Прогнозирующий контроль и оценка уровня надежности инерциальных измерительных модулей в режиме реального времени Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

2009

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Авиационные электросистемы и авионика

№ 148

УДК 629.7.05

ПРОГНОЗИРУЮЩИЙ КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА УРОВНЯ НАДЕЖНОСТИ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ МОДУЛЕЙ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

А.В. ЧЕРНОДАРОВ, В.А. МАТЮШИН Статья представлена доктором техническим наук, профессором Кузнецовым С.В.

Работа посвящена проблеме реализации аналитических подходов к улучшению эксплуатационных характеристик чувствительных элементов (ЧЭ) бесплатформенных инерциальных навигационных систем. Предлагаемое решение проблемы опирается на приведение задачи цифровой обработки сигналов ЧЭ к калмановской конструкции и использовании такой конструкции для обнаружения, регистрации и парирования аномальных измерений.

Ключевые слова: инерциальная навигационная система, прогнозирующий контроль, информационная надежность.

Введение

Развитие комплексов бортового оборудования летательных аппаратов характеризуется разработкой и внедрением бесплатформенных инерциальных навигационных систем (БИНС). Ядром современных БИНС являются инерциальные измерительные модули (ИИМ), построенные на базе акселерометров и гироскопов различного принципа действия [1]. Техническое состояние акселерометров и гироскопов непосредственно влияет на эксплуатационные характеристики БИНС. К таким характеристикам можно отнести точность, надежность, целостность, время готовности. Поэтому актуальной остается задача практической реализации аналитических подходов к поддержанию требуемого технического состояния чувствительных элементов (ЧЭ) инерциальных измерительных модулей.

Можно выделить следующие подходы к решению данной задачи:

- обнаружение и парирование аномальных сигналов ЧЭ;

- подавление случайных шумовых составляющих погрешностей ЧЭ;

- оценка и компенсация в режиме реального времени инструментальных дрейфов гироскопов и смещений акселерометров.

Цель работы - повышение точности и информационной надежности БИНС на основе локализации и парирования аномальных сигналов, а также оценки и демпфирования ошибок чувствительных элементов.

Информационная надежность [2] БИНС отражает ее способность непрерывно поддерживать требуемые тактико-технические характеристики независимо от условий функционирования. Возможные решения данной задачи связаны с обнаружением сбойных (аномальных) сигналов, исключением их из обработки и восстановлением работоспособности БИНС путем информационной реконфигурации.

Следуя работам [3,4], сбой здесь рассматривается как промежуточное между работоспособным и неработоспособным состояние, характеризуемое совокупностью соответствующих информативных признаков, позволяющих фиксировать это состояние.

Достижение поставленной в работе цели базируется на реализации прогнозирующего контроля и оценки состояния ЧЭ в режиме реального времени. Современный уровень развития бортовой электроники позволяет решать данную задачу в процессе первичной обработки сигналов. Для этого могут привлекаться программно-математические средства, применяемые ранее только для вторичной обработки информации при комплексировании навигационных систем (НС) [5]. Такие средства опираются на модели ошибок НС и калмановскую фильтрацию.

1. Структура системы первичной обработки сигналов инерциальных чувствительных элементов с контуром прогнозирующего контроля

Современное состояние теории контроля [6, 7] характеризуется широким применением методов оптимальной калмановской фильтрации. Известно [5], что системы оценивания калма-новской структуры включают контуры прогноза параметров состояния и их коррекции на основе обработки наблюдений. Реализация контура прогноза предусматривает наличие моделей изменения выходных сигналов ЧЭ между сеансами формирования наблюдений. Такие модели могут строиться в режиме реального времени с помощью прогнозирующих полиномиальных фильтров по скользящей выборке отсчетов сигналов ЧЭ. В работе для этого предлагается использовать ортогональные полиномы Чебышева. Учитывая сглаживающие свойства полиномов Чебышева, представляется возможным на этапе прогноза выполнять также предварительную фильтрацию шумов. Контроль реального сигнала ЧЭ, а также коррекция его прогнозного значения и оценка инструментальных дрейфов реализуется на основе обработки наблюдений. В качестве наблюдений предлагается использовать невязку между прогнозным и реальным сигналами ЧЭ, а также соответствующие инварианты. Инвариантами могут быть априорно известные физические величины. В процессе начальной выставки БИНС инвариантом является, например, приращение угла поворота ИИМ в инерциальном пространстве, в рабочем режиме -приращение выходного сигнала ЧЭ соответствующего порядка.

При такой постановке задачи обработки сигналов ЧЭ представляется возможным реализовывать процедуры прогнозирующего контроля инерциальных измерительных блоков по комбинированному критерию согласия С / $ [8].

Структурная схема предлагаемой системы первичной обработки сигналов с контурами прогнозирующего контроля, оценки состояния и уровня надежности ЧЭ представлена на рис. 1. В качестве ЧЭ рассматривается волоконно-оптический гироскоп (ВОГ).

л, п

На рисунке обозначены: 0; - отсчеты выходного сигнала ВОГ; 0ш-1 = 2 ¿¡кРк (^) - про-

к=0

гнозируемое значение выходного сигнала ВОГ; Рк (ti) - нормированные ортогональные полиномы Чебышева; .к - оценки весовых коэффициентов; п - порядок полинома; Рп - модуль

адаптивного полиномиального сглаживания. Адаптация обеспечивается на основе рекуррентного сглаживания ретроспективной выборки отсчетов сигналов ВОГ по результатам обработки

л л 1 N _

наблюдений; Ь = П / а}. и = О / 0: - диагностические параметры; 0 = - —2 (ук-ум)2;

N - 1 к=1

_ 1 N ^ ^

=— 2ук; У] = 2] - %] - невязка между реальным т}. и прогнозируемым Т. = Н^ш^ значе-

N к=1

ниями наблюдений; Н- вектор-строка коэффициентов связи; а}. - параметр масштаба; N - количество отсчетов сигнала ВОГ на скользящем временном интервале; ш}., х{П - оценки

вектора ошибок ВОГ = |^Д0{ Да>1 ^ на ¿-м шаге после обработки соответственно ¿-го элемента и всего вектора наблюдений ; Д0{, Дщ - соответственно ошибка определения угловой скорости ВОГ и его инструментальный дрейф в ¿-й момент времени ^-; ОФК - оптимальный фильтр Калмана; РФК - робастный фильтр Калмана [5]; ], У - допуски [8]; - задержка на

один такт; 0.уД1к - угол поворота (инвариант) оси оу ИИМ в инерциальном пространстве за время Дtк = ti - ^-к при неподвижном относительно Земли основании; НК - навигационный комплекс. НК включает БИНС и спутниковую НС (СНС).

Рис. 1. Технология прогнозирующего контроля, оценки состояния и уровня надежности инерциальных чувствительных элементов

Статистические свойства диагностических параметров pj и ¥. могут быть использованы

для построения решающих правил и допусков.

Известно [8], что при отсутствии разладки между прогнозируемым и реальным наблюдениями квадрат нормированной невязки Ь.2 имеет распределение %2, а отношение реальной

а у2 и прогнозируемой а.2 дисперсий невязок - распределение $ . Для данных распределений

математическое ожидание и дисперсия имеют табулированные значения. Это может быть использовано для формирования допусков и классификации технических состояний ЧЭ [9]: исправного, работоспособного и т. д.

Необходимые условия исправного состояния ЧЭ по у-му элементу вектора наблюдений гг-вытекают из свойств невязки V. и имеют вид

Vу е N(0; а2); /3}2 е С (1; 2); ¥. е $а; Ь),

где а = а Ь = Ь N - табулированные значения математического ожидания и дисперсии для распределения $[10].

Используя свойства распределений %2 и $, а также правило За [10] могут быть сформированы допуски у2 и ] 2 соответственно на исправное и работоспособное состояние ЧЭ по уму каналу вектора наблюдений

Ь2 <Г2 = 1 + 3>/2 » 5.2; ¥. £) = а + 3^1Ь.

На структурной схеме (рис. 1) параметр Ь.2 формируется по текущей невязке и отражает

текущее состояниеу-го канала вектора наблюдений. Его отклонение от допуска у2 может быть связано как с кратковременными сбоями, так и с отказами. Параметр ¥У представляет собой отношение реальной и прогнозируемой дисперсий невязки. Он формируется по усреднённому множеству значений невязки на скользящем временном интервале. Поэтому его отклонение от допуска 1)2 может быть связано с постепенным отказом.

В соответствии с представленной на рис. 1 структурной схемой, при отсутствии разладки невязка п;. обрабатывается обобщённым фильтром Калмана, парирование отказа осуществляется путём реконфигурации и подключения резервного канала ИИМ, а парирование кратковременного сбоя - путём робастной обработки невязки с использованием функции влияния ^(Ь) [5]. Данная функция определяет уровень доверия к поступающим измерениям. Ее включение в алгоритм оценивания вектора ошибок ИИМ вытекает из решения следующей оптимизационной задачи.

аг§ шт Е ГА),

(1)

где р(Р) = - 1п / (А) - функция правдоподобия; / (А)- функция плотности вероятности (ФПВ). Решением задачи (1) с учетом ограничения

х- ФЛ-, - Г,#,-, = о (2)

является алгоритм робастного оценивания. Вычислительно устойчивое И-О представление такого алгоритма имеет следующий вид [5]:

Пр°гн°з: то = хШ-1 = фД.-Ш-1;

МЖ08

Ж о = [Ф, и1А/1А \ Г, ]

[Цо = (Д_1/,_1, ^

Настройка: V, = zj - Н].т].-1; jЗj = п, / а,;

у)=¥(р); у = у'(р);

Коррекция: /] = HjUj-l; У = Ц,-1^;

а, = fУj; к, = и,-,у,/а,;

МЖ08

[к, к, ]

Б, = diag(Б ,ос]у\)

т, = т + клш,; иш = и1;Ц/1 = Ц;хт = т;, 1I,

где

у,=у(А)

дР (Р)

дР

д Г (А)

р=р> ^ ^ ^ др2

Р = ишБшиТн - ковариационная матрица ошибок оценивания; и,/1 - верхняя треугольная матрица размерности и х и с единичной диагональю; Ц /1- диагональная матрица; Ф,/1, Ги[- переходные матрица для векторов состояния х, и возмущений # ; - ковариационная матрица

для вектора возмущений; МЖ08 - процедура [11] преобразования совокупности матриц Ж, размерности и х (и + г) и Ц, размерности (и + г) х (и + г) в совокупность матриц и,, Ц, размерности и х и.

Функции у и у могут быть сформированы с учетом априорных предположений о законах распределений полезного сигнала и помехи. Выбор значений указанных функций опирается на необходимые условия [12] отсутствия расходимости фильтра, а именно: обобщенный параметр имеет распределение Гаусса Ре N(о,1); выполняется правило [1о] За для вероятности Р

нахождения случайной величины, имеющей распределение Гаусса, на интервале [-За, За]:

х

о

Р|/-Е[/]\ > 3а} = 0.0027. (3)

Для случайной величины / правило (3) можно записать в виде

Р {/< 3} = 0.9973. (4)

Таким образом, правильному функционированию фильтра и объекта контроля можно по-

ставить в соответствие неравенство

/< 3, (5)

а также следующие значения функций

fg(А) = (2р)"2 ехр(-о.5А2) ; рг(А) = о.51п(2р) + о.5^2; у (А)=А; у (А )=1.

Нарушение неравенства (5) может быть связано как с разладкой фильтра, так и с наличием аномальных наблюдений. В робастной статистике [1З] гауссовские случайные величины, имеющие «выбросы», описываются распределением Лапласа. Такому распределению и нештатным условиям применения фильтра можно поставить в соответствие следующие функции

,Г,(А) = о.5ехр(-|А|); р(А) = 1п2 + |А|; у(А) = 11, ¥;(01) = о.

Размытость границ между аномальными и кондиционными сигналами может быть учтена на основе свертки ФПВ Гаусса и Лапласа. Такая свертка может быть выполнена с помощью производящих функций моментов (ПФМ) [14]

М1в (Т) = МI (Т)М, (Т) = (1 - Т2)-1 ехр(Т2 / 2), (6)

где М(Т)- ПФМ; Т - в общем случае комплексное число; К(Т) = 1п М(Т)-производящая функция кумулянтов.

Опираясь на результаты работы [15], можно показать, что для нормированной невязки в справедливы следующие соотношения

у(А) = То + К<3)(Т)/2| „ ; (7)

Т=Т0

дТ

у (/)=[і+дк <5)(т)/дт ] д/

(8)

т=Т

где То - значение аргумента в седловой точке, для которой справедливо равенство

КТ (Т)-А= о. (9)

С учетом приближения 1п(1 - Т2) »-Т2 и соотношений (6-9) параметры у и у для свертки ФПВ (6) будут иметь вид

Ув(А)=А/3; )=3.

Функция влияния у(А,) и ее производнаяу (А,) , отражающие рассмотренные предположения, показаны на рис. 2.

Рис. 2. Диаграмма управления оценивающим фильтром по функции влияния

Кроме того, по локализованным сбоям может быть определена оценка параметра потока сбоев [9] (£(), отражающая текущий уровень надежности ЧЭ и позволяющая его прогнозировать на заданный период эксплуатации

М [г ^ + М )] - М [г ^ )]

(10)

где М[...] - оператор математического ожидания; г(/) - число сбоев за время I.

Следует отметить, что для оценки дрейфов ЧЭ на уровне первичной обработки сигналов необходимо иметь информацию о начальной угловой ориентации ИИМ и ее ошибках в процессе функционирования БИНС. Такая информация может быть получена при комплексировании БИНС с внешними навигационными измерителями на уровне вторичной обработки сигналов.

2. Особенности построения алгоритмов БИНС с сильносвязанной оценивания и демпфирования ошибок

схемой

Сильносвязанная схема оценивания и демпфирования ошибок БИНС показана на рис. 3. Схема отражает демпфирование ошибок на уровне как вторичных, так и первичных параметров, а именно: сигналов гироскопов и акселерометров. С учетом прогнозирования оценок погрешностей ЧЭ такая схема может быть реализована и при функционировании БИНС в автономном режиме.

и

а(і / і)

Рис. 3. Сильносвязанная схема оценивания и демпфирования ошибок БИНС

Р

Р

В представленной на рис. 3 схеме коэффициенты демпфирования оценок ошибок БИНС формируются регулятором. При этом учитывается динамика изменения ошибок между сеансами наблюдений.

При реализации сильносвязанных схем демпфирования ошибок БИНС в работе учитывались следующие технологические особенности построения таких схем:

- уравнения ошибок ЧЭ формировались в системе координат, связанной с ИИМ;

- угловая ориентация ИИМ определялась как в инерциальном пространстве, так и относительно опорного навигационного трехгранника;

- раздельно решались кинематические дифференциальные уравнения, отражающие движение ИИМ в инерциальном пространстве и движение опорного навигационного трехгранника относительно земной поверхности, а именно:

¿0 = -ЦА; (11)

С =-ЦС1, (12)

где С0 - матрица направляющих косинусов (МНК), характеризующая угловую ориентацию связанной с ИИМ системы координат оху2 относительно инерциальной 0ХиУи2и [16];

С1 - МНК, характеризующая угловую ориентацию свободного в азимуте опорного трехгранника оХлС относительно земной геоцентрической системы координат 0Хз7^з [17].

1 о -<• , 1 •© і о 0

По = 0 -©, ; П = 0 0 -а>х

і 1 ©• н 0 Гюп а>Х 0

0 = ^0х 0у 02 ^ - вектор выходных сигналов гироскопов;

о = \^а>% Щ (О^ ] - вектор угловых скоростей вращения опорного трехгранника о%лС в геодезической системе координат. Его элементы определяются по проекциям У^, Уп, V^ вектора относительной скорости V из решения основного уравнения инерциальной навигации (14), приведенного ниже. Причем для свободного в азимуте трехгранника 0)^ = 0 .

По элементам матрицы С0 могут быть найдены углы ориентации у, ?, у связанной системы координат (СК) оху2 относительно инерциальной 0ХиТ^и. В этом случае полагается, что начальные направления осей указанных трехгранников совпадают, а повороты выполняются следующим образом [11]: первый на угол у вокруг третьей оси 02и, второй - на угол ? вокруг нового положения первой оси 0Хи; третий - на угол у вокруг нового положения второй оси

0У и. На практике, однако, необходимо определять углы ориентации у, ?, у связанной СК оху2 относительно географического сопровождающего трехгранника оЕЫИ. Причем в отечественных авиационных приложениях оси ох, оу, 02 направлены [16], соответственно, вдоль продольной, вертикальной (вверх) и боковой (вправо) осей летательного аппарата; оси оЫ, оЕ, оИ - по касательной к географическому меридиану, параллели и геодезической вертикали. Полагается, что начальные направления осей ох и оЫ, оу и оИ, а также о2 и оЕ совпадают, а повороты выполняются следующим образом: первый - на угол у вокруг оси оИ, второй - на угол ? вокруг нового положения оси о2 , третий - на угол у вокруг нового положения оси охОпределяя МНК С0 (у, ?,у) как базовую, взаимосвязь применяемых в работе систем координат может быть определена с использованием табл. 1.

Таблица 1

С0 С С 2 С3 С4 С5

у л ОД1 Уг А ж/ 2

0 0 ? 0 ж/ 2

у -ф 0 У 0 0

ф, Л - геодезические широта и долгота; О - значение угловой скорости вращения Земли; А - азимутальный угол опорного навигационного трехгранника оХлС относительно геодезического сопровождающего трехгранника оЕЫИ; уг - угол гироскопического курса ИИМ относительно трехгранника оХлС; Д1 = 1 - Несоответствующие МНК формируются путем присвоения углам у, ?, у конкретных значений из таблицы. Например, при определении МНК С3 имеем у = уг; ? = ?; у = у, где уг, ?, у - углы рыскания, тангажа и крена ЛА в опорной системе координат оХлС- С учетом этого взаимосвязь искомой С3 и формируемых МНК С0, С1, С2 будет иметь вид

Сз = СоС2ТС1Т, (13)

где с1(0=сдоадо.

По элементам МНК С3 и азимуту А, полученному из МНК С1, могут быть найдены углы ориентации у, ?, у ИИМ относительно трехгранника оЕЫИ. Кроме того, по элементам МНК С1 могут быть найдены геодезические широта и долгота.

Для формирования полной группы параметров, характеризующих движение ИИМ в геодезической системе координат, соотношения (11) - (13) должны быть дополнены основным уравнением инерциальной навигации

V = С3ТС5Та + 8 -2ОхV-ах¥-Ох(ОхЯ), (14)

где V = [V Vv VÍ]T- вектор относительной скорости движения ИИМ в проекциях на оси

опорного навигационного трехгранника;

а = [ах ау а2 ]Т - вектор выходных сигналов акселерометров;

8 = [8% 8 С ]Т - вектор гравитационного ускорения;

О = [Ох Ол Ос ]Т - вектор угловой скорости вращения Земли;

Я = [0 0 Я]Т - радиус-вектор местоположения ИИМ;

(х ) - оператор векторного произведения.

Варьируя соотношения (11) - (14) по входящим в них параметрам, можно получить уравнения ошибок БИНС. С учетом процедур включения сигналов ЧЭ в уравнения БИНС (11) и (14), дрейфы гироскопов Д0х, А(Эу, Д0г и смещения акселерометров Аах, Дау, Да2 будут

входить в вектор оцениваемых параметров непосредственно. Это позволяет реализовывать сильносвязанные схемы демпфирования ошибок ЧЭ с фильтром Калмана в контуре оценивания и контроля.

3. Анализ результатов исследований

Объектом исследований являлась система БИНС-1000 на базе ВОГ ОИУС-1000 разработки НПК “ОПТОЛИНК” (г. Зеленоград) [18].

Базовый вектор состояния включал 21 параметр, а именно: ошибки счисления составляющих вектора относительной скорости, ошибки счисления МНК С0 и С1, угловые дрейфы ИИМ

и смещения акселерометров.

Эксперименты проводились в наземных условиях с размещением оборудования на стенде. Циклограмма работы БИНС включала следующие этапы: грубая начальная выставка 0=[0-100с]); точная начальная выставка (1=[ 100.001 -600с]); навигационный режим (1>600с). На этапе грубой начальной выставки выполнялось приближенное определение угловой ориентации ИИМ по выходным сигналам ЧЭ. На этапе точной начальной выставки оценивались и компенсировались ошибки угловой ориентации и дрейфы ЧЭ ИИМ путем обработки наблюдений следующего вида

і-1

Т

'і'4-і ИНС

ъ о) = \фД ]ТНС- \фД 1

Т;

і і СНС

*у(і) = С(і)\ТО]Т,инс -\VeVnVh 1Т)снс .

(15)

(16) (17)

В навигационном режиме решались следующие задачи:

- выполнялась первичная обработка сигналов ЧЭ с учетом локализации и парирования сбоев;

- выполнялось счисление пилотажно-навигационных параметров путем интегрирования уравнений (11), (12), (14) с учетом прогнозирования и компенсации инструментальных дрейфов ЧЭ, оцененных на этапе точной начальной выставки БИНС.

Выполнен сравнительный анализ функционирования БИНС с контуром и без контура прогнозирующего контроля, а также с учетом и без учета процедуры демпфирования ошибок ЧЭ. Параметры движения счислялись по зарегистрированным сигналам ЧЭ ИИМ и СНС.

Некоторые результаты эксперимента по оценке инструментальных погрешностей и уровня надежности ВОГ представлены на рис. 4-7.

Рис. 4. Выходной и сглаженный сигналы «вертикального» гироскопа БИНС-1000

На рис. 4 показаны выходные сигналы (графики темного цвета, град/ч) гироскопов ох, оу, 02 БИНС-1000, а также “очищенные” от сбоев и сглаженные с помощью полиномиальной процедуры сигналы (графики темного цвета) тех же гироскопов. Сглаживание выполнялось с частотой съема сигналов ВОГ 1 кГ ц. На рис. 5 показаны оценки (графики светлого цвета) инструментальных дрейфов указанных гироскопов (их автокоррелированных составляющих), полученных на этапе начальной выставки с помощью РФК и прогнозируемых в режиме навигации. На этом же рисунке для вертикального гироскопа показан реальный инструментальный дрейф ВОГ (график светлого цвета, град/ч), определяемый как среднее значение смещения “нуля” «неочищенного» от сбоев сигнала на временных интервалах в 60с. Для вертикального гироскопа на рис. 6 представлена также оценка параметра потока сбоев а() при Д1 = 10с. Указанная оценка отражает динамику «выхода» ВОГ на номинальный режим работы. На рис. 7 показаны оценки смещений сигналов акселерометров.

.6

.5

.4

.3

.2

.1

-.1

-.2

о.: 0.2 0.1 Е 0.1 0.0Е

-0.< -0.1 -0.1 Е

0.05

0

-0.05

-0.1

° /ч

°/ч ТОпаг!

°/ч

Рис. 5. Инструментальный дрейф ВОГ и его оценка, полученная РФК

ТСЬаЛ

0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000

Рис. 6. Оценка параметра потока сбоев

г,с

Рис. 7. Оценки смещений сигналов акселерометров

На рис. 8 и 9 показаны круговые ошибки определения местоположения БИНС 5р =[82(ф) +82(1)]12 , где 5(.) = у(.) - у Л(); уд; у л(.) - параметры, определенные соответственно СНС и БИНС. Рис. 8 отражает динамику изменения круговой позиционной ошибки БИНС без “очистки” сигналов ЧЭ и без компенсации оценок их инструментальных дрейфов и смещений. На рис. 9 показана динамика изменения указанной ошибки с учетом “очистки” сигналов ЧЭ и компенсации оценок их инструментальных дрейфов и смещений.

Рис. 8. Круговая ошибка определения местоположения БИНС без сглаживания сигналов и компенсации дрейфов чувствительных элементов

м 2200 2000 1800 1600 1400 1200 10ОО 800 600 400 200

Рис. 9. Круговая ошибка определения местоположения БИНС с учетом сглаживания сигналов и

компенсации дрейфов чувствительных элементов

Анализ полученных результатов показал, что полиномиальное сглаживание сигналов ВОГ с контуром прогнозирующего контроля и парирования сбоев позволяет не менее, чем на порядок, уменьшить шумовую составляющую угловой погрешности ВОГ. В то же время авто-коррелированная («накапливаемая») составляющая дрейфа ВОГ оценивается с помощью адаптивно-робастного U-D фильтра с точностью, не хуже, чем 0.005 град/ч (рис. 5). Таким образом, представляется возможным поддерживать точность определения пилотажно-навигационных параметров полета даже при ухудшении эксплуатационных характеристик чувствительных элементов БИНС. Включение в алгоритм обработки сигналов ВОГ процедуры определения параметра потока сбоев позволяет оценивать текущий уровень надежности ВОГ и принимать решение о возможности их дальнейшей эксплуатации.

Заключение

Результаты исследований подтверждают эффективность объединения в едином технологическом цикле следующих процедур многоуровневой обработки сигналов инерциальных ЧЭ: полиномиального сглаживания, прогнозирующего контроля и парирования аномальных сигналов; адаптивно-робастного оценивания и компенсации инструментальных дрейфов ЧЭ; определения текущего уровня надежности ЧЭ. При таком подходе случайные шумовые составляющие погрешностей ЧЭ «подавляются» на этапе сглаживания сигналов, а автокоррелированные (систематические) - на этапе оценивания дрейфов с учетом информации о моделях шумов и инвариантах. Кроме того, по текущей оценке уровня надежности ЧЭ представляется возможным принимать решение о возможности дальнейшей эксплуатации ЧЭ в составе БИНС.

ЛИТЕРАТУРА

1. Линч Д. Взгляд компании «Нортроп Грумман»на развитие навигационных технологий// Гироскопия и навигация. - 2008. - №3. - С. 102-106.

2. Дмитриев С.П., Колесов Н.В., Осипов А.В. Информационная надежность. Контроль и диагностика навигационных систем. - СПб.: ГНЦ РФ - ЦНИИ «Электроприбор», 2003.

3. Дианов В.Н. Надежность и качество - новое представление //Материалы научно-практической конференции «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий». - М.: МИЭМ, 2008. -С. 47-50.

4. Дианов В.Н. Сбои в технических системах. - М.: Машиностроение, 1999.

5. Будкин В.Л., Булгаков С.Л., Михеенков Ю.П., Чернодаров А.В., Патрикеев А.П. Бортовая реализация адаптивно-робастных оценивающих фильтров: практические результаты // Научный Вестник МГТУ ГА, серия Авионика и электротехника, №89, 2005. - С. 60-71.

TChart

6. Gertler J.J. Fault Detection and Diagnosis in Engineering Systems. - N.Y.: Marcel Dekker, 1998.

7. Patton R.J., Frank P.M., Clark R.N. Fault Diagnosis in Dynamic Systems - Theory and Application. - N.Y.: Prentice Hall, 1989.

8. Чернодаров А.В., Матюшин В. А. Управление состоянием интегрированных навигационных систем по полетным данным // Научный Вестник МГТУ ГА, серия Авионика и электротехника. №89, 2005. - С. 46-58.

9. ГОСТ27.002 - 89. Надежность в технике. Термины и определения- М.: Издательство стандартов, 1990.

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. Bierman G.J. Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation. - N.Y.: Academic Press, 1977.

12. Mehra R.K. On the Identification of Variances and Adaptive Kalman Filtering // IEEE Trans. on Automatic

Control, 1970, vol. 15, №2, pp. 175-184.

13. Хьюбер П. Дж. Робастность в статистике / пер. с англ. под ред. Я.З.Цыпкина. - М.: Мир, 1984.

14. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. - М.: Наука, ГРФМЛ, 1973.

15. Wu W.-R. Target Tracking with Glint Noise // IEEE Trans. on Aerospace and Electronic systems, 1993, vol. 29, №1, pp. 174-185.

16. ГОСТ 20058-80. Динамика летательных аппаратов в атмосфере. - М.: Издательство стандартов, 1981.

17. Бромберг П.В. Т еория инерциальных систем навигации. - М.: Наука, ГРФМЛ, 1979.

18. Коркишко Ю.Н., Федоров В.А., Чернодаров А.В., Патрикеев А.П., Переляев С.Е. Многоуровневая обработка сигналов волоконно-оптических гироскопов в бесплатформенных инерциальных навигационных системах // Материалы XV Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам. - СПб: ЦНИИ «Электроприбор» , 2008. - С. 54-56.

PREDICTION-BASED MONITORING AND ESTIMATION OF THE RELIABILITY LEVEL OF

INERTIAL UNITS IN REAL TIME

Chernodarov A.V., Matyushin V.A.

This paper is devoted to the problem of implementation of analytical approaches to the improvement of the operational characteristics of sensors of srapdown inertial navigation system. The proposed solution of the above problem relies on the bringing of the problem of digital processing of sensor signals to a Kalman construction and on the use of such a construction for the detection, recording, and counteraction of discordant measurements.

Сведения об авторах

Чернодаров Александр Владимирович, 1951 г.р., окончил Рижское ВВАИУ им. Я. Алкниса (1973), действительный член Академии навигации и управления движением, кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник ВВИА им. проф. Жуковского, автор 120 научных работ, область научных интересов - оценивание состояния, идентификация и диагностика авиационного оборудования.

Матюшин Владимир Александрович, 1960 г.р., окончил Харьковское ВВАИУ (1982), ВВИА им. проф. Н.Е.Жуковского (1998), старший научный сотрудник ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, автор 2 научных работ, область научных интересов - техническая диагностика авиационного оборудования.