检索结果-内蒙古大学图书馆

宇航学报 2008年第2期29卷 576-580,600页

作者：刘勇徐世杰北京航空航天大学宇航学院北京100083

对非合作航天器进行相对导航,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误差有较大的不确定性,通常的基于单一模型的滤波算法无法对噪声进行辨识,很难获得精确的导航结果。根据导航系统测量敏感器的特点,设计基于方位测量的单一模型滤波和基... 详细信息

对非合作航天器进行相对导航,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误差有较大的不确定性,通常的基于单一模型的滤波算法无法对噪声进行辨识,很难获得精确的导航结果。根据导航系统测量敏感器的特点,设计基于方位测量的单一模型滤波和基于距离测量的多模型滤波相结合的两步多模型滤波(second step multiplemodel estimation,STMME)算法,在保证计算效率的前提下,确保相对轨道确定的稳定性和精确性。针对应用Clo-hessy-Wiltshire(C-W)方程受到圆轨道假设的限制问题,研究了利用建立在惯性坐标系下的近距离相对运动方程进行相对导航的可行性。数值仿真验证了算法的有效性和先进性。

关键词：相对导航多模型估计 C-W方程相对运动方程

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基于多模型估计提高捷联惯导系统初始对准的精度

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上海交通大学学报 2005年第9期39卷 1481-1484页

作者：张传斌杨宁田蔚风金志华上海交通大学信息检测技术与仪器系上海200030

采用卡尔曼滤波技术进行捷联惯导系统静基座初始对准时,不能准确获得实际系统中噪声的方差,存在一定的不确定性;同时,由于一些状态不可估计或估计效果很差,采用简化状态方程进行对准,存在着模型参数不确定性.本文采用多模型估计方法处... 详细信息

采用卡尔曼滤波技术进行捷联惯导系统静基座初始对准时,不能准确获得实际系统中噪声的方差,存在一定的不确定性;同时,由于一些状态不可估计或估计效果很差,采用简化状态方程进行对准,存在着模型参数不确定性.本文采用多模型估计方法处理这些不确定性问题,大大提高了对准的精度,仿真结果表明这一方法是有效性的.

关键词：捷联惯性导航系统初始对准多模型估计卡尔曼滤波

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多模型估计方法应用于人体脉象客观化研究的思考

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噪声与振动控制 2011年第5期31卷 150-152页

作者：龚其淼上海中医药大学基础医学院上海201203

通过对近年来人体脉象客观化的综合分析,指出目前应用信号处理和智能诊断方法对人体脉象研究的局限性和不足,提出采用多模型估计方法应用于脉象识别,综合反映人体脉象的特征信息,并对关键信息参数进行识别,为中医脉象诊断的客观化提供... 详细信息

通过对近年来人体脉象客观化的综合分析,指出目前应用信号处理和智能诊断方法对人体脉象研究的局限性和不足,提出采用多模型估计方法应用于脉象识别,综合反映人体脉象的特征信息,并对关键信息参数进行识别,为中医脉象诊断的客观化提供新方法。

关键词：振动与波多模型估计人体脉象脉象客观化中医诊断

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多模型估计方法

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火力与指挥控制 2001年第4期26卷 1-5页

作者：王洁韩崇昭李晓榕西安交通大学电信学院陕西西安710049 美国新奥尔良大学

多模型方法是一种混合估计方法 ,相对于传统的估计方法而言 (例如 Kalman滤波 ) ,它特别适合于具有未知变参数或变结构系统的研究 ,因而在许多领域得到了成功应用。回顾了多模型方法的发展过程 ,对现有各种多模型估计方法进行了总结。

关键词：多模型估计混合系统变结构模型集自适应有向图 MME

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多模型估计理论

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舰船科学技术 2005年第2期27卷 63-67页

作者：肖乾哈尔滨工程大学黑龙江哈尔滨150001

研究利用多模型来逼近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼... 详细信息

研究利用多模型来逼近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性。研究表明,运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应,覆盖大范围的参数不确定性。

关键词：多模型估计自适应卡尔曼滤波器交互式多模型滤波

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紊流风场下无人机飞行状态多模型估计算法

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火力与指挥控制 2012年第9期37卷 6-9页

作者：周健王新民陈晓蒋正雄曲耀红西北工业大学自动化学院西安710129

针对紊流风场环境下飞行速度因模型参数发生变化导致单一固定参数滤波器精度降低的问题,提出了一种无人机飞行状态多模型估计算法。在建立单一固定模型紊流风场有色噪声卡尔曼滤波器的基础上,采用多模型自适应卡尔曼估计,得到飞行速度... 详细信息

针对紊流风场环境下飞行速度因模型参数发生变化导致单一固定参数滤波器精度降低的问题,提出了一种无人机飞行状态多模型估计算法。在建立单一固定模型紊流风场有色噪声卡尔曼滤波器的基础上,采用多模型自适应卡尔曼估计,得到飞行速度的最优状态估计。仿真结果表明,多模型估计算法在模型参数发生变化时能有效地减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,满足飞行速度控制输入的精度要求。

关键词：无人机多模型估计有色噪声卡尔曼估计飞行速度

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基于多模型估计的转子裂纹故障诊断方法

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汽轮机技术 2007年第1期49卷 1-4,7页

作者：荆建平张传斌孟光上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240 中国航天科工集团第二研究院北京100854

转子裂纹故障的早期诊断与预示是当前转子动力学领域的一个难点。针对这个问题,提出了基于多模型估计(MMAE)的转子裂纹故障诊断方法。针对Jeffcott转子建立了正常、裂纹转子模型和基于卡尔曼滤波器的多模型自适应估计器,通过裂纹故障的... 详细信息

转子裂纹故障的早期诊断与预示是当前转子动力学领域的一个难点。针对这个问题,提出了基于多模型估计(MMAE)的转子裂纹故障诊断方法。针对Jeffcott转子建立了正常、裂纹转子模型和基于卡尔曼滤波器的多模型自适应估计器,通过裂纹故障的仿真分析和故障多模型估计表明,该方法对早期诊断和预示转子裂纹故障有良好的效果。

关键词：转子裂纹多模型估计故障诊断

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不确定量测下的多模型估计方法

不确定量测下的多模型估计方法

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作者：汤晓芳浙江大学

学位级别：硕士

状态估计是估计理论的一个重要组成部分,在国防科技和国民经济领域有着广泛的应用。卡尔曼滤波是线性高斯系统最优状态估计方法,而无迹卡尔曼滤波(UKF)正逐渐成为处理非线性滤波问题的有效方法和研究热点,多模型估计法是机动目标跟踪的... 详细信息

状态估计是估计理论的一个重要组成部分,在国防科技和国民经济领域有着广泛的应用。卡尔曼滤波是线性高斯系统最优状态估计方法,而无迹卡尔曼滤波(UKF)正逐渐成为处理非线性滤波问题的有效方法和研究热点,多模型估计法是机动目标跟踪的有效方法。实测数据中含有大量的不确定性,此处的不确定性即是指如传感器在杂波环境中产生的错误测量值、传感器暂时失效等原因导致的测量数据丢失等非量测噪声所含的特性,若采用标准滤波估计方法,滤波器的性能将会大大降低甚至导致结果发散。本文基于以上出发点,首先针对非线性系统介绍了随机无迹卡尔曼(RUKF)滤波方法,RUKF算法可消除UKF方法的系统误差,提高估计精度。其次从交互式多模型(IMM)估计方法的特点出发,提出用IMM估计方法来对有测量数据丢失的系统进行估计。IMM模型集中包含两个子模型集,最终的估计结果基于两个模型集的估计进行融合得到,改善估计器在测量信息丢失情况下的稳定性,同时得到较好的估计结果。将该算法应用于机动目标跟踪同样可以得到良好的跟踪效果。仿真结果表明在测量信息丢失的情况下,基于IMM的估计方法具有优于传统单模型估计方法的估计性能.

关键词：随机无迹卡尔曼滤波不确定量测机动目标跟踪多模型估计

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基于Jaccard距离与概念聚类的多模型估计

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计算机工程 2012年第10期38卷 22-26页

作者：于永彦淮阴工学院计算机工程学院江苏淮安223003 河海大学计算机与信息工程学院南京210098

Multi-RANSAC、RHT等方法难以有效实现多模型估计。为此,提出一种基于模型聚类的多模型估计方法。将数据点描述为所属模型的倾向集,把倾向集间的Jaccard距离描述为数据点的一种属性,基于该属性使用改进的Cobweb算法进行聚类。该方法无... 详细信息

Multi-RANSAC、RHT等方法难以有效实现多模型估计。为此,提出一种基于模型聚类的多模型估计方法。将数据点描述为所属模型的倾向集,把倾向集间的Jaccard距离描述为数据点的一种属性,基于该属性使用改进的Cobweb算法进行聚类。该方法无需预知模型数目和参数变换,可有效克服漏检、交叉模型误检等情况。实验结果表明,该方法具有高效、高精度等优点,适用于消隐点检测、相机自标定等领域。

关键词：计算机视觉外点倾向集 Jaccard距离 Cobweb聚类多模型估计

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基于多模型估计的转子典型故障诊断与参数识别方法研究

基于多模型估计的转子典型故障诊断与参数识别方法研究

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作者：贾林上海交通大学

学位级别：硕士

当前对于转子故障的诊断基本是采用基于振动信号特征结合经验的方法，往往包含较多人为的判断。近些年虽出现了一些智能诊断方法，但其诊断精度多依赖于大量的故障事例和故障数据，其实际应用存在局限性。为丰富转子故障诊断的手段，提... 详细信息

当前对于转子故障的诊断基本是采用基于振动信号特征结合经验的方法，往往包含较多人为的判断。近些年虽出现了一些智能诊断方法，但其诊断精度多依赖于大量的故障事例和故障数据，其实际应用存在局限性。为丰富转子故障诊断的手段，提高诊断能力，本文重点研究基于多模型估计和参数估计的转子故障诊断方法。论文的主要研究工作如下： 1.针对刚性支承单盘转子系统，对多种典型故障（不对中、碰摩、裂纹、弯曲）分别作故障机理和动力学分析，得出了不同故障型式下的转子运动微分方程。归纳总结单故障模型，建立了多重故障状态下的动力学方程。 2.将多模型估计方法运用到转子系统常见的碰摩、不对中以及裂纹等故障的诊断中。研究表明，多模型估计方法对于单一参数未知的模型有着很好的应用，然而对于多个参数未知的模型，由于参数间的排列组合大大增加卡尔曼滤波器个数，进而做出不必要的滤波，降低计算速度。为此，将极值区间搜索方法与多模型估计理论相结合，提出了一种针对多参数未知模型的故障诊断新方法。 3.将扩展卡尔曼滤波EKF方法运用到弯曲故障、不对中故障以及裂纹故障的故障诊断中。为了提高参数识别的收敛性和稳定性，引入了EKF-WGI算法。针对EKF解决强非线性可能会失效的问题，提出了一种EKF参数估计与多模型估计联合诊断新方法，仿真验算证实了该方法的有效性与实用性。 4.将粒子滤波算法引入到旋转机械的故障诊断中，通过仿真完成了粒子滤波算法对转子系统单一故障，尤其对多重故障的诊断。针对单跨双盘转子系统，运用粒子滤波算法实现了对裂纹识别和定位。 5.在转子实验台上模拟裂纹故障、不对中故障、弯曲故障以及弯曲裂纹复合故障；分别用多模型估计方法、EKF-WGI方法和粒子滤波方法分别对故障振动信号进行故障诊断；实验验证了三种故障诊断方法的有效性；最后从几个方面分析三种方法各自的优缺点。

关键词：转子故障诊断多模型估计卡尔曼滤波粒子滤波

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