1. 课程导入与导航传感器故障检测概述

飞行器导航系统是飞行器感知自身位置、姿态、速度与航向的核心子系统。它并不依赖单一传感器，而是由多类传感器、导航计算机与数据融合算法共同构成。典型的导航系统包括：惯性测量单元（IMU），由三轴陀螺仪与三轴加速度计组成，输出角速度与比力；卫星导航接收机（GNSS），输出经纬度、高度与地速；气压高度表与空速管，提供气压高度与空速；磁航向传感器，提供磁航向基准；以及大气数据计算机、无线电高度表等辅助设备。这些传感器的输出经导航计算机进行卡尔曼滤波或互补滤波融合，形成统一的导航解算结果，供飞控、显示与任务系统使用。

所谓导航传感器故障，是指传感器输出偏离真实值、失效或输出不可信的状态。按故障性质可分为：硬故障，如传感器完全失效、输出恒定值或断线；软故障，如缓慢漂移、增益偏差、噪声增大；间歇性故障，如接触不良导致的时断时续输出。按故障来源又可分为传感器本体故障、接口与线缆故障、供电故障以及外部环境干扰（如GNSS信号遮挡、多路径、磁干扰）。理解故障分类，是设计检测方法的前提，因为不同故障在残差、变化率与统计特性上的表现差异很大。

故障检测的目标，是在故障发生后尽可能早地发现它，并给出故障定位与置信度，使系统能够及时隔离故障源、切换备份传感器或降级运行，避免错误导航信息进入控制回路。其核心挑战在于：导航传感器本身带有噪声，真实值与测量值之间始终存在偏差，检测算法必须在“漏报”与“虚警”之间取得平衡；同时，多传感器融合系统中，一个传感器故障可能被滤波器部分掩盖，导致残差被稀释，检测延迟增大。此外，飞行器工作环境复杂，温度、振动、电磁干扰都会影响传感器输出，检测阈值不能简单固定。

为直观理解导航系统的信号链与故障注入点，下面用一张结构关系图展示主要传感器、导航计算机与故障检测模块之间的连接关系。

从图中可以看到，故障检测模块并不直接读取原始传感器信号，而是利用导航计算机产生的残差——即传感器测量值与滤波器预测值之间的差值。残差是故障检测的核心输入。当某个传感器发生硬故障时，残差会迅速增大并持续偏离零均值；当发生软故障时，残差可能缓慢增长，需要依靠滑动窗口统计量或变化率检测来识别。检测模块将残差与阈值比较，或进行卡方检验、广义似然比检验，输出故障告警与置信度，再反馈给导航计算机进行传感器隔离与重构。

历史上，导航传感器故障曾导致多起严重飞行事故。例如，某型客机因空速管结冰导致空速指示错误，自动驾驶仪依据错误空速调整俯仰，最终失速坠毁；另一案例中，惯性测量单元漂移未被及时检测，导致飞行器偏离预定航迹。这些事故的共同教训是：单一传感器故障若未被及时检测和隔离，会通过融合算法污染整个导航解，进而影响飞行控制。因此，故障检测不是可选项，而是导航系统安全架构中的必要环节。

需要特别强调的是，故障检测与故障诊断是两个相关但不同的概念。故障检测回答“是否发生了故障”，故障诊断进一步回答“哪个传感器发生了何种故障”。本课程以检测为主，兼顾定位与隔离。在实际工程中，检测算法通常与导航滤波器协同设计：滤波器提供残差及其协方差，检测算法据此设定自适应阈值，从而在虚警率与检测延迟之间取得可接受的折中。这一思想将贯穿后续各章。