一种减摇鳍多反馈升力信号的分步融合方法与流程

本发明是一种减摇鳍多反馈升力信号的分步融合方法。

(二)

背景技术：

在实际工程应用中，由于角度测量简单可靠，常规减摇鳍控制系统多采用检测鳍角进行控制，但将鳍角折算升力时偏差较大，造成升力信号的不准确，进而影响减摇效果。而采用实际检测的动态升力信号作为反馈，可解决鳍角反馈控制的不足，但该技术目前仍处于理论研究阶段，因而可靠的方式是在常规系统上进行改进。

由于减摇鳍所处环境恶劣，检测动态升力的传感器所处位置及安装方式特殊等因素影响，动态升力检测信号容易受到干扰，存在准确性、实时性和可靠性不高的问题。由于不同升力检测方案中各传感器安装在不同位置互不影响，而单一传感器检测时含有一定不确定性或干扰信号，为此对测得的升力进行信号融合滤波，去除干扰和不利因素的影响，使其相互补充和印证，解决单一传感器的不足。但信号融合有可能会带来滞后，对控制系统反馈造成不良影响，进而导致控制实时性不佳。因而需要设计合适的融合滤波算法加快融合速度。

另外，基于常规鳍角检测的简易性和可靠性，以及在低航速和高海况时的不可替代，可将融合滤波后的升力检测信号与常规鳍角折算升力信号进行计算比较处理，以找到出现故障的传感器或各种原因导致的信号缺失。由于检测升力的传感器位于鳍轴的不同部分，属于同一性质的物理量，可将其先进行快速融合，通过比较鳍角折算升力信号和检测的动态升力信号，去除出现故障或缺失的检测升力信号，再次采用合适的融合算法提高系统的可靠性。

为此，本发明的目的在于提出减摇鳍多种反馈方式下升力信号的融合方法。

(三)

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种减摇鳍多反馈升力信号的分步融合方法。

本发明的目的是这样实现的：

(1)利用a/d模块采集减摇鳍的升力信号和鳍角信号；

(2)利用序贯融合方法解算初步融合升力，并解算升力测量信号与初步融合升力均方差；

(3)利用线性变换方法解算鳍角折算升力，并解算鳍角折算升力与初步融合升力均方差；

(4)比较步骤(2)和步骤(3)解算的均方差，如果步骤(2)解算的均方差小于步骤(3)解算的均方差，则保留可靠的升力信号，否则去除故障或缺失的升力信号；

(5)利用岭估计将步骤(4)保留的升力信号进一步融合得到最终融合升力信号；

(6)解算步骤(5)的最终融合升力信号与实际升力信号的均方差，与步骤(2)和步骤(3)解算的均方差作比较，验证所发明的升力融合方法的可靠性。

此发明的优点在于由于不同升力检测方案中各传感器安装在不同位置互不影响，而单一传感器检测时含有一定不确定性或干扰信号，为此对测得的升力进行信号融合滤波，去除干扰和不利因素的影响，使其相互补充和印证，解决单一传感器的不足。但信号融合有可能会带来滞后，对控制系统反馈造成不良影响，进而导致控制实时性不佳。本发明所设计序贯融合滤波算法能够加快融合速度。另外，基于常规鳍角检测的简易性和可靠性，以及在低航速和高海况时的不可替代，可将融合滤波后的升力检测信号与常规鳍角折算升力信号进行计算比较处理，以找到出现故障的传感器或各种原因导致的信号缺失。由于检测升力的传感器位于鳍轴的不同部分，属于同一性质的物理量，可将其先进行快速序贯融合，通过比较鳍角折算升力信号和检测的动态升力信号，去除出现故障或缺失的检测升力信号，再次采用岭估计融合算法提高系统的可靠性。本发明通过仿真实验验证了控制方案的准确性和有效性。

(四)附图说明

图1为基于动态升力信号融合的减摇鳍多反馈控制方法流程框图；

图2a为带有测量噪声的升力传感器1测得的升力信号；

图2b为带有测量噪声的升力传感器2测得的升力信号；

图2c为带有测量噪声的升力传感器3测得的升力信号；

图2d为带有测量噪声的升力传感器4测得的升力信号；

图2e为带有测量噪声的由鳍角折算得到的升力信号；

图3为遭遇角90°时升力传感器信号初步融合结果；

图4a为升力传感器1测得的升力信号与初步融合升力的误差；

图4b为升力传感器2测得的升力信号与初步融合升力的误差；

图4c为升力传感器3测得的升力信号与初步融合升力的误差；

图4d为升力传感器4测得的升力信号与初步融合升力的误差；

图4e为由鳍角折算得到的升力信号与初步融合升力的误差；

图5a为遭遇角90°时最终融合升力信号；

图5b为遭遇角90°时实际升力信号；

图5c为遭遇角90°时最终融合升力信号与实际升力信号的误差。

(五)具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细描述：

如图1所示，本发明公开了一种减摇鳍多反馈升力信号的分步融合方法。该方法

本发明的实现包括以下步骤：

(1)利用a/d采集减摇鳍的升力信号和鳍角信号；

(2)利用序贯融合方法解算初步融合升力，并解算升力测量信号与初步融合升力均方差；

所涉及的序贯融合升力为：

式中，n为升力传感器数量，在k时刻，为序贯融合升力信号，l(k)为已知矩阵，为升力状态变量，为k-1时刻的升力状态变量，kn(k)为中间矩阵，yn(k)为升力传感器信号值，hn(k)为对应的升力测量矩阵，为前n-1个传感器的升力状态变量，pn(k)和pn(k+1)为中间矩阵，f(k+1,k)、l(k)和reyn(k)为已知矩阵，i为单位阵，γ为鲁棒指标；

(3)利用线性变换方法解算鳍角折算升力，并解算鳍角折算升力与初步融合升力均方差；

(4)比较步骤(2)和步骤(3)解算的均方差，如果步骤(2)解算的均方差小于步骤(3)解算的均方差，则保留可靠的升力信号，否则去除故障或缺失的升力信号；

(5)利用岭估计将步骤(4)保留的升力信号进一步融合得到最终融合升力信号；

所涉及的岭估计融合升力信号为：

式中，为岭估计融合升力信号，ρij和分别是ρi和的第j个元素的方差阵，ρi是对应的标准化的正交特征向量，为未知矢量α的最小二乘估计，α＝g^tx，g＝(ρ1,ρ2,…,ρn)，x为未知参数矢量，为未知参数x的最小二乘估计，为未知矢量α的岭估计，z^tz＝λ＝diag{λi},i＝1,2,…,n，z＝hg，h为升力测量矩阵，h^th的特征根为λ1,λ2,…,λn，λ1≥λ2≥…≥λn＞0，n为特征向量数量，k为偏参数矩阵，kj为偏参数，j＝1,2,...,n；

(6)解算步骤(5)的最终融合升力信号与实际升力信号的均方差，与步骤(2)和步骤(3)解算的均方差作比较，验证所发明的升力融合方法的可靠性。

根据减摇鳍系统实际需求，对升力信号融合的要求是：

(1)首先对多个升力传感器的信号进行快速融合，得到初步融合的升力信号参与后续计算比较处理。

(2)将融合后的升力信号分别与升力信号和鳍角折算的升力信号比较，去除故障或缺失的升力信号，融合其余较为可靠的升力信号，运用岭估计进一步得到更可靠的融合结果。

(3)当某一路信号故障或异常时，剩余通道还能保证工作正常。

(4)所选取的信号融合方法应满足数字控制技术的要求。

升力和鳍角信号需要都转化为力信号。实现这一过程，需要完成以下工作：

(1)对升力和鳍角信号进行数字量化处理。

(2)将鳍角信号转化为力信号。

以4个升力传感器和1个鳍角传感器为例，当遭遇角为90°时，假设实验中4个升力测量信号中的出现1个故障信号情况如附图2-5所示。

附图2a-2e为遭遇角为90°的4个升力测量信号和由鳍角折算的升力信号，从图中可以看出这些升力信号含有一定的噪声干扰，为了得到更准确的升力信号，需要对这些信号进行融合。第4个升力测量信号基本为0，说明该升力传感器出现故障，没有测出升力值。利用序贯融合滤波器对遭遇角为90°的4个升力测量信号进行快速融合，得到初步的融合结果，如附图3所示。

将原始的遭遇角为90°的4个升力测量信号、由鳍角折算的升力信号与初步融合结果相比较，得到误差曲线，如附图4a-4e所示。从图中可以看出第4个升力测量信号和由鳍角折算的升力与初步融合结果相差较大，其余3个升力测量信号与初步融合结果较小且基本相近。遭遇角为90°时，前3个升力测量信号均较为可靠，利用岭估计对其进行融合，并与实际升力信号进行比较得到误差曲线如附图5a-5c。遭遇角为90°时，初步融合的均方差为5900n，远大于最终融合的均方差，这是由于此时第4个升力传感器故障，初步融合时包含了故障传感器的信号，而最终融合时去除了第4个故障升力测量信号，对其余3个升力测量信号进行融合，融合结果更为准确。

当升力传感器数量较少时，所提出的方法具有更显著的作用。因此适用于升力传感器的信号融合，使得融合结果具有更高的可靠性。所采用的岭估计融合可靠性取决于方差和偏差的综合，通过调整偏参数可以改变方差，从而提高了融合可靠性。提高可靠性分为两个方面：1)单传感器和多传感器：两者的偏差相同，方差不同，多传感器的方差为单传感器的方差除以传感器数量，多传感器方差更小。偏差相同，减小了方差，因此多传感器的可靠性得到提高。2)有偏估计和无偏估计：无偏估计的可靠性只取决于方差，有偏的岭估计加入的偏差较小时，近似于无偏，同时岭估计的方差更小，因此有偏估计可靠性比无偏估计可靠性高。

综上所述，多传感器信号融合的可靠性为估计值落在无偏估计值左右一定区间内的概率，即置信水平。可靠性影响因素包括方差和偏差，方差越小且偏差越小时可靠性越高。最小二乘估计是一种无偏估计，可靠性只取决于方差，由于方差有下界，所以可靠性有最大值，无法继续提高。岭估计是一种有偏估计，人为加入较小的偏差，使得均方误差减小，方差减小，奇异性增加，可靠性提高。