[发明专利]一种大气数据系统在故障时的异常测量值数据自恢复方法

摘要

本发明属于智能传感技术领域，具体涉及一种大气数据系统在故障时的异常测量值数据自恢复方法；解决了现有大气数据系统在故障时无法对自身测量值进行纠正输出的问题；包括以下步骤：一是构造训练样本，明确样本集的物理含义；二是基于多核相关向量机的工作原理，建立大气参数数据恢复模型；三是当检测到大气系统发生故障时，利用步骤二已建立的大气参数数据恢复模型对错误的输出值进行最佳估计，利用最佳估计值作为大气系统测量值进行输出；四是利用最新的大气系统测量值对步骤一中的训练样本集进行更新，重复上述步骤实现数据恢复。本发明基于有限的稀疏相关向量可有效降低计算负担，利于机载大气数据系统的实时性实现。

主权项

一种大气数据系统在故障时的异常测量值数据自恢复方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、确定训练样本数据；获取大气数据系统中压力测量通道的数目N，依据每一路压力测量通道的压力测量数据，确定其对应的训练样本序列Pi＝[pi(1) pi(2) … p(m)](i＝1,2,…,N)，其中i是压力通道，m是第i路压力测量通道对应的无故障样本数；步骤二、构建训练样本集；大气数据系统中每一路压力测量通道故障下，训练样本集包括输入样本集和目标样本集；表1为第i路压力测量通道的训练样本，其中每一行输入样本和目标样本一一对应；表1 第i路压力测量通道的训练样本分布序号输入样本目标样本1pi(1),pi(2),…,pi(k)pi(k+1)2pi(2),pi(3),…,pi(k+1)pi(k+2)………m‑kpi(m‑k),pi(m‑k+1),,pi(m‑1)pi(m)构建第i路压力测量通道的输入训练样本集Xi见式(1)所示，目标样本集Yi见式(2)所示：Xi=pi(1)pi(2)...pi(k)pi(2)pi(3)...pi(k+1)............pi(m-k)pi(m-k+1)...pi(m-1)---(1)]]>Yi＝[pi(k+1) pi(k+2) … pi(m)]T  (2)式中：k是时间步长，i表示压力测量通道编号，m表示无故障训练样本时间点序列；步骤三、利用多核相关向量机的原理，建立大气数据系统中的每一路压力测量通道的数据恢复模型；第i路压力测量数据恢复模型如式(3)所示：YiR＝Wi·ker(Xi)+Bi (i＝1,2,…,N)   (3)式中：Wi和Bi是利用多核相关向量机获取的第i路压力测量数据恢复模型参数，YiR是对应的多核相关向量机输出，ker(Xi)是核函数；步骤四、利用步骤三建立的数据恢复模型进行数据恢复；将第i路压力测量通道测量数据的测试样本向量输入到数据恢复模型，得到下一时刻点m+1处的预测值输出并将该预测值和实际测量值pi(m+1)进行比较，若偏差小于设定阈值δth，则表明该路压力测量通道工作正常；若该偏差大于阈值，则判定为故障；当连续几个时刻点或一段时间内均判定为故障，则该故障类型为永久性故障；若仅仅几个时刻点处出现故障，然后重新回到正常工作状态，则该故障类型为瞬时性故障；当检测到大气数据系统中的某路压力测量发生故障后，大气数据系统选择数据恢复模型输出的预测值的历史最佳估计值代替故障的错误输出值pi(m+1)，实现数据恢复。