李 亚, 单 斌, 徐军辉, 甄占昌

(火箭军工程大学导弹工程学院，西安 710025)

随着惯性技术的快速发展，以及惯性导航不依赖外部信息的独特优势，捷联式惯性测量组合在航空航天、战略战术导弹及民用领域得到了广泛的应用[1]。稳定性是评价捷联惯组性能状态的重要作战指标，捷联惯组的稳定性是否合格决定了其能否被使用，但是受制造工艺、使用情况(通电时间、存储时间、温度、气压等)的影响，目前捷联惯组的稳定性较差。为了保证其使用性能，必须采用定期循环测试方案，且稳定性评估的结果仅有“稳定”和“不稳定”两项，存在太过单一、无法量化的缺点，不能给使用单位选用捷联惯组提供足够的信息支撑，极大地影响了捷联惯组的使用效率。

陈效真等[2]提出了一种利用大数据理论对惯组全寿命周期内的海量测试数据进行充分挖掘、分析与应用的数据分析平台的基本框架，但该框架中仅是一个雏形，其中数据挖掘、数据分析等关键技术还有待进一步展开深入的研究。当前，以惯组为主体进行状态评估的研究还比较少。但在旋转机械、机电设备等领域，基于数据驱动的状态评估已经得到广泛的应用。葛蒸蒸[3]等对弹上产品加速退化过程建模,然后利用方差-协方差矩阵研究了一种弹上产品的可靠性评估方法；陈建春等[4]利用时序主成分分析研究了捷联惯组的稳定性随时间序列变化的状况；邓超等[5]等基于维纳过程对某数控机床进行性能退化建模，然后用逼近理想解法和马氏距离实现了对该设备的健康状态评估。……