一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法

技术领域

本发明属于空间引力波探测惯性传感器故障诊断技术领域，具体涉及一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法。

背景技术

引力波的高精度测量将是未来基础科学领域最前沿和重大的研究课题之一。空间惯性传感器作为空间引力波探测任务的关键载荷之一，其主要功能包括一下两种：对航天器受到的非保守力作用下产生的加速度进行精确测量，用于实现航天器的无拖曳飞行；作为激光干涉系统的一部分，通过测量检验质量与航天器的相对位移，为激光干涉提供惯性基准。

目前，世界上的空间引力波探测计划对于残余加速度噪声指标的要求均在10

传统的卫星传感器故障检测方法主要是利用传感器的硬件冗余，但空间引力波探测惯性传感器并不能满足冗余的要求。基于模型的故障诊断方法则需要建立精确的物理模型，并不适用于像无拖曳系统这样具有强非线性和高度耦合特性的系统。除此之外，传统的时序预测方法包括ARIMA模型和机器学习方法等，这些方法仅能实现短时间序列的预测，难以实现对较长时间序列的准确预测。近年来，将LSTM神经网络用于时序预测十分常见，尽管LSTM模型可以实现有效的时序预测，但随着时间序列的长度增加，该模型的预测精度会显著下降，同时预测时间也会大幅增加，并不适合于在轨传感器实时故障检测的要求。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法，本发明无需无拖曳系统精确的物理模型，只需要空间引力波探测惯性传感器的测量数据，便可实现对该传感器的故障诊断。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

本发明提供了一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法，包括以下步骤：

基于相互耦合的传感器量测通道建立双通道Informer模型并汇总获得传感器故障情况；

获得状态量测量值以及基于双通道Informer模型预测目标的状态量预测值，根据状态量测量值以及预测目标的状态量预测值生成状态量的残差序列；基于残差序列生成判断残差序列，基于判断残差序列设置动态阈值，对比判断残差序列以及动态阈值，获得对比结果；

结合对比结果以及传感器故障情况进行故障检测；后分析判断残差序列表现进行故障隔离，完成空间引力波探测惯性传感器故障诊断。

在具体实施过程中，所述相互耦合的传感器量测通道的确定过程如下：

基于空间引力波探测惯性传感器敏感结构建立空间引力波探测惯性传感器的综合位姿测量模型，确定相互耦合的传感器量测通道。

在具体实施过程中，所述空间引力波探测惯性传感器敏感结构由立方体形状的检验质量和电极笼组成；其中，检验质量位于电极笼的中间位置，所述电极笼具有若干个面，若干个面上均分布设置有电极板，若干个面中的相对面上的电极板相同且相对面上的电极板构成差分电容传感器。

在具体实施过程中，设定检验质量的三轴直角坐标系的x轴、y轴和z轴，所述空间引力波探测惯性传感器的综合位姿测量模型为：

其中，C

在具体实施过程中，所述ΔC

其中，设定当检验质量同时发生了平动和转动时，检验质量沿x轴方向实际位移为x，沿z轴方向实际转角为θ

在具体实施过程中，所述相互耦合的传感器量测通道包括x轴位移量测通道和z轴方向转角量测通道相互耦合的传感器量测通道，y轴位移量测通道和x轴方向转角量测通道相互耦合的传感器量测通道，z轴位移量测通道和y轴方向转角量测通道相互耦合的传感器量测通道；

所述双通道Informer模型包括M

其中，M

在具体实施过程中，所述传感器故障情况如下：

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列同时出现异常时，判定与上述两个状态量相关的其中一个传感器出现故障；

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列未同时出现异常时，判定传感器无故障。

在具体实施过程中，所述设置动态阈值为过去判断残差序列和当前时刻判断残差序列基于3-σ法则所确定，具体如下：

其中，Γ

在具体实施过程中，所述对比结果包括：

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列超出动态阈值时，则表明判断残差序列出现异常；当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列同时出现异常时，判定传感器出现故障；

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列未超出动态阈值时，则表明判断残差序列未出现异常；当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列未同时出现异常时，判定传感器未出现故障。

在具体实施过程中，所述分析判断残差序列表现进行故障隔离的过程如下：

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列表现为同时超出同一侧动态阈值的情况时为同向异常；当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列表现为同时超出不同侧动态阈值的情况时为反向异常；基于同向异常以及反向异常判断相应的传感器故障情况，进行故障隔离。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供了一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法，基于Informer时序预测同时实现对较长时间序列的双通道预测获得较高的预测精度和较短的预测时间，基于数据驱动的智能故障诊断方法不需要精确的模型，只需要传感器数据即可实现故障诊断，更适合于空间引力波探测惯性传感器的故障诊断，简单高效，具有较大的经济效益和广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明的实施例的基于Informer时序预测的空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法的实施流程示意图；

图2为本发明的实施例的无故障情况下差分电容测量值变化曲线图；

图3为本发明的实施例的无故障情况下位移d

图4为本发明的实施例的故障情况下差分电容测量值变化图；

图5为本发明的实施例的故障情况下位移d

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)、智能家居设备等智能设备。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本发明提供了一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法，包括以下步骤：

基于空间引力波探测惯性传感器敏感结构建立空间引力波探测惯性传感器的综合位姿测量模型，确定相互耦合的传感器量测通道；

基于相互耦合的传感器量测通道建立双通道Informer模型并汇总获得传感器故障情况；

获得状态量测量值以及基于双通道Informer模型预测目标的状态量预测值，根据状态量测量值以及预测目标的状态量预测值生成状态量的残差序列；基于残差序列生成判断残差序列，基于判断残差序列设置动态阈值，对比判断残差序列以及动态阈值，获得对比结果；

结合对比结果以及传感器故障情况进行故障检测；后分析判断残差序列表现进行故障隔离，完成空间引力波探测惯性传感器故障诊断。

采用Informer模型进行时序预测可以同时实现对较长时间序列的双通道预测，较高的预测精度和较短的预测时间以及基于数据驱动的智能故障诊断方法不需要精确的模型，只需要传感器数据即可实现故障诊断，使得该模型适用于空间引力波探测惯性传感器的故障诊断。

本发明所述空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法无需无拖曳系统精确的物理模型，只需要空间引力波探测惯性传感器的测量数据，便可实现对该传感器的故障诊断，简单高效，具有较大的经济效益和广阔的应用前景。

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参见图1，本发明所述空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法，具体如下：

步骤一：确定空间引力波探测惯性传感器敏感结构的组成，确定检验质量形状、空间引力波探测惯性传感器的电极分布和差分电容传感器的数量；

空间引力波探测惯性传感器敏感结构由立方体形状的检验质量和电极笼组成，检验质量位于电极笼中间，电极笼具有若干个面，电极笼的每个面上都分布有两个电极板，相对面上电极板完全相同且构成差分结构的变间距型电容传感器即差分电容传感器，每对相对面上包括两个差分电容传感器，整个空间引力波探测惯性传感器共有六个差分电容传感器。

步骤二：根据步骤一中的空间引力波探测惯性传感器敏感结构组成，该类型的空间引力波探测惯性传感器综合测量模型基于差分电容传感器。首先建立检验质量的三轴直角坐标系，分别为x轴、y轴和z轴，设定检验质量沿x轴方向实际位移为x，沿z轴方向实际转角为θ

其中，C

其中，d

步骤三：根据步骤二中建立的空间引力波探测惯性传感器位姿综合测量模型，确定相互耦合的传感器量测通道。

当差分电容测量值ΔC

根据相互耦合的传感器量测通道，所述需训练的三个并行的双通道Informer模型为M

步骤四：根据步骤三中所确定相互耦合的传感器量测通道，归类传感器故障情况(空间引力波探测惯性传感器故障诊断情况)，其中，传感器故障情况包括：

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列同时出现异常时，判定与这两个状态量相关的其中一个差分电容器(传感器)出现了故障，如果两个判断残差序列没有同时出现异常，则传感器无故障；

当检测到传感器出现故障后，需根据异常判断残差序列的具体表现结合量测通道的耦合关系进一步隔离出故障的差分电容传感器。

以差分电容传感器EL

表1故障诊断规则示例

步骤五：利用步骤三中训练得到三个并行的双通道Informer模型预测目标的状态量预测值并获得状态量测量值，上述状态量的残差序列通过状态量测量值与状态量预测值作差得到，基于指数加权移动平均方法对残差序列做平滑处理获得判断残差序列，具体为：

ε

其中，ε

步骤六：基于步骤五中平滑处理过的判断残差序列设置动态阈值，所述动态阈值由过去判断残差序列和当前时刻判断残差序列基于3-σ法则所确定，具体为：

其中，Γ

步骤七：根据步骤六中设置的动态阈值判断残差的状况，进行故障检测；

如果残差超出所动态阈值，即表明残差序列出现异常，反之，序列则正常；根据归类传感器故障情况(空间引力波探测惯性传感器故障诊断情况)，当相互耦合的量测通道判断残差序列同时超出阈值时，判定传感器出现故障，反之，则传感器正常；

具体的对比结果如下：

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列超出动态阈值时，则表明判断残差序列出现异常；当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列同时出现异常时，判定传感器出现故障；

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列未超出动态阈值时，则表明判断残差序列未出现异常；当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列未同时出现异常时，判定传感器未出现故障。

步骤八：分析判断残差序列表现进行故障隔离，完成空间引力波探测惯性传感器故障诊断。

当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列表现为同时超出同一侧动态阈值的情况时为同向异常；当相互耦合的传感器量测通道的两个状态量的判断残差序列表现为同时超出不同侧动态阈值的情况时为反向异常；基于同向异常以及反向异常判断相应的传感器故障情况，进行故障隔离。

故障隔离的方法基于相互耦合的传感器量测通道判断残差序列的不同表现，异常的两个判断残差序列会有同时超出同一侧动态阈值与同时超出不同侧动态阈值两种表现；同时超出同一侧动态阈值为同向异常，同时超出不同侧动态阈值为反向异常，异常不同表明不同的差分电容传感器出现故障。

以表1中例子为例，当d

实施例

以下通过Matlab/Simulink和Python进行仿真来说明本发明所述的一种基于Informer时序预测的空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法的具体诊断处理过程。

首先需要生成空间引力波探测惯性传感器的测量数据用于训练Informer模型。利用Matlab/Simulink搭建检验质量的六自由度动力学模型和综合位姿测量模型，进一步考虑差分电容传感器的噪声模型为：

其中，下标i表示测量值索引，下标j表示传感通道，A

电极板长度b＝30mm，电极板宽度a＝16mm，检验质量边长S＝46mm，检验质量的质量m＝1.96kg，初始板间距d

在得到空间引力波探测惯性传感器的量测数据集后，将该数据集用于Informer模型的训练。所训练模型的部分超参数设置为：

Encoder输入序列长度L

将训练得到的双通道Informer模型用于时序预测和故障诊断。此处仅考虑测试基于检验质量x轴方向位移和z轴方向转角的量测通道残差的传感器故障诊断。时序预测及故障诊断部分参数设置为：预测总时长T＝600s，预测步长dT＝30s，指数加权平均权值β＝0.9，动态阈值回望窗口长度h＝299。

故障通过仿真注入的方式产生，在正常的差分电容测量值中注入三次间歇式的偏置故障，这三次故障的发生时间分别为100s、300s和500s处，第二次故障发生在不同的位置，故障持续时间分别为5s、7s和10s，故障大小分别为0.1fF、0.14fF和0.2fF。

无故障情况下的仿真结果如图2和图3所示。从图2中可以看出，生成的无故障差分电容测量值量级在10

故障情况下的仿真结果如图4和图5所示。从图4中可以看出在100s、300s和500s处发生了三次不同的间歇式故障，其中第二次故障与另外两次故障发生在不同的差分电容传感器上。相应的，从图5中可以看出在100s、300s和500s处残差均超出了阈值，表明在这三个时刻成功地检测出了异常。根据表1给出的诊断规则，由于这三处x轴位移和z轴转角测量值残差均同时出现了异常，因此这三个时刻传感器均出现了故障，由此实现了故障检测。其中第一次和第三次故障对应的残差超出了不同侧的阈值，即发生了反向异常，因此可以判定这两次故障发生于差分电容传感器EL

本实施例提供一种空间引力波探测惯性传感器故障诊断方法，基于Informer时序预测，通过明确空间引力波探测惯性传感器敏感结构组成，建立空间引力波探测惯性传感器综合位姿测量模型，确定相互耦合的传感器量测通道，根据耦合关系训练三个并行的双通道Informer模型预测目标的状态量预测值并指定故障诊断规则；获得状态量测量值根据状态量测量值以及预测目标的状态量预测值生成对应的残差序列，通过对残差序列进行平滑处理生成新的判断残差序列并设置动态阈值，对比判断残差序列是否超出所设阈值，同时根据所指定的故障诊断规则，判断传感器的故障情况实现故障检测，在检测出故障后，根据残差表现进一步实现故障隔离。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。