времени локализации отказов ДНИ процедура идентификации может выполняться в режиме реального времени одновременно с оцениванием ошибок ИНС. Кроме того, результаты идентификации могут быть использованы для перенастройки модели ошибок ИНС с учетом текущего состояния ДНИ.

|к Результаты фильтрации

Сохранить график I График 2 График 3 График! Показатели работы фильтра

Эталонное значение и оценка

Критерии хи-квапрат

Критерий тзта-квапрат

Рис. 7. Результаты исследований корректируемой ИНС с контуром диагностической

идентификации

Заключение

В соответствии с поставленной в работе целью обоснована технология управления состоянием интегрированных навигационных систем по результатам диагностической идентификации параметров моделей ошибок датчиков первичной информации (ДНИ). Предложенная технология опирается на процедуру корреляционной обработки оценок ошибок ДНИ. Такая обработка может выполняться как в полете, так и по полетным данным, а также при обнаружении разладки наблюдаемых параметров, косвенно связанных с выходными сигналами ДНИ через соответствующие коэффициенты математической модели. Результаты идентификации могут быть использованы для перестройки модели ошибок ИНС с учетом текущего состояния ДНИ. Таким образом, представляется возможным реализовать эксплуатацию ИНС по текущему техническому состоянию ДНИ.

ЛИТЕРАТУРА

1. Андросов В. А., Кутахов В.П. Архитектура аппаратурно интегрированного радиоэлектронного комплекса // Радиотехника. 1996. №9.

2. Михайлуца К.Т., Чернышёв Е.Э., Шейнин Ю.Е. Основные архитектурные концепции интегрированной информационно-вычислительной среды комплекса бортового оборудования

перспективных летательных аппаратов / В сб.: Современные технологии извлечения и обработки информации. - С.-Пб: Радиоавионика, 2001. С. 91-107.

3. Константинов В.Д. Ещё раз о методах эксплуатации и стратегиях технического обслуживания авиационной техники // Научный Вестник МГТУ ГА, серия Авионика, №3, 1998. С. 83-86.

4. Бабич О.А. Обработка информации в навигационных комплексах. - М.: Машиностроение, 1991.

5. Schmidt G.T. INS/GPS Technology Trends.- In: Advances in Navigation Sensors and Integration Technology. RTO Lecture series 232, Preprints, Neuilly-sur-Seine Cedex,France, 2004, pp. 1/1-1/16

6. Kailath T. An innovations approach to least squares estimation. Part 1: Linear filtering in additive white noise // IEEE Trans. on Automatic Control, 1968, Vol. 13, № 6. pp. 646-655.

7. Чернодаров А.В., Коженков Л.Ю., Рогалев А.П. и др. Адаптивно-робастные U-D фильтры для

интегрированных навигационных систем// Материалы III Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам. - С.-Пб: ЦНИИ

«Электроприбор», 1996. Том 2. С. 27-31.

8. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Наука, ГРФМЛ, 1985.

9. Brumback B.D., Srinath M.D. A fault-tolerant multisensor navigation system design // IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, 1987, Vol.23, № 6, pp. 738-755.

10. Weston P.F., Norton J.P. Detection and estimation of abrupt changes in input or state // Int. J. Control, 1997, Vol. 67, № 3, pp. 699-711.

11. Чернодаров А.В., Сорокин Г.В. Применение методов адаптивно-робастного оценивания в задачах контроля и диагностирования систем авиационного оборудования // Совершенствование авиационного оборудования. Межвуз. сб. научн. трудов.- М.: МГТУ ГА, 1996. С. 63-73.

12.Golub G.H., Van Loan C.F. Matrix computation.- Baltimore: The John Hopkins University Press, 1989.

13.Чернодаров А.В., Енютин В.В., Патрикеев А.П. Диагностирование интегрированных навигационных систем на основе совместных U-D процедур фильтрации и сглаживания // Гироскопия и навигация. 2000. № 3(30). С. 34-48.

CONTROL OF INTEGRATED NAVIGATION SYSTEMS STATE FROM FLIGHT DATA

Chernodarov A.V., MatyushinV. A.

This paper is devoted to the problem of detecting, localizing, and counteracting a disorder in integrated navigation systems (NSs). The proposed solution of this problem relies on a unified technology intended for robust estimation, functional monitoring based on the combined goodness-of-fit test С2/ U2 and also for diagnostic identification of parameters of the models of sensor errors. The feasibility of controlling the NS condition on the basis of adaptive tuning of the coefficients of sensor models is shown. The results of experimental studies are given.

Сведения об авторах

Чернодаров Александр Владимирович, 1951 г.р., окончил Рижское ВВАИУ им. Я.Алксниса (1973), действительный член Академии навигации и управления движением, кандидат технических наук, доцент, начальник кафедры ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, автор свыше 100 научных работ, область научных интересов - оценивание состояния, идентификация и диагностика авиационного оборудования.

Матюшин Владимир Александрович, 1960 г.р., окончил Харьковское ВВАИУ (1982), преподаватель кафедры ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, автор 5 научных работ, область научных интересов - техническая диагностика авиационного оборудования.