非線性系統(tǒng)存在隨機(jī)偏差情況下,最優(yōu)二步無跡卡爾曼濾波（OTSUKF）可以獲得系統(tǒng)狀態(tài)及偏差的最優(yōu)估計,但是它要求隨機(jī)偏差被準(zhǔn)確地建模,而這在實際情況下很難做到。飛行器是一種典型的非線性系統(tǒng),將慣性測量單元（IMU）的故障作為一種隨機(jī)偏差處理,并且采用隨機(jī)游走模型去描述故障。隨機(jī)游走模型對故障進(jìn)行建模的準(zhǔn)確程度取決于隨機(jī)游走模型的協(xié)方差與實際情況的匹配程度�；贠TSUKF的IMU故障診斷方法中,隨機(jī)游走模型的協(xié)方差取的是一個常值矩陣,該矩陣的值是根據(jù)經(jīng)驗初始化的,但是在實際應(yīng)用中較難初始化為一個與真實故障相匹配的矩陣。根據(jù)新息協(xié)方差匹配技術(shù),在線自適應(yīng)調(diào)整隨機(jī)游走模型的協(xié)方差矩陣,提出了自適應(yīng)二步無跡卡爾曼濾波（ATSUKF）,并將該方法應(yīng)用于飛行器IMU的故障診斷。仿真實驗對比了OTSUKF和ATSUKF方法對飛行器IMU的故障診斷的效果,驗證了所提出的自適應(yīng)方法的有效性。 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 問題描述
2 系統(tǒng)建模
    2.1 非線性系統(tǒng)模型
    2.2 連續(xù)時間狀態(tài)濾波模型
    2.3 離散時間狀態(tài)濾波模型
3 自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波
    3.1 最優(yōu)二步無跡卡爾曼濾波及其缺點(diǎn)
    3.2 新息協(xié)方差匹配
    3.3 自適應(yīng)二步無跡卡爾曼濾波
4 仿真實驗與結(jié)果分析
    4.1 仿真實驗
    4.2 結(jié)果分析
    4.3 算法實時性分析
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于OTSUKF的飛行器慣性測量單元的故障診斷[J]. 何啟志,章衛(wèi)國,黃得剛,陳華坤,劉璟龍.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(05)

博士論文
[1]飛行控制系統(tǒng)傳感器信息融合與容錯方法研究[D]. 袁燎原.西北工業(yè)大學(xué) 2015



本文編號：3717774