[发明专利]一种惯导系统故障特性判定及测试性预计方法

权利要求书

1.一种惯导系统故障特性判定方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)获取惯导系统的组成单元信息集、信号信息集、组成单元故障信息集、测试点信息集和测试行为信息集，形成测试性多信号信息模型；

其中：

组成单元信息集为惯导系统的组成模块信息的集合；

信号信息集为惯导系统内部能够检测到的信号信息的集合；

组成单元故障信息集为惯导系统的各组成模块发生完全故障和功能故障的信息的集合；

测试点信息集为惯导系统内部能够进行检测的位置点信息的集合；

测试信息集为在测试点对信号信息进行检测的行为的集合；

2)搜索故障可达测试点

从故障c_i(F)或c_i(G)所在组元c_i出发，沿输出方向按广度优先搜索遍历模型图，凡是能够达到的测试点节点，即为该故障可达测试点；

其中，c_i(F)表示第i个惯性导航系统组成单元发生功能故障、c_i(G)表示第i个惯性导航系统组成单元发生完全故障；

如存在信号阻断，则中止该分支上的搜索；如存在信号映射，则将映射后的信号添加到组元作用信号集SC(c_i)，继续搜索，组元作用信号集SC(c_i)包括第i个惯性导航系统组成单元作用的信号s_i的合集：{s₁、s₂…}

3)进行故障相关性分析，确定故障－测试相关矩阵D_m×n

利用下式得到故障－测试相关矩阵D_m×n中的元素

其中：m为惯导系统可能发生故障的单元，即组成单元中的个数；

n为惯导系统中的测试点的个数；

ST(t_j)表示在第i个测试点能够检测到的信号s_i的合集：{s₁、s₂…}

利用下式确定故障－测试相关矩阵；

4)进行故障特性判定

单故障特性判定包括未检测故障、模糊组和冗余测试；

如果故障－测试相关矩阵D_m×n中存在全为0的行，则该行所对应的故障即为未检测故障；

比较故障－测试相关矩阵D_m×n中各行，如果有F_i＝F_j,i≠j，则对应的故障是不可区分的，可作为一个模糊组处理，并合并为一行，F_i表示第i个行向量，F_j表示第j个行向量；

比较相关矩阵D_m×n中各列，如果有T_i＝T_j,i≠j，则对应的测试是互为冗余测试，T_i表示第i个列向量；

多故障特性判定包括故障隐藏和故障冒充；

若存在F_i+F_j＝F_k，k＝i或k＝j，则说明存在故障隐藏；

若存在F_i+F_j＝F_k，i≠j≠k，则说明存在故障冒充。

2.一种惯导系统故障特性测试性预计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1)获取惯导系统的组成单元信息集、信号信息集、组成单元故障信息集、测试点信息集和测试行为信息集，形成测试性多信号信息模型；

其中：

组成单元信息集为惯导系统的组成模块信息的集合；

信号信息集为惯导系统内部能够检测到的信号信息的集合；

组成单元故障信息集为惯导系统的各组成模块发生完全故障和功能故障的信息的集合；

测试点信息集为惯导系统内部能够进行检测的位置点信息的集合；

测试信息集为在测试点对信号信息进行检测的行为的集合；

2)搜索故障可达测试点

从故障c_i(F)或c_i(G)所在组元c_i出发，沿输出方向按广度优先搜索遍历模型图，凡是能够达到的测试点节点，即为该故障可达测试点；

其中，c_i(F)表示第i个惯性导航系统组成单元发生功能故障、c_i(G)表示第i个惯性导航系统组成单元发生完全故障；

如存在信号阻断，则中止该分支上的搜索；如存在信号映射，则将映射后的信号添加到组元作用信号集SC(c_i)，继续搜索，组元作用信号集SC(c_i)包括第i个惯性导航系统组成单元作用的信号s_i的合集：{s₁、s₂…}

3)进行故障相关性分析，确定故障－测试相关矩阵D_m×n

利用下式得到故障－测试相关矩阵D_m×n中的元素

其中：m为惯导系统可能发生故障的单元，即组成单元中的个数；

n为惯导系统中的测试点的个数；

ST(t_j)表示在第i个测试点能够检测到的信号s_i的合集：{s₁、s₂…}

利用下式确定故障－测试相关矩阵；

4)确定故障检测率FDR和故障隔离率FIR

其中，λ为相关矩阵中所有故障的总故障概率，λ_D为相关矩阵中可检测故障的总故障率，λ_i为相关矩阵中第i个故障的故障概率，λ_Di为第i个被检测出故障的故障概率，λ_L为相关矩阵中可隔离到小于等于L个可更换单元的故障的故障概率之和，λ_Li为相关矩阵中可隔离到小于等于L个可更换单元的故障中第i个故障的故障概率，L为规定的模糊度，即检测到故障时，能够隔离到的最小可更换单元的个数。