基于中心对称多胞体的卡尔曼滤波器AUV多普勒测速仪故障区间估计方法、程序、设备及存储介质

本发明公开了一种基于中心对称多胞体的卡尔曼滤波器AUV多普勒测速仪故障区间估计方法、程序、设备及存储介质，属于自主式水下机器人故障诊断领域。该方法首先通过系统辨识方法获取状态空间系统模型，将传感器故障作为辅助状态向量，构造与原系统等效的增广系统；然后结合卡尔曼滤波与中心对称多胞体，通过预测与更新，用中心对称多胞体包含所有可能的状态；最后对更新后的中心对称多胞体进行区间包络运算，得到多普勒测速仪故障的区间估计。采用Frobenius范数最小化方法优化得到最优增益矩阵，降低未知扰动与噪声的影响提高精度。本方法在噪声和扰动未知但有界的情况下仍能确保故障真实值被估计区间严格包裹，使其在复杂扰动场景下更具实用性和可靠性。