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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于動(dòng)態(tài)閾值的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115200577B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210866013.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)閾值的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)方法是由張亞;范世偉;劉思源;王巖巖;夏秀瑋;高偉;于飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于動(dòng)態(tài)閾值的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于動(dòng)態(tài)閾值的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)方法，本方法首先利用馬氏距離構(gòu)造動(dòng)態(tài)異常因子進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)的故障診斷；接著利用T?S模型對(duì)導(dǎo)航信息的可信性進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)構(gòu)造的隸屬度函數(shù)計(jì)算每一種狀態(tài)的符合程度；然后根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻導(dǎo)航信息的變化率構(gòu)建自適應(yīng)梯度下降算法，由此進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)，最終得到容錯(cuò)后的信息。從而有效的解決緩變故障難以檢測(cè)以及出現(xiàn)故障后導(dǎo)航系統(tǒng)精度下降的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)閾值的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)閾值的組合導(dǎo)航系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：設(shè)計(jì)車(chē)載INSInertialnavigationsystem，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)GNSSGlobalNavigationSatelliteSystem，全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)組合導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)，通過(guò)路徑模擬或跑車(chē)實(shí)驗(yàn)獲得仿真數(shù)據(jù)或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上添加故障信號(hào)；步驟二：根據(jù)卡爾曼濾波方程，求出狀態(tài)參量計(jì)算得到的殘差，利用馬氏距離進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)的故障診斷；步驟三：利用T-S模型對(duì)導(dǎo)航信息的可信性進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)構(gòu)造的隸屬度函數(shù)計(jì)算每一種狀態(tài)的符合程度；步驟四：根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻導(dǎo)航信息的變化率構(gòu)建自適應(yīng)梯度下降算法，由此進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)，得到容錯(cuò)后的信息，從而提升導(dǎo)航系統(tǒng)的精度；步驟2所述的利用馬氏距離進(jìn)行導(dǎo)航系統(tǒng)的故障診斷，具體方法為：1假設(shè)前m時(shí)刻內(nèi)沒(méi)有故障發(fā)生，定義馬氏距離為：其中μm為前m時(shí)刻數(shù)據(jù)集的均值，Pkk-1為狀態(tài)一步預(yù)測(cè)均方誤差陣，εk是當(dāng)前時(shí)刻計(jì)算得到的殘差；2設(shè)置當(dāng)前數(shù)據(jù)的異常因子為其中為k時(shí)刻馬氏距離向量中的第i個(gè)元素，Thk,i為k時(shí)刻馬氏距離向量中第i個(gè)元素的閾值，由k-2時(shí)刻和k-1時(shí)刻異常因子所屬狀態(tài)確定；3設(shè)ρth為警戒值，根據(jù)異常因子的大小，可以判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否正常：若則數(shù)據(jù)正常；若則數(shù)據(jù)狀態(tài)不定，需要根據(jù)下一時(shí)刻計(jì)算得到的異常因子進(jìn)行判定；若則數(shù)據(jù)異常；步驟4所述的利用自適應(yīng)梯度下降算法進(jìn)行求解，具體方法為：1INS測(cè)得的角速度和比力為由此定義自適應(yīng)參數(shù)，其中λ0為初值，t0為系統(tǒng)采樣時(shí)間，ζ1、ζ2為調(diào)節(jié)因子；2確定模糊前件參數(shù)使得預(yù)測(cè)輸出與導(dǎo)航儀器實(shí)際輸出數(shù)據(jù)的擬合誤差最小，利用梯度下降法求解模糊預(yù)測(cè)系統(tǒng)的參數(shù)

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