[发明专利]一种飞行系统的光纤陀螺仪故障监测方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提供一种飞行系统的光纤陀螺仪故障监测方法、系统、设备及介质，包括小波消噪预处理，提取光纤陀螺仪特征向量，特征向量进行时间权重赋值，基于深度学习的故障模式识别，输出并保存故障监测结果五个主要步骤，可以在飞机运行过程中实时监测光纤陀螺仪故障，保证飞机导航系统高精度以及飞行安全，确保飞机飞行控制系统的状态输入稳定性；针对光纤陀螺仪的突变型故障，通过神经网络模型能够高精度识别，而对于缓变性故障，对神经网络采用时间权重赋值，可以增大缓变性故障的识别精确度，及时排除故障，对于降低飞机事故的发生率及提高航空运输的经济效益具有较大的显示意义。

技术领域

本发明属于航空故障监测领域，具体涉及一种飞行系统的光纤陀螺仪故障监测方法、系统、设备及介质。

背景技术

飞机安全性与经济性是航空产品的重要指标，其中惯性导航系统(INS,InertialNavigation System)由于全自主，全天候，保密性强，机动灵活等特点，在当代航空事业中广泛应用，已经成为目前主流导航系统的核心。现已经成为目前主流导航系统的核心。以惯性导航为主的组合导航系统是飞机导航制导领域的一个研究重点和发展方向，而陀螺仪是惯性导航系统的核心部件，其性能在很大程度上决定了惯导系统的性能。光纤陀螺相比传统机电陀螺和激光陀螺，结构更简单，精度更高。在飞机惯导系统中，通过飞机内部的自动测试装置(BITE)来对光纤陀螺仪进行故障诊断是一般采用的方法，

但这种方法的弊端是，只有在系统运行的过程中发生故障时BITE才能够实现报警和实施保护的功能，而且它并不能处理系统故障中的一些不确定性问题，也无法对系统运行中的精度降低和累积误差等问题也无法诊断。而不确定的惯导系统故障容易给机组人员提供错误信息，较大的影响了飞行安全并带来不小的经济损失。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种飞行系统的光纤陀螺仪故障监测方法、系统、设备及介质，能够提高航空飞机导航系统的精度、可靠性和寿命。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种飞行系统的光纤陀螺仪故障监测方法，包括以下步骤：

步骤1：监测上位机获取光纤陀螺仪的输出信号，进行小波消噪预处理；

步骤2：将消除噪声后的光纤陀螺仪信号进行小波包三层分解，通过计算各个小波包节点上能量分布变化和归一化处理得到光纤陀螺仪信号特征向量；

步骤3：将光纤陀螺仪信号特征向量与过去连续时刻光纤陀螺仪信号特征向量进行时间权重赋值，将各个向量拼接，获得基于历史信息的光纤陀螺仪信号特征向量组合；

步骤4：将历史光纤陀螺仪信号特征向量组合进行模式识别，使用离线训练好的光纤陀螺仪故障监测模型进行检测，得到故障检测结果；

步骤5：整合光纤陀螺仪故障监测结果，输出至指定位置。

进一步的，步骤1中所述的光纤陀螺仪的输出信号包含飞机坐标系三个方向上的角速度大小和方向。

进一步的，步骤1中所述的所述步骤1的光纤陀螺仪的输出信号输出模型为：

式中，ω_j(t)为t时刻光纤陀螺的测量输出，ω_e(t)为实际的地球自转角速度影响，为陀螺所处的地理纬度，ε(t)为t时刻陀螺漂移和白噪声。

进一步的，步骤2中所述的小波包三层分解的阂值量化，包含一个可变参数或多个固定参数并对每一个小波包分解系数进行阈值量化；

步骤2中所述的信号的小波包重构是根据最低层的小波包分解系数和经过量化处理系数来进行重构。

进一步的，步骤3中所述的时间权重赋值基于神经网络注意力机制，给予时间越近的光纤陀螺仪信号特征向量更高的权重赋值。