论文部分内容阅读
随着电子计算机技术的迅猛发展和现代控制系统理论的进步，特别是航空、航天和航海的发展，使人们对组合导航系统的导航能力、自动化程度、可靠性和精度的要求越来越高，所以传统的故障诊断技术已不能满足现代组合导航系统的需求，因此必须采用智能故障诊断技术。人工神经网络的讯速发展及其在故障诊断领域的广泛应用，为组合导航系统的故障诊断开辟了一条新途径。 本文以SINS／GPS／DVL组合导航系统为研究对象，从组合导航系统的信息融合技术出发，把神经网络技术应用在组合导航系统的信息融合和故障诊断中，重点给出了神经网络用于故障诊断的设计方法，最后设计了一个智能容错组合导航系统，实现了组合导航系统的高精度和高可靠性。 首先，本文在对国内外有关资料的阅读和分析的基础上，对故障诊断技术进行了综述，分析了组合导航系统中的故障检测和诊断的研究现状，介绍了神经网络的有关知识，对神经网络特别是BP神经网络及神经网络与故障诊断的结合方式进行了深入的理论研究。 其次，介绍了组合导航系统中的关键技术之一的信息融合技术中的卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波，在分析SINS／GPS／DVL组合导航系统的状态方程和观测方程的基础上，对两种滤波方法进行了仿真研究。通过对组合导航系统中的x~2检测算法的理论研究，把神经网络技术引入到组合导航系统的故障诊断中。从神经网络用于故障诊断的结构出发，给出了神经网络用于故障诊断的设计过程，并对这两种故障诊断算法进行了仿真验证。 最后，把神经网络、模糊控制及联邦卡尔曼滤波技术应用于组合导航系统中，设计了一个智能容错组合导航系统，给出了该系统的原理和结构。理论研究和仿真结果表明了该智能容错组合导航系统的可行性和有效性。