System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法技术_技高网

一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法技术

技术编号:43712427 阅读:2 留言:0更新日期:2024-12-18 21:25
本发明专利技术公开了一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,包括以下步骤:1)进行测量数据筛选,获得可信测量数据;2)将可信测量数据进行独立分组,确定基准时间序列;3)建立各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式;4)确定时间固定域,构造时点匹配模型;5)获得时间固定域所在时间段的燃油测量数据,并根据传感器与油箱的配置情况,进行燃油测量数据融合,得到最终燃油测量数据。本发明专利技术实现飞机燃油油量测量数据趋势估算,使其更接近于真实状态,消除油面波动误差,克服机动飞行时多传感器油量数据融合下带来的测量误差,克服一般软件滤波器不考虑飞机姿态变更的情况和燃油测量数据稳定性的缺陷,具有更加优越的燃油测量精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及液位测量,具体是指一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法


技术介绍

1、目前基于计算机技术的燃油测量系统,虽然大大提高了油量测量的精度,却带来了测量稳定性不好的问题。针对多传感器网络中,多源数据时点不匹配融合的情况,实际应用中不具备通用性,而且缺乏容错性,在错误输出油量数据的情况下有可能得到错误的融合结果,甚至输出和实际情况相去甚远的油量数据,这已严重影响到飞行员对飞机工作状态的正确判断。而且油量数据融合过程中,等待时间如果太短,将造成无效融合次数过多,数据离散和价值密度低。等待时间过长,则传输时延增大,严重影响分析结果的可靠性和有效性。由于传感器信息还存在不确定性、不完全性以及不稳定性,油量数据融合过程的纠错能力也很低下,导致软件滤波器收敛速度变慢,估计精度降低,获得的原始数据精度比较差,进而导致滤波器次优估计或使得滤波器发散,初始值估计不准确还有同时存在油量测量数据迟滞等固有缺陷问题。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种更接近于真实的状态,消除油面波动误差的基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法。

2、本专利技术通过下述技术方案实现:一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

3、(1)对多个传感器传回的燃油油量测量数据进行筛选,排除明显的虚假测量数据和不可信测量数据,获得多个传感器传回的可信测量数据;

4、(2)将每个传感器传回的可信测量数据进行独立分组,确定每组可信测量数据的基准时间序列;

5、(3)基于确定的基准时间序列建立各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式;

6、(4)确定时间序列表达式确定各传感器传回的可信测量数据的时间固定域,进而构造各传感器传回的可信测量数据的时点匹配模型;

7、(5)通过时点匹配模型获得时间固定域所在时间段的燃油测量数据,并根据传感器与油箱的配置情况,进行多个传感器的燃油测量数据融合,得到最终燃油测量数据。

8、本技术方案的工作原理为,对测量数据进行判断,分析出时点匹配下,多个传感器数据之间可信度的关系。接着按照原次序将个传感器检测到的原始燃油油量测量数据划分为个小组,确定基准时间序列。通过建立各传感器相当于基准时间序列的测量数据表达式,就能确定各传感器测量数据时间序时间共同域,构造多传感测量数据时间匹配模型。最后根据模型求解时间序列下系统的传感器测量数据融合结果。

9、为了更好地实现本专利技术的方法,进一步地,所述步骤(1)中,获得多个传感器传回的可信测量数据的具体过程为:

10、(1.1)设置一个对传感器传回的燃油油量信号进行后处理的软件滤波器,在所述软件滤波器中,通过滤波队列地址和滤波队列长度设置单元来设定滤波队列,并定义滤波极限、滤波队列的上限、以及滤波队列的下限;

11、(1.2)滤波极限为燃油油量测量数据的有效范围,为正值,利用滤波极限将超出滤波极限的燃油油量测量数据作为虚假数据剔除;

12、(1.3)将滤波队列的上限与滤波队列的下限作为可信区间,与可信区间端点重合的燃油油量测量数据作为不可信测量数据剔除,落入可信区间的燃油油量测量数据作为可信测量时数据保留。

13、为了更好地实现本专利技术的方法,进一步地,所述步骤(1)中,可信测量数据y的数学表达式如下:

14、y={y1,...yi,...yn},i=1,2,....n,

15、其中,n为传感器数量。

16、为了更好地实现本专利技术的方法,进一步地,所述步骤(2)中,一段时间的基准时间序列表达式如下:

17、y={y1,...yi,...yn}=y(t)

18、其中,t=0,△t,2△t,……i△t,……(n-1)△t,i为第i个传感器,△t为传感器测量数据间隔,y(t)为t时刻传感器的燃油油量测量数据。

19、为了更好地实现本专利技术的方法,进一步地,所述步骤(3)中,建立的各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式如下:

20、f′i(t)=fi(t+ziδt)+ki,j(δti-ziδt)

21、其中,fi`(t)表示基准时间序列下第i各传感器燃油油量测量数的时间序列表达式,ki,j表示基准时间下第i个传感器第j时刻两个燃油油量测量数据的斜率,j表示测量时刻编号,j=1,2,3……n,n为测量时间段的个数,斜率这里表示两个传感器燃油油量测量数据之间的正向或反向关系,以及变化快慢情况,如果斜率是正,存在正向关系,表示两个燃油油量测数据数同时增加或减少;如果斜率为负,表示两个燃油油量测量数据,存在反向关系,即一个燃油油量测量数增加时,另外一个燃油油量测量数据减少。

22、为了更好地实现本专利技术的方法,进一步地,所述步骤(3)中,在建立各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式之前,利用△ti和△t表示传感器燃油油量测量数据时间序列的时间与基准时间序列时间相差的测量间隔数,记作zi,其表示形式如下:

23、

24、其中,△ti表示第i个传感器燃油油量测量数据时间序列时间相对于基准时间的差值,△t为传感器燃油油量测量数据间隔;

25、那么结合其相邻两个传感器燃油油量测量数据表示基准时间序列下第i个传感器第j时刻两个燃油油量测量数据连线的斜率记作ki,j,其表达形式如下:

26、

27、ki,j表示基准时间下第i个传感器第j时刻两个燃油油量测量数据的斜率,j表示测量时刻编号,j=1,2,3……n,n为测量时间段的个数。

28、为了更好地实现本专利技术的方法,进一步地,所述步骤(4)中时间固定域确定过程为:设n个传感器测量数据时间序列时间相对基准时间序列时间的差值表示为{△t1,△t2,……△t,……△tn}取各传感器测量数据时间序列相对基准时间序列时间的差值最小值和最大值如下式所示:

29、

30、其中,△timin,△timax分别表示各传感器测量数据时间序列相对基准时间序列时间最小值和最大值;

31、由此获得时间固定域的首位置zimin与尾位置zimax,故时间固定域的表达式如下:

32、t=0,…,iδt,…,(n-2-zimax)δt,δtimin≥0

33、t=(|zimin|+1)δt,…,iδt,…,(n-1)δt,δtimax≤0

34、t=(|zimin|+1)δt,…,iδt,…,(n-2-|zimax|)δt,δtimin<0,δtimax>0

35、其中,t表示各传感器测量数据时间序列的时间固定域;△timin,△timax分别表示各传感器测量数据时间序列相对基准时间序列时间的差值的最小值与最大值;zimin与zimax分别表示各传感器测量数据时间序列的时间与基准时间序列时间相差的测量数据间隔数的最小值与最大值。

36、为了更好地实现本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(1)中,获得多个传感器传回的可信测量数据的具体过程为:

3.根据权利要求2所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(1)中,可信测量数据Y的数学表达式如下:

4.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(2)中,一段时间的基准时间序列表达式如下:

5.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(3)中,建立的各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式如下:

6.根据权利要求5所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(3)中,在建立各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式之前,利用△ti和△t表示传感器燃油油量测量数据时间序列的时间与基准时间序列时间相差的测量间隔数,记作Zi,其表示形式如下:

7.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(4)中时间固定域确定过程为:设n个传感器测量数据时间序列时间相对基准时间序列时间的差值表示为{△t1,△t2,……△t,……△tn}取各传感器测量数据时间序列相对基准时间序列时间的差值最小值和最大值如下式所示:

8.根据权利要求7所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(4)中,构造各传感器传回的可信测量数据的时点匹配模型如下:

9.根据权利要求7所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(5)中,传感器与油箱的配置情况包括两种,其中一种是只有测试一个油箱中的燃油油量,该油箱中设置有n个传感器,则进行多个传感器的燃油测量数据融合,所得最终燃油测量数据根据如下式计算获得:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(1)中,获得多个传感器传回的可信测量数据的具体过程为:

3.根据权利要求2所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(1)中,可信测量数据y的数学表达式如下:

4.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(2)中,一段时间的基准时间序列表达式如下:

5.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(3)中,建立的各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式如下:

6.根据权利要求5所述的一种基于飞机多传感器时点匹配动态融合测量方法,其特征在于,所述步骤(3)中,在建立各传感器传回的可信测量数据的时间序列表达式之前,利用△...

【专利技术属性】
技术研发人员:杜昕鲲侯杰徐伟汪洋
申请(专利权)人:四川泛华航空仪表电器有限公司
类型:发明
国别省市:

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