:基于变长扫描模型的故障检测方法及其在GPS/INS组合导航系统中的应用
【摘要】:本文提出了一种创新的故障检测方法，该方法基于变长扫描模型，特别适用于GPS/INS（全球定位系统/惯性导航系统）组合导航系统的故障检测。在时间序列数据中，通过差分运算得到差减序列，以此识别可能的跳跃点，即故障发生的位置。考虑到跳跃点对相邻差分序列统计特性的显著影响，算法利用当前差分序列来预测下一时刻的数据区间，据此判断是否存在跳跃点，从而实现高效的故障检测。为了平衡检测精度和速度，设计了扫描窗口的变长机制。通过仿真实验，探讨了置信度和扫描窗口长度的影响，并将此故障检测算法应用于GPS/INS组合导航系统，结果显示该方法能有效检测并诊断数据中的跳跃点，显著提高了导航系统的滤波精度。
【关键词】:故障检测；扫描模型；跳跃点；差减序列；GPS/INS组合导航系统
本文详细介绍了基于变长扫描模型的故障检测方法，首先阐述了故障检测的重要性，特别是在复杂的导航系统中，如GPS/INS组合系统，准确及时的故障检测对于确保系统稳定性和可靠性至关重要。作者提出的方法通过对待检测的时间序列数据进行差分运算，得到差减序列，这是故障检测的基础。由于跳跃点会改变数据序列的统计特性，因此通过当前差减序列来预测未来数据的变化趋势，以识别可能的故障点。
为了解决算法的效率问题，文章引入了扫描窗口的变长机制。扫描窗口的大小直接影响检测的精度和速度，通过调整窗口长度，可以在检测效果和运行速度之间找到最佳平衡。作者通过一系列仿真实验，研究了置信度和扫描窗口长度的选择对检测性能的影响，这为实际应用提供了理论依据。
该故障检测算法被成功应用于GPS/INS组合导航系统。实验表明，该方法能够有效检测出数据中的异常点，显著提升了滤波算法的精度，从而提高了整个导航系统的定位和导航性能。这一成果对GPS/INS组合导航系统以及其他依赖于实时故障检测的复杂系统具有重要的理论和实践价值。
这篇论文提出的基于变长扫描模型的故障检测方法，不仅在理论层面为时间序列分析和故障检测提供了新的视角，而且在实际应用中展示了其在GPS/INS导航系统中的优越性能。通过优化的变长扫描窗口策略，该方法成功地平衡了检测效率和精度，为故障诊断提供了有力工具。
