针对传统残差χ2检测方法在组合导航系统中渐变故障检测率不高的问题,为了及时有效地检测故障信息,提高系统可靠性,提出了一种基于AR量测建模的组合导航系统渐变故障双阈值检测方法.该方法通过建立无故障条件下量测数据的AR模型,结合卡尔曼滤波模型得到量测预报值进行残差计算,提高故障检测的灵敏度;搭建双阈值检测门限,对误警率和漏警率之间的受污染的量测数据,采用双阈值门限进行分类处理,降低了漏警率对数据可靠性的影响.避免由于传统残差χ2检测方法因引入观测污染数据,对渐变故障不敏感的问题.为了验证所提方法的有效性,将该方法应用到SINS/GNSS组合导航系统中进行仿真实验.仿真结果表明,所提方法渐变故障检测漏警率较常规残差χ2双阈值检测方法降低69％以上,整体滤波精度提高19％以上,提高了系统的可靠性.
组合导航 残差 AR模型 故障检测