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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种机载惯导系统的故障诊断方法及系统，通过对机载惯导系统的故障模式与影响进行深入分析，确定惯导系统的组成结构，给出了可能的故障原因与缓解方案并提出了一套故障诊断流程，并确定故障表现形式。根据故障表现形式，利用仿真设备与相关数据集进行数据收集和预处理，获取了惯导系统在各种工作状态下的工作数据。进一步利用深度学习方法对惯性导航系统中的组件故障形式诊断进行了模型搭建。搭建好模型后，通过对实验数据的验证与分析，本申请展示了所用模型在捷联式惯导系统故障诊断中的有效性和可行性，证明了所搭建模型在惯导系统中能够进行故障诊断。

主权项：1.一种机载惯导系统的故障诊断方法，所述机载惯导系统包括加速度计、陀螺仪和导航算法模块，所述加速度计用于测量物体的加速度，所述陀螺仪用于测量物体的角速度，所述导航算法模块用于根据所述加速度和角速度来确定飞行器的导航信息，其特征在于，所述方法包括：基于FMEA分析来确定所述加速度计、陀螺仪和导航算法模块的故障模式；构建深度学习模型，所述深度学习模型包括输入层、置换层、第一编码器、第二编码器、解码器、全连接层以及softmax层，所述输入层用于将加速度计、陀螺仪和导航算法模块的工作数据输入至所述深度学习模型，所述置换层用于将输入数据转换为与所述第一编码器适配的格式的序列数据，所述第一编码器以所述置换层的输出作为输入，并进行多头自注意力和前馈网络操作，在多头自注意力操作中，根据输入的序列数据自动地学习序列数据中不同部分之间的关系，前馈网络操作用于提取和组合特征，所述第二编码器的结构与所述第一编码器的结构相同，所述第二编码器以所述第一编码器的输出作为输入，并再次进行多头自注意力和前馈网络操作后得到编码数据，所述解码器以标签以及所述第二编码器的输出作为输入，进行解码操作后输出标签序列，所述全连接层接收所述解码器的输出，并通过线性变换和激活函数处理，在线性变换的过程中，每个输入特征将与对应的权重进行相乘，并加上偏置项，得到一个新的特征表示，激活函数的作用是在新的特征表示中引入非线性因素，所述softmax层接收所述全连接层的输出并输出标签概率分布，表示样本属于各个标签的概率，以最大标签所对应的工作模式作为预测输出，所述工作模式包括正常模式以及加速度计、陀螺仪和导航算法模块的故障模式；构建训练数据集，利用所述训练数据集对所述深度学习模型进行训练，通过训练得到的深度学习模型实现机载惯导系统的故障诊断。

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权利要求：

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