CC BY
150
УДК 629.7.05
КОНТРОЛЬ И АДАПТИВНО-РОБАСТНАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ КВАНТОВО-ОПТИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЕЙ1
А.В. ЧЕРНОДАРОВ
Статья представлена доктором технических наук, профессором Кузнецовым С.В.
Рассматриваются возможные причины информационных нарушений в интегрированных навигационных системах (НС). Предлагаются некоторые подходы к парированию таких нарушений и повышению на этой основе информационной надежности НС. Показываются особенности программно-аппаратной реализации предлагаемых подходов в бесплатформенной инерциально-спутниковой НС БИНС-500 на волоконно-оптических гироскопах.
Ключевые слова: контроль, навигационные системы, квантово-оптические измерители.
Введение
Современное состояние бортового оборудования летательных аппаратов (ЛА) характеризуется внедрением навигационных комплексов (НК) нового поколения [1]. Ядром таких НК являются бесплатформенные инерциально-спутниковые навигационные системы (БИСНС) на базе квантово-оптических измерителей: лазерных или волоконно-оптических гироскопов. Функционирование таких гироскопов основано на эффекте Саньяка [2], когда при вращении кольцевого оптического интерферометра измеряется разность хода между двумя встречными световыми волнами. БИСНС на базе квантово-оптических гироскопов рассматриваются как перспективные в разработках ведущих зарубежных компаний: Honeywell, Northrop Grumman, Kearfott, BAE, Sagem, Thales, а также отечественных приборостроительных фирм: МИЭА, РПКБ, НПК «Электрооптика», РПЗ, НИИ «Полюс», НПК «Оптолинк».
В настоящее время актуальной остается задача повышения информационной надежности БИСНС. Это связано с более сложными по сравнению с платформенными системами условиями эксплуатации бесплатформенных инерциальных измерителей, которые жестко закрепляются в корпусе ЛА. Информационная надежность [3], в свою очередь, тесно связана с целостностью навигационных определений [4, 5], которая отражает способность НК непрерывно поддерживать требуемые тактико-технические характеристики в изменяющихся условиях эксплуатации. Традиционные подходы [4, 5] к обеспечению целостности НК опираются на обнаружение отказавших модулей НК, исключение их из структуры и восстановление работоспособности НК путем реконфигурации. Такие подходы требуют существенной аппаратурной избыточности, реализация которой в ряде случаев не представляется возможной. Снижение же избыточности в этом случае может нарушить как непрерывность навигационного обеспечения, так и безопасность применения ЛА. В то же время в интегрированных навигационных системах (НС) целостность обеспечивается путем взаимной поддержки измерительных средств различной физической природы. Такое взаимодействие НС позволяет сохранять или снижать постепенно качественные характеристики НК при возникновении критических ситуаций и изменении помеховой обстановки. В настоящее время математической основой интеграции НС является аппарат оптимальной калмановской фильтрации (ОФК) [6] и теории решений. Однако в условиях статистической и параметрической неопределенности реализация интеграционных свойств ОФК на
1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 11-08-01174-а.
базе такого аппарата связана с рядом трудностей, обусловленных возможной потерей целостности самой системы обработки сигналов.
Цель работы - повышение точности и информационной надежности БИСНС на основе локализации и парирования аномальных сигналов, а также оценки и демпфирования ошибок чувствительных элементов.
Реализация поставленной в работе цели рассматривается на примере инерциально-спутниковой навигационной системы БИНС-500 на волоконно-оптических гироскопах.
1. Контроль и адаптивно-робастная оценка состояния интегрированных навигационных систем
Информационная надежность и целостность интегрированных навигационных систем связана с проблемой достоверной оценки состояния измерителей параметров движения ЛА. Например, обеспечение требуемой точности бесплатформенных инерциальных навигационных систем (БИНС) опирается на соответствие априорно предполагаемых и реальных характеристик чувствительных элементов (ЧЭ): гироскопов и акселерометров. Такими характеристиками являются, в частности, дрейфы ЧЭ и параметры их математических моделей. При бортовой реализации моделей погрешностей БИСНС считается возможным приближенное описание [6] случайных дрейфов гироскопов А® (1/с) и смещений акселерометров Аа (м/с2) в виде марковского гауссовского процесса первого порядка
А® = —а Аа + £о-/2а (1)
с экспоненциальной корреляционной функцией
—а1/
Я(И) = а 2е И, (2)
где а= V ; Т® - время корреляции; Я(0) = О2 - дисперсия дрейфа в ’’запуске”; X- белый /Та
шум единичной интенсивности. В модели (1) параметры а и О определяют динамику изменения и компенсации дрейфов ЧЭ. Поэтому от точности идентификации указанных параметров зависит достоверность оценки дрейфов ЧЭ с помощью ОФК.
В то же время нарушение адекватности математических моделей ошибок НС и реальных измерительных процессов, а также наличие аномальных наблюдений приводит к расходимости [7] и потере целостности ОФК. Это проявляется в значительном отличии действительных ошибок оценивания А- = X- — X- от их прогнозируемых среднеквадратических значений
О = Р ■■ , получаемых в результате решения уравнения Риккати относительно
- Л! И
ковариационной матрицы Р. Здесь - = 1, п ; п - размерность вектора состояния БИСНС х; X-, X- - --й элемент вектора состояния и его оценка соответственно. История развития
прикладной теории оптимальной калмановской фильтрации непосредственно связана с разработкой методов защиты ОФК от расходимости. В обобщенном виде причины потери целостности интегрированных НС на базе ОФК связаны со следующими априорными неопределенностями:
• структурная неопределенность возникает в тех случаях, когда не все параметры, характеризующие функционирование НС, включаются в вектор состояния;
• параметрическая неопределенность возникает в тех случаях, когда параметры модели ошибок НС не соответствуют реальным измерительным процессам;
• статистическая неопределенность возникает в тех случаях, когда законы распределений возмущений и шумов, принятые в модели ошибок НС, не соответствуют реальным.
Применительно к интегрированным НС на основе ОФК компенсация указанных неопределенностей возможна на основе следующих подходов:
• робастные подходы обеспечивают нечувствительность алгоритмов оценивания состояния НС к отклонениям от априорных предположений о параметрах модели ошибок, например, относительно гауссовского характера возмущений;
• адаптивные подходы предусматривают настройку параметров модели ошибок заданной структуры для обеспечения требуемой достоверности оценивания;
• регуляризирующие подходы обеспечивают положительную определенность ковариационной матрицы ошибок оценивания при решении уравнения Риккати в ЦВМ с ограниченной разрядной сеткой;
• подходы, обеспечивающие обнаружение и парирование нарушений в НС;
• подходы, обеспечивающие синхронизацию измерений и взаимную поддержку навигационных систем, работа которых основана на различных физических принципах.
Анализ современных исследований и разработок в области бортовых алгоритмов комплексной обработки информации показывает, что их развитие характеризуется интеграцией [11] различных подходов к защите целостности и повышению информационной надежности НС на базе ОФК.
Рассматриваемые в работе алгоритмические средства повышения информационной надежности НК опираются на единую технологию оценивания параметров состояния, контроля и парирования нарушений в НК [9]. Структура такой технологии представлена на рис. 1, где обозначены: р ; 1; V - соответственно геодезические широта, долгота и вектор траекторной скорости объекта; 2 - вектор сигналов наблюдений; Х /¿. - оценка вектора ошибок НК хг на г-м шаге по г наблюдениям; уу = - Н ^Ф¿Х1 _ц 1 _1 - обновляющая последовательность (невязка);
- переходная матрица для вектора ошибок НК; Нг - матрица коэффициентов связи; Рщ - ковариационная матрица ошибок оценивания, формируемая ОФК или адаптивно - робастным
Л
фильтром; (...) - символ оценки; СНС - спутниковая навигационная система.
Рис. 1. Структура единого технологического цикла оценивания параметров состояния, контроля и парирования нарушений в навигационном комплексе
Процедуры локализации нарушений в НК опираются на технологию поканальной (поэлементной) обработки вектора наблюдений 2^ = (2р..., 2^ }, позволяющую контролировать НК
по обобщённым параметрам, характеризующим состояние каждого из I измерительных каналов. Например, для контроля у-го измерительного канала используется нормированная невязка Зу = V у / (Ху, где (Ху - параметр масштаба; у = 1,1. Статистические свойства указанных невязок используются для построения решающих правил, а именно: при отсутствии разладки между прогнозируемым и реальным наблюдениями квадрат нормированной невязки /Зу2 имеет рас-
2 ^ Л> 2 о ^
пределение С , а отношение реальной (Ху и прогнозируемой (Ху дисперсий невязок - распределение А2 . Для данных распределений математическое ожидание и дисперсия имеют табулированные значения. Необходимые условия исправного состояния НК по у-му элементу вектора наблюдений 21 вытекают из свойств невязки Vу и имеют вид
V у е N (0, а2); Зу2 = у у2 / а у2 е с2 (1,2); = а у2 / а у2 е А (Ь, с),
где Ь;с - табулированные значения математического ожидания и дисперсии для распределения А2 . Используя свойства распределений С2 и А2 , а также правило 3<7 [10], могут быть сформи-2 2
рованы допуски у у и Т]у соответственно на исправное и работоспособное состояние интегрированной НС по у-му каналу вектора наблюдений
р2 < у2 = 1+3л/2 »5.2; Гу <у2 = Ь + 342С.
Параметр Зу2 формируется по текущей невязке и отражает текущее состояние у-го канала
вектора наблюдений. Его отклонение от допуска у2 может быть связано как с кратковременными сбоями, так и с отказами. Параметр Гу формируется по усреднённому множеству значений невязки на скользящем временном интервале. Поэтому его отклонение от допуска у может быть связано с постепенным отказом. При отсутствии нарушений невязка Vу обрабатывается
обобщённым фильтром Калмана, парирование отказа осуществляется путём подключения резервного канала, а парирование кратковременного сбоя - путём адаптивно-робастной обработки невязки с использованием функции влияния у(р) [8,11], устанавливающей меру доверия к поступающим наблюдениям. Такая функция может быть сформирована для нормированной невязки у-го измерительного канала Зу = V у / а у, где невязка Vу = 2 у — 2 у представляет собой разность между реальным 2 и прогнозируемым 2у = НуМ у значениями наблюдений.
Вычислительно устойчивая и-В модификация адаптивно-робастного фильтра [8, 9] с функцией влияния у(З) в контуре настройки может быть представлена следующим алгоритмом.
Прогноз: Мо = X /,—1 = Ф А—1/1—1;
[В0 = (Я1/М, й—1)
Настройка: V у = 2 у — Н уМу—1; в у = V у / а у ; у ^ = у^Р ^) ; у'у = у'^Р ^).
О = Нуиу—1; =Ву—Л
Коррекция: /у = Нуи у—1; У у = Ву—1Л; ау = /ууу у+а2; ку = иу—\уу/ ау;
МЖОЗ
т ■ = т .
Ж у =
Б у = diag (а 2 V })
у
]-
1 + К/а № у ; иі/і = и/; Бі/і = 0; *і/і = т/; ] =11
где Г. - переходная матрица для вектора возмущений ^ ^ размерности г*7; - ковариационная
матрица для вектора Х_1; МЖ08 - процедура [12] преобразования совокупности матриц ]у.
I 1 J
размерности п X (п + Г) и О. размерности (п + Г) X (п + Г) в совокупность матриц и., О. размерности пXп ; п - размерность вектора ошибок НК; и./ /рТцг- = р/г- _ ковариацион-
ная матрица ошибок оценивания.
В работе [8] предложены и обоснованы следующие значения функции влияния, учитывающие априорные предположения о законах распределений полезного сигнала и помехи, у (Р. ) = Р. ; у (Р. ) = 1 - для кондиционных значений невязок: 0 £ Р. £ 3 ;
у (Р. ) = 1; у (Р. ) = 0 - для аномальных значений невязок: Р. > 6;
У\% (Р. ) = Р / 3 ' Р. ) = 1/3 - для значений невязок в условиях неопределенности
распределений: 3 < Р. £ 6 . Графически такие функции представлены на рис. 2.
Рис. 2. Диаграмма управления оценивающим фильтром по функции влияния
На данном рисунке пунктирной линией обозначена также типовая функция влияния [11]. Однако взаимосвязь такой функции с параметром у у не является очевидной.
2. Анализ бесплатформенной инерциально-спутниковой навигационной системы БИНС-500 как объекта контроля и оценки состояния
Представленная технология контроля и оценки состояния интегрированных НС была апробирована при отработке программно-математического обеспечения (ПМО) инерциально-спутниковой навигационной системы БИНС-500 [13] на волоконно-оптических гироскопах (ВОГ) разработки НПК «ОПТОЛИНК» (г. Зеленоград). На рис. 3 представлена система БИНС-500 с технологическими кабелями, а на рис. 4 - ее структурная схема.
Рис. 3. Инерциально-спутниковая навигационная система БИНС-500
Основные модули БИНС-500: трехосный блок инерциальных чувствительных элементов БЧЭ-500 на базе триады волоконно-оптических гироскопов и акселерометров; спутниковый приемник К-161 разработки РИРВ (г. С.-Петербург), вычислительный модуль в стандарте РС-104, блоки питания, входного и выходного интерфейсов.
Для синхронизации сигналов, организации потоковой обработки измерений, а также преобразования последовательного кода в параллельный в структуру системы БИНС-500 включена плата адаптера. Аппаратное и программно-математическое обеспечение БИНС-500 имеет модульную структуру, аналогичную системе БИНС-1000 и рассмотренную в работе [14]. Однако система БИНС-500 имеет существенно меньший вес (не более 4.5 кг) и габариты.
Случайные остаточные дрейфы ВОГ, входящих в систему БИНС-500, порядка 0.1 ^ 0.3 о/ч, акселерометров - порядка 10-4 g. Аппаратное обеспечение, сформированное по критерию эффективность - стоимость, дает основание отнести представленную версию БИНС к системам среднего класса точности. Именно в таких системах представляется целесообразным применение процедур аналитической компенсации оценок остаточных дрейфов ЧЭ и повышения на этой основе информационной надежности навигационных определений.
Циклограмма работы системы БИНС-500 включает следующие этапы: грубая начальная выставка; точная начальная выставка; навигационный режим, включающий подрежимы автономной инерциальной навигации, инерциально-спутниковой навигации.
На этапе грубой начальной выставки выполняется приближенное определение угловой ориентации БЧЭ по выходным сигналам чувствительных элементов.
Трехосный волоконно-оптический измеритель угловых скоростей
БЧЭ-500
Акселерометр
Акселерометр
Акселерометр
1 кГц
ту
ют
1±
1 кГц
1
Адаптер (921 кбит/с)
RS-485
RS-232
RS-422
Обмен данными по системной шине
Nr
Адаптер
М1Ь-8ТБ-1553Б
Процессорный модуль f=650 МГц
Flash
память
t
1
Источник вторичного питания
f
+27 В
Рис. 4. Структурная схема бесплатформенной инерциально-спутниковой навигационной системы БИНС-500
VJ
X
a
x
a
y
a
z
Заключение
Рассмотренные подходы к контролю и оценке состояния интегрированных навигационных систем на базе квантово-оптических измерителей опираются на возможности современных программно-аппаратных средств комплексной обработки информации. Такие средства позволяют реализовывать следующие процедуры улучшения эксплуатационных характеристик БИСНС:
• локализация и парирование нарушений;
• повышение достоверности оценивания погрешностей чувствительных элементов;
• идентификация параметров моделей погрешностей ЧЭ для реализации алгоритмов прогнозирования и компенсации оценок дрейфов гироскопов и смещений акселерометров.
ЛИТЕРАТУРА
1. Веремеенко К.К., Кошелев Б.В., Соловьев Ю.А. Анализ состояния разработок интегрированных инерциально-спутниковых навигационных систем // Новости навигации. - 2010. - № 4. - С. 32-41.
2. Волоконно-оптические датчики. Вводный курс для инженеров и научных работников / под ред. Э.Удда.
- М.: Техносфера, 2008.
3. Дмитриев С.П., Колесов Н.В., Осипов А.В. Информационная надежность, контроль и диагностика навигационных систем. - СПб.: ГНЦ РФ - ЦНИИ «Электроприбор», 2003.
4. Соловьев Ю.А. Спутниковая навигация и ее приложения. - М.: Эко-Трендз, 2003.
5. Graas F. Signals Integrity. In AGARD Lecture Series 207, 1996, pp. 7/1-12.
6. Бабич О. А. Обработка информации в навигационных комплексах. - М.: Машиностроение, 1991.
7. Fitzgerald R.J. Divergence of the Kalman Filter // IEEE Trans. on Automatic Control. 1971, Vol.16, No 6, рр. 736-747.
8. Чернодаров А.В., Патрикеев А.П., Будкин В.Л., Голиков В.П., Ларионов С.В. Летная отработка бортовых оценивающих фильтров: материалы 11-й междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. - СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2004. - С. 19 - 28.
9. Колодежный Л.П., Чернодаров А.В. Надежность и техническая диагностика: учебник для вузов ВВС.
- М.: ВУНЦ ВВС ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, 2010.
10. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. - М.: Наука, ГРФМЛ, 1985.
11. Устойчивые статистические методы оценки данных / пер. с англ. Ю.Н. Малахова / под ред. Н.Г. Волкова.
- М. : Машиностроение, 1984.
12. Bierman G.J. Factorization methods for discrete sequential estimation. - N.Y.: Academic Press, 1977. - 320p.
13. Чернодаров А.В., Патрикеев А.П., Коркишко Ю.Н., Федоров В.А., Переляев С.Е. Полунатурная
отработка программно-математического обеспечения инерциально-спутниковой навигационной системы БИНС-500 на волоконно-оптических гироскопах: материалы 17-й междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. - СПб: ГНЦ ЦНИИ «Электроприбор», 2009. - С.21 -30.
14. Коркишко Ю.Н., Федоров В. А., Патрикеев А.П., Чернодаров А.В., Матюшин В. А., Переляев С.Е. Объектно-ориентированная технология интеграции навигационных измерителей и ее реализация в бесплатформенной инерциальной системе БИНС-1000 на волоконно-оптических гироскопах: материалы 16-й междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. - СПб: ГНЦ ЦНИИ «Электроприбор», 2008.
- С. 92 -101.
MONITORING AND ADAPTIVE ROBUST ESTIMATION OF INTEGRATED NAVIGATION SYSTEMS BASED ON OPTICAL QUANTUM SENSORS
Chernodarov A.V.
Probable causes of informational disturbances in integrated navigation systems (NS) are considered. Certain approaches to the counteraction of such disturbances and to the improvement, on this basis, of NS informational reliability are proposed. For the proposed approaches, specific features of their software and hardware implementation in the SINS-500 inertial satellite NS based on fiber-optic gyros are shown.
Key words: test, navigation systems, quantum-optical measuring instruments.
Сведения об авторе
Чернодаров Александр Владимирович, 1951 г.р., окончил Рижское ВВАИУ им. Я. Алксниса (1973), действительный член Академии навигации и управления движением, кандидат технических наук, доцент, профессор ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», автор более 100 научных работ, область научных интересов - оценивание состояния, идентификация и диагностика авиационного оборудования контроля.
