电机与控制学报
電機與控製學報
전궤여공제학보
ECTRIC MACHINES AND CONTROL
2013年
2期
90-97,111
,共9页
全信息融合%容积卡尔曼滤波%故障检测%故障隔离%鲁棒性
全信息融閤%容積卡爾曼濾波%故障檢測%故障隔離%魯棒性
전신식융합%용적잡이만려파%고장검측%고장격리%로봉성
为了克服不良测量的影响,改善多传感器的融合性能,提出一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)的多传感器全信息融合算法.基于新息协方差匹配原理构建鲁棒CKF,定义数据质量检测函数,根据测量数据质量选择鲁棒CKF或标准CKF作为子系统最优滤波算法.基于多传感器融合信息,建立子系统软故障检测算法；定义子系统故障系数,通过系统重构实现故障子系统的隔离.利用多传感器系统所能提供的最多信息,建立全信息融合算法.将所建算法应用于船舶动力定位测量系统的仿真实验中,与CKF、局部估计加权融合算法进行比较.仿真结果表明,鲁棒CKF及软故障检测函数提高了子系统的滤波鲁棒性,全信息融合算法进一步改善了系统的融合性能.仿真结果验证了所建算法的有效性.
為瞭剋服不良測量的影響,改善多傳感器的融閤性能,提齣一種基于魯棒容積卡爾曼濾波(CKF)的多傳感器全信息融閤算法.基于新息協方差匹配原理構建魯棒CKF,定義數據質量檢測函數,根據測量數據質量選擇魯棒CKF或標準CKF作為子繫統最優濾波算法.基于多傳感器融閤信息,建立子繫統軟故障檢測算法；定義子繫統故障繫數,通過繫統重構實現故障子繫統的隔離.利用多傳感器繫統所能提供的最多信息,建立全信息融閤算法.將所建算法應用于船舶動力定位測量繫統的倣真實驗中,與CKF、跼部估計加權融閤算法進行比較.倣真結果錶明,魯棒CKF及軟故障檢測函數提高瞭子繫統的濾波魯棒性,全信息融閤算法進一步改善瞭繫統的融閤性能.倣真結果驗證瞭所建算法的有效性.
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