Resumen

Con el objetivo de detectar fallos abruptos en sistemas integrados GNSS/INS en entornos complejos, los algoritmos clásicos de detección de fallos se desarrollan principalmente a partir del dominio de la medición. En este artículo se propone un método de prueba chi-cuadrado robusto basado en el dominio del estado. El estadístico de detección de fallos se construye a partir de la diferencia entre la estimación de estado previa y la estimación de estado posterior en el filtrado de Kalman. Para mejorar la estabilidad del cálculo, se utiliza la descomposición de valores singulares (SVD) para factorizar la matriz de covarianza de la diferencia. Las fórmulas relevantes del método propuesto se derivaron teóricamente, y se reveló la relación entre el método propuesto y el método de prueba chi-cuadrado de innovación existente. El método propuesto se comparó con los métodos de prueba chi-cuadrado más avanzados y se verificó mediante experimentos de navegación integrada GNSS/INS utilizando datos de simulación y datos reales. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto (a) funciona directamente en el dominio del estado, (b) no requiere el estado real conocido del sistema, (c) tiene eficiencia computacional y buena robustez, y (d) detecta con precisión los fallos abruptos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:método de prueba cuadrada, método, fallos bruscos, dominio del estado, algoritmos clásicos de detección de fallos, estadístico de detección de fallos, estimación posterior del estado, estimación previa del estado, estado real del sistema, descomposición del valor singular
• Keywords:square test method, method, abrupt faults, state domain, classical fault detection algorithms, fault detection statistic, posterior state estimation, prior state estimation, real system state, singular value decomposition