ідентифікація відмови сенсора і визначення орієнтації в мінімально надлишкових конфігураціях датчиків кутової швидкості в бінс
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.2.342106Ключові слова:
БІНС, мінімально надлишкова конфігурація сенсорів, ідентифікація відмови сенсора, кутові квазікоординати, тріада сенсорів, вектор позірного повороту, експоненціальна апроксимація, дискретна модель, кінематична модель, конічний рух, чисельно-аналітичне моделюванняАнотація
Стаття присвячена проблемі підвищення відмовостійкості блоку інерціальних датчиків в безплатформених системах орієнтування. Розв’язання проблеми засновано на використанні надлишкової кількості датчиків з незалежними напрямками осей чутливості. Розглянуто три мінімально надлишкові конфігурації розташування осей чутливості сенсорів: «3 ортогональні +1», «конус-4» та «конус-3 з віссю». Наведені геометричні схеми і представлені необхідні співвідношення між ортами осей чутливості датчиків і ортами зв’язаної (приладової) системи координат для формування матриці вимірювань. В умовах, коли всі датчики функціонують в штатному режимі, отримані формули перерахунку кутових квазікоординат повного складу сенсорів до зв’язаної системи координат. У випадку, коли ідентифіковано несправність сенсора, наведені формули приведення значень кутових квазікоординат з тріад сенсорів до зв’язаних осей з метою подальшого використання в алгоритмі орієнтації. В якості еталонного вектора для ідентифікації відмови датчика і виключення його інформації з матриці вимірювань запропоновано використовувати фіктивний вектор позірного повороту, сформований з кутових квазікоординат датчиків. Для цього проводиться експоненціальна апроксимація модуля вектору позірного повороту на обмеженому інтервалі знімання інерціальної інформації з датчиків і формується дискретна модель модуля вектору позірного повороту в залежності від значень цього модуля на попередніх чотирьох тактах знімання інерціальної інформації. Подальше використання отриманої дискретної моделі в якості екстраполяційної дозволяє отримати оцінку модуля вектору позірного повороту для поточного такту. В результаті порівняння значень величин модуля вектору позірного повороту, обчислених для тріад сенсорів з результатом екстраполяції можна визначити несправний датчик. Чисельна реалізація запропонованого підходу до виявлення несправності в системі датчиків і ідентифікації несправного датчика на формальній кінематичній моделі конічного кутового руху твердого тіла в умовах квантування кутових квазікоординат показала працездатність запропонованого підходу.
Посилання
Fu L., Yang X., Wang L. A novel optimal redundant inertial sensor configuration in strapdown Inertial Navigation System. Proceedings of the 2012 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium, Myrtle Beach, SC, USA, 2012, pp. 240-246.https://doi: 10.1109/PLANS.2012.6236887
Liang H, Guo Y, Zhao X. Fault Detection and Isolation of the Multi-Sensor Inertial System. Micromachines. 2021; 12(6):593. https://doi.org/10.3390/mi12060593.
Gagnon, E., Vachon, A., & Beaudoin, Y. (2018). Data Fusion Architectures for Orthogonal Redundant Inertial Measurement Units. Sensors, 18(6), 1910. https://doi.org/10.3390/s18061910
Mustață, M. Ș., Grigorie, T. L. (2024). A Low-Cost Redundant Attitude System for Small Satellites, Based on Strap-Down Inertial Techniques and Gyro Sensors Linear Clustering. Applied Sciences, 14(15), 6585. https://doi.org/10.3390/app14156585.
Shim, D.-S.; Yang, C.-K. Optimal Configuration of Redundant Inertial Sensors for Navigation and FDI Performance. Sensors 2010, 10, 6497-6512. https://doi.org/10.3390/s100706497
Yang C-K, Shim D-S. Best Sensor Configuration and Accommodation Rule Based on Navigation Performance for INS with Seven Inertial Sensors. Sensors. 2009. 9(11) Pp.8456-8472. https://doi.org/10.3390/s91108456.
Chen С., Chen L., Cheng X., Ding J. A new method for identifying redundant sensors based on completely consistent fault isolability properties. European Journal of Control. Vol. 70. 2023. 100766. https://doi.org/10.1016/j.ejcon.2022.100766.
Kajmakovic A, Diwold K, Römer K, Pestana J, Kajtazovic N. Degradation Detection in a Redundant Sensor Architecture. Sensors. 2022; 22(12):4649. https://doi.org/10.3390/s22124649
Li Z., Cheng Y., Wu X., Zhang Y., Wang H. ALPF-GLRT based fault detection method for small faults applied to redundant IMUs. Measurement Science and Technology, vol.32, No 12. 2021. 125101. https://doi. 10.1088/1361-6501/ac1beb.
Wang Y., Ren Z., Dong K., Chen K. A Study on Fault Diagnosis of Redundant SINS with Pulse Output. 2nd International Conference on Advances in Mechanical Engineering and Industrial Informatics (AMEII 2016), January 2016. https://doi:10.2991/ameii-16.2016.208
Zhang T., Wang F., Fu, W. Fault Detection and Isolation for Redundant Inertial Measurement Unit under Quantization. Applied Sciences, 8(6), 2018. P865. https://doi.org/10.3390/app8060865
Akbarinia B, Shahmohamadi Ousaloo H. Sensor fault-tolerant attitude determination system based on the nonlinear interacting-multiple-model approach. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. 2022;237(5):1041-1059. https://doi.10.1177/09544100221116270.
Xu, J., Tian, A. (2023, May). Reliability analysis of spherical six axis redundant inertial measurement unit. In Third International Conference on Sensors and Information Technology (ICSI 2023) (Vol. 12699, pp. 232-236). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2679329.
Cheng J., Sun X., Liu P., Mou H. An Improved Residual Chi-Square Test Fault Isolation Approach in Four-Gyro SINS. IEEE Access, vol.7. Pp. 174400-174411.2019. https://doi.: 10.1109/ACCESS. 2019.2957103
Zou T., Wang L., Zhu T., Zhai X., Liu C. Fine Alignment Algorithm of Regular Tetrahedral Redundant Strapdown Inertial Navigation System Base on Kalman Filter.2nd International Conference on Electrical Engineering and Mechatronics Technology (ICEEMT), Hangzhou, China. 2022. pp. 407-412. https://doi: 10.1109/ICEEMT56362.2022.9862624.
Kinatas H., Hajiyev C. Adaptive Fault-Tolerant Multiplicative Attitude Filtering for Small Satellites. Int J Adapt Control Signal Process. 2025. 39: 152-162. https://doi.org/10.1002/acs.3927.
Jiang, X., Liu, T., Duan, J., Hou, M. (2024). Attitude Algorithm of Gyroscope-Free Strapdown Inertial Navigation System Using Kalman Filter. Micromachines, 15(3), 346. https://doi.org/10.3390/mi15030346
Li X., Xu F., Xu G. (2023). Redundant IMU Fault Detection. In: Redundant Inertial Measurement Unit Reconfiguration and Trajectory Replanning of Launch Vehicle. Navigation: Science and Technology, vol 12. Springer. Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-4637-0_4.
Mehdi Jafari. Optimal redundant sensor configuration for accuracy increasing in space inertial navigation system. Aerospace Science and Technology, vol. 47.2015, pp. 467-472.https://doi.org/10.1016/ j.ast.2015.09.017.
Plaksiy Yu. Formalna parametrychna kinematychna model konichnoho rukhu tverdoho tila i optymizatsiia alhorytmiv oriientatsii [Formal parametric kinematic model of conical motion of a rigid body and optimization of orientation algorithms] //Visnyk NTU «KhPI». Kharkiv, №1. 2025. Seriia: Dynamika i mitsnist mashyn. Pp.34-41.https://doi: 10.20998/2078-9130.2025.1.323548.
