基于多阶段注意力机制的多种导航传感器故障识别研究.docx

在全源导航系统中，确保传感器的正常运行至关重要，因为导航数据的准确性直接影响到系统性能。传感器故障可能导致导航解算的严重误差。因此，故障检测是保障导航系统可靠性的关键环节。 传统传感器故障检测方法主要分为两类：一是通过建立数学模型来分析系统状态量之间的关系，以此判断传感器是否故障。这种方法需要深入理解系统工作原理，但实际操作中，很多系统难以用数学模型准确描述，限制了其应用。二是基于人工智能技术，如特征工程和机器学习或深度学习。特征工程需要大量工作来提取信息，而单一传感器的故障诊断可能无法识别复杂的故障类型，如间歇性和渐变性故障。 针对上述问题，本文提出了一种基于多阶段注意力机制的编码器-解码器模型算法。该模型利用多种传感器数据之间的内在联系，进行传感器状态的相互检测，不仅能够准确检测出故障传感器，还能识别其故障类型，解决了传统方法的局限性。 模型的基础是循环神经网络（RNN），尤其是长短期记忆网络（LSTM），它能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然而，LSTM在处理间歇性和渐变性故障时可能存在误判，因此引入了注意力机制。注意力机制使得模型能够在不同时间步长上分配不同的权重，增强了对复杂故障模式的识别能力。通过多阶段注意力，模型可以逐步聚焦于关键信息，提高对间歇性和渐变型故障的检测精度。 具体来说，模型接收来自多个传感器的同步数据，每个传感器在一个时间窗口内产生等量的数据。通过编码器对输入数据进行处理，然后解码器利用注意力机制对编码后的信息进行分析，判断目标传感器数据的状态，即是否存在故障及其类型。这个过程可以通过非线性函数f(⋅)来学习和表达，其中f(⋅)将所有传感器数据映射到预测的故障状态。 本文的研究创新在于利用多阶段注意力机制的编码器-解码器模型，改进了基于RNN的故障诊断方法，提高了对复杂故障类型的检测能力，尤其适用于全源导航系统中多种传感器的故障识别。这一方法有望提升导航系统的整体稳定性和可靠性。