引用本文

王亚朝, 赵伟, 徐海洋, 刘建业. 基于多阶段注意力机制的多种导航传感器故障识别研究. 自动化学报, 2021, 47(12): 2784−2790 doi: 10.16383/j.aas.c190435

Wang Ya-Zhao, Zhao Wei, Xu Hai-Yang, Liu Jian-Ye. Multiple navigation sensor fault diagnose research based on multi-stage attention mechanism. Acta Automatica Sinica, 2021, 47(12): 2784−2790 doi: 10.16383/j.aas.c190435

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文章简介

关键词

多阶段注意力机制, 长短期记忆神经网络, 编码器−解码器, 多类传感器, 故障互判

摘   要

导航传感器在使用过程中容易发生故障, 针对传统方法对其间歇性和渐变性故障识别率低的问题提出了一种基于多阶段注意力机制的多传感器故障识别算法. 该算法采用基于长短期记忆神经网络和注意力机制的编码器−解码器结构, 根据多类导航传感器数据之间的空间相关性和时间相关性来进行多传感器的故障互判. 经验证, 该算法对多种类传感器的故障识别率高达97.5%, 可以高效地实现故障的检测和分类. 该方法可以准确识别出故障传感器和故障类型, 具有很强的工程应用价值.

引   言

全源导航系统中传感器种类和数量繁多, 在进行导航时要使用多个传感器的数据来进行组合导航. 如果传感器发生故障, 那么将会引起导航解算错误. 因此, 在进行导航解算前, 必须先对传感器进行故障检测.

故障检测方向一直有许多学者研究, 主要分为两种方法. 一种方法是建立对应的数学模型, 根据系统状态量之间的关系来判断传感器是否发生故障. 如张绍杰等、Avram等、汤文涛等、Sadeghzadeh-Nokhodberiz等都是先建立系统的数学模型, 然后对系统的误差特性进行分析, 进而实现故障诊断. 该方法比较复杂, 需要了解系统的工作原理, 但实际中许多系统难以抽象出数学模型, 因此应用范围比较小.

另一种方法是基于人工智能方法, 其采用特征工程与机器学习方法或深度学习进行故障诊断. Yan等、Swischuk等和郑晓飞等先采用特征工程进行信息提取, 然后采用机器学习方法进行识别; Jing等和Guo等采用深度学习的方法对原始数据进行故障检测. 一方面特征工程比较复杂; 另一方面这些方法都侧重于对单个传感器数据的故障诊断, 且难以准确识别出间歇性故障和渐变性故障.

针对以上研究中出现的问题, 本文基于导航数据预处理平台, 提出了一种基于多阶段注意力机制的编码器−解码器(Encoder-decoder)模型算法, 该算法可以利用多类传感器数据之间的关系进行传感器的状态互检测, 不仅可以准确检测出故障传感器, 并且可以检测出其故障类型.

图 1  多阶段注意力结构图

图 6  传感器数据状态图

作者简介

王亚朝

南京航空航天大学自动化学院硕士研究生. 2017年获得南京航空航天大学工学学士学位. 主要研究方向为嵌入式系统, 导航系统, 多传感器数据处理. 本文通信作者.

E-mail: wangyazhao001@163.com

赵   伟

南京航空航天大学自动化学院副教授. 2002年获得南京航空航天大学导航、制导与控制博士学位. 主要研究方向为卫星导航与惯性组合导航, 信息融合, GPS应用.

E-mail: zhwac@nuaa.edu.cn

徐海洋

南京航空航天大学自动化学院硕士研究生. 2019年获得南京航空航天大学工学学士学位. 主要研究方向为导航与控制.

E-mail: xuhaiyang@nuaa.edu.cn

刘建业

南京航空航天大学自动化学院教授. 1995年获得南京航空航天大学导航、制导与控制博士学位. 主要研究方向为导航与控制, 惯性导航与组合导航, 测控系统.

E-mail: ljyac@nuaa.edu.cn

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