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机构

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1 篇 国防科技大学

作者

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2 篇 于永彦
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2 篇 王伟杰
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1 篇 yang hong-wen
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排序：

多传感器组合导航系统信息融合技术研究

多传感器组合导航系统信息融合技术研究

引用

作者：肖乾哈尔滨工程大学

学位级别：博士

随着导航技术和控制理论的发展,组合导航系统拥有众多的导航传感器模块,已经构成了一个多传感器导航信息系统。信息融合方法是解决多传感器信息综合处理问题强有力的手段。通过多源信息的最优融合,能够有效地提高组合导航系统的精度和... 详细信息

随着导航技术和控制理论的发展,组合导航系统拥有众多的导航传感器模块,已经构成了一个多传感器导航信息系统。信息融合方法是解决多传感器信息综合处理问题强有力的手段。通过多源信息的最优融合,能够有效地提高组合导航系统的精度和可靠性。本论文旨在研究信息融合在组合导航系统中的应用。本论文以中国船舶重工集团公司科研基金项目“组合导航系统信息融合”为背景。在深入调研与分析国内外组合导航系统相关理论与技术文献的基础上,归纳总结了该领域的主要内容与关键技术,详尽论述了组合导航系统数据融合的研究现状,存在问题与发展趋势。以导航组合系统为实验平台研究其数据融合理论、方法及其应用,对此进行了如下研究工作: 1)针对我国卫星导航的实际情况,研究国内自主产权的北斗双星/惯导组合导航系统,由于我国的自主地双星导航研究刚刚起步,其双星系统的误差源合理建模成果尚在探讨中。论文在各导航系统误差模型中重点分析了INS/DS组合导航系统的误差模型,对INS/DS的组合导航误差模型进行的分析为实际运用中提高INS/DS稳定性、降低定位误差奠定了理论基础。 2)针对各种导航传感器的噪声的不同数学模型,研究采用一种统一的处理手段——小波变换来处理各传感器的噪声。通过仿真研究表明,小波变换对于处理传统的导航传感器如陀螺仪、GPS、Doppler的噪声效果明显。同时,对于我国误差模型尚不确定的北斗双星定位系统,在数据接受成功率较高的情况下(接受成功率≥85%),研究表明小波变换再多尺度分解下如分解尺度大于8时,能够准确的从噪声中提取原始信号,说明小波变换对于处理不确定误差模型的噪声可以获得较好效果。通过研究对于不同导航传感器采用统一处理手段——小波变换都能获得理想效果为导航处理软件编写提供了一个新途径、新思路。 3)针对多子系统的组合导航系统信息融合解算量过大的问题,研究了联邦滤波模型提出了分布式自适应滤波算法,通过定义信息分配原则,实现了滤波过程中的各局部滤波器和主滤波器信息分配系数的实时自适应调节,提

关键词：组合导航系统北斗双星小波变换自适应滤波信息融合神经网络卡尔曼滤波多模型估计

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感应电机状态估计和参数辨识若干新方法研究

感应电机状态估计和参数辨识若干新方法研究

引用

作者：陆可西南交通大学

学位级别：博士

交流电机以其经济和技术优势占据了电力传动领域的主导地位,各种高性能的交流调速技术也得到了广泛的研究和应用。转子磁场定向控制使交流调速系统的性能产生了质的飞跃,感应电机无速度传感器控制更是增加了系统的简易性和鲁棒性。感应... 详细信息

交流电机以其经济和技术优势占据了电力传动领域的主导地位,各种高性能的交流调速技术也得到了广泛的研究和应用。转子磁场定向控制使交流调速系统的性能产生了质的飞跃,感应电机无速度传感器控制更是增加了系统的简易性和鲁棒性。感应电机无速度传感器控制系统需要解决的关键问题是电机转速估计和转子磁链观测。扩展Kalman滤波(EKF)是一种有效的感应电机状态估计算法,但其存在两大缺陷:(1)对电机参数变化的鲁棒性欠佳;(2)对突变状态的跟踪能力较弱。本文利用强跟踪滤波(STF),提出了基于STF的感应电机状态估计算法,有效提高了对于突变状态的估计性能和参数变化的鲁棒性。此外,传统基于EKF的感应电机状态估计算法将电机转速作为常量处理,导致算法在极低速和零速时的估计精度不佳。本文引入电机的机械和转矩方程,将转速作为变量处理,并增加对负载转矩的估计,从而避免零速附近激励信号不足和摩擦阻力影响,提高状态估计精度。上述建立在感应电机全阶模型基础上的状态估计方法存在高阶矩阵运算,计算量偏大。为此,导出感应电机的降阶模型,此模型的观测量为状态的一阶延迟,无法直接利用EKF进行状态估计,引入延迟扩展Kalman滤波算法(SEKF)实现电机的状态估计。由于SEKF是在EKF的基础上得到的,因此存在与EKF同样的缺陷,利用STF的思想对其进行改进,提出了强跟踪延迟滤波(STSF)算法,并将其应用于转速估计和磁链观测。仿真和实验研究表明,基于STSF的感应电机状态估计算法具有满意的动、静态估计性能,同时计算量也有显著降低。前面提出的状态估计方法均假设电机参数保持不变,然而感应电机在运行过程中,参数随着工况和环境的变化表现出时变性。仿真研究表明,电机参数变化对EKF和STF的估计精度均会产生不良影响。为了在实践中获得高性能的状态估计,必须对电机参数进行在线辨识。对于定、转子电阻,提出了基于STF的辨识方法,得到了满意的估计精度;对于励磁电感,由于非线性程度较高,直接利用STF估计会增加算法的复杂度,因此提出了基于无轨迹Kalman滤波(UKF)和基于双重EKF(Dual EKF)估计的辨识方法。仿真和实验研究表明,上述方法均能实现对电机参数的准确辨识,从而避免状态估计受电机参数变化的影响。前面通过在线辨识解决了状态估计方法中的参数自适应问题,然而辨识本身需要一个过程,即当前周期得到的参数辨识结果到下一周期才被更新,因此本质上算法对系统模型的跟踪存在滞后,从而影响算法的动态性能。为此,提出利用多模型(MM)算法对电机状态和参数进行估计。为了降低传统MM算法的计算量,提高估计精度,提出了单滤波器多模型(SFMM)算法,并引入变结构思想,提出了单滤波器变结构多模型(SFVSMM)算法,将其应用于感应电机的状态估计和参数辨识中。仿真和实验研究表明,SFVSMM算法具有满意的状态和参数估计性能,并且计算量适中,为感应电机的无速度传感器控制提供了一种新的解决方案。最后,利用交流传动互馈实验台对本文提出的感应电机状态估计和参数辨识方法进行了实验研究。利用联合矢量控制对互馈双电机的同轴转速和转矩进行调节,相应的提出了基于STSF的联合状态估计方法,实现对互馈双电机状态的同时估计,能有效提高同轴转速和转矩的估计精度。针对定、转子电阻和励磁电感辨识方法的实验结果同样具有满意的精度,与实际值相当接近,从而满足感应电机高性能无速度传感器控制的要求。

关键词：感应电机无速度传感器控制状态估计参数辨识扩展Kalman滤波强跟踪滤波无轨迹Kalman滤波多模型估计

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临近空间高速滑翔飞行器轨迹跟踪滤波方法研究

临近空间高速滑翔飞行器轨迹跟踪滤波方法研究

引用

作者：秦武韬哈尔滨工业大学

学位级别：博士

近年来,以HTV-2为代表的临近空间高速滑翔飞行器凭借其飞行速度快,机动能力强,机动样式多样的特点逐渐成为学术和工程领域的研究热点,其作为进攻性武器具有很大的发展潜力和很强的突防能力,代表了远程战略武器的未来发展方向。因此,开... 详细信息

近年来,以HTV-2为代表的临近空间高速滑翔飞行器凭借其飞行速度快,机动能力强,机动样式多样的特点逐渐成为学术和工程领域的研究热点,其作为进攻性武器具有很大的发展潜力和很强的突防能力,代表了远程战略武器的未来发展方向。因此,开展针对临近空间高速滑翔飞行器拦截的相关技术研究对于保障国家安全具有重要意义。临近空间高速滑翔飞行器轨迹跟踪滤波方法是反临近空间高速滑翔飞行器的核心技术,是临近空间高速滑翔飞行器精确预报和拦截的重要保障与先决条件,本论文以临近空间高速滑翔飞行器为对象,对其轨迹跟踪滤波方法展开深入研究,主要内容包括:根据临近空间高速滑翔飞行器在助推段的运动特点和观测条件,建立重力转弯模型等目标运动模型和天基红外预警卫星测量模型,给出扩展卡尔曼滤波算法的基本流程;针对跟踪系统非线性较强,扩展卡尔曼滤波算法存在较大截断误差的问题,论文基于确定性采样近似高斯分布的思想建立确定性采样滤波方法的一般框架,分别基于无迹变换规则和球面-径向容积规则推导无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波;开展助推段轨迹跟踪数学仿真,对比分析不同目标运动模型和不同非线性滤波算法的跟踪精度。由于信道堵塞或信号干扰等因素,天基红外预警卫星的测量数据在到达地面数据处理中心时常出现随机时间延迟,针对这一问题,论文跳出传统依靠状态方程递推的思想,从量测延迟概率的角度出发,利用伯努利随机变量对测量方程进行改写,重新对时延系统进行数学描述,建立随机时延系统模型,推导理想量测量、实际量测量及相关协方差间的关系;考虑到五阶球面-径向容积规则具有较高的非线性近似精度,论文在最小均方差准则下利用该规则推导随机时延高阶容积卡尔曼滤波算法,解决状态模型不准确、量测延迟时间未知情况下的时延滤波问题。滑翔段是临近空间高速滑翔飞行器机动运动的主要阶段,其运动模式主要包括平衡滑翔和跳跃滑翔两种,根据这两种模式的运动特点,基于自适应均值时间相关模型分别建立平衡滑翔目标运动模型和跳跃滑翔目标运动模型;根据滑翔段的观测条件,建立地基雷达测量模型;考虑目标运动模式切换的情况,论文对交互式多模型算法进行深入研究,并利用该算法完成滑翔段跟踪滤波设计。论文还进行了相应的数学仿真分析,验证滑翔段模型和目标跟踪方法的准确性。临近空间高速滑翔飞行器在进行跳跃滑翔时可利用气动力调整跳跃周期等运动参数,其模式空间具有连续性,传统多模型算法在进行模型集设计时存在模型覆盖不准确或模型集过大等问题。因此,论文基于粗细模型集混合的思想提出一种混合网格多模型算法,该算法基于先验信息建立粗模型集,基于估计结果利用矩匹配方法自适应设计细模型集,通过对粗细模型集的估计结果进行加权融合完成目标的状态估计,获得了比单模型算法和传统多模型算法更高的估计精度。受目标不同位置反射及电子电路性能的影响,雷达的测量噪声常常表现出非高斯特性,主要为闪烁噪声或脉冲噪声。针对测量噪声为闪烁噪声的情况,对混合1l、l2范数最小的Huber滤波理论进行研究,将卡尔曼滤波框架下的测量更新问题转换为线性回归的求解问题,推导了高阶容积Huber滤波方法;针对测量噪声为脉冲噪声的情况,利用最大相关熵准则将高阶容积卡尔曼滤波的测量更新转化为求指标函数取最大值的解,推导了最大相关熵高阶容积滤波算法;论文还以平衡滑翔目标轨迹跟踪为应用背景对所提算法进行了数学仿真,仿真结果验证了非高斯噪声条件下这两种滤波算法在鲁棒性和精度上的优势。

关键词：临近空间高速滑翔飞行器轨迹跟踪非线性滤波时延滤波鲁棒滤波多模型估计

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现代多目标跟踪与多传感器融合关键技术研究

现代多目标跟踪与多传感器融合关键技术研究

引用

作者：杨峰西北工业大学

学位级别：博士

目标跟踪是一个历史悠久、技术比较成熟的领域，但无论是军事还是民用研究，目标跟踪又是一个不断发展、常做常新的领域。特别是近年来信息、电子、电磁、材料、空气动力及能动等学科的迅速发展与交叉融合，使得目标跟踪问题越来越表现... 详细信息

目标跟踪是一个历史悠久、技术比较成熟的领域，但无论是军事还是民用研究，目标跟踪又是一个不断发展、常做常新的领域。特别是近年来信息、电子、电磁、材料、空气动力及能动等学科的迅速发展与交叉融合，使得目标跟踪问题越来越表现出感知环境和感知对象更加复杂多变，感知手段日趋丰富，感知需求日益提高等复杂系统特征。本论文以现代多目标跟踪与多传感器融合为研究背景，针对多源信息空间配准，非线性状态估计，单传感器数据关联，多传感器关联与融合，对地跟踪以及系统性能评估等关键技术进行了系统研究。主要贡献如下： 1．以条件函数和代价函数为依据，对目前几种典型采样策略及Sigma点分布特征进行分析。将UT变换应用于一类多源信息空间配准问题，提出基于UT变换的多源信息空间配准算法，并针对采用不同采样策略的UT变换进行了分析和比较。仿真结果表明，UT变换的配准精度高于传统的一阶线性化近似方法;在几种不同的UT采样策略中，对称性采样策略的配准性能最好。所得结论为空间配准实际工程应用提供了一定参考。 2．针对系统多模式和非线性问题，以多模型自适应估计为算法框架，在各子滤波器设计中采用UKF来处理非线性，提出IMMUKF算法。机动目标跟踪的仿真表明：IMMUKF算法在处理非线性机动目标跟踪问题时明显优于经典的多模型估计算法。 3．在多目标数据关联中，修正了目标无量测时的状态协方差，引入了权重因子表征基于目标和基于量测的两类广义事件重要度，从而给出一般性的广义概率数据关联（GPDA）算法。仿真结果表明：相比于原始GPDA算法，我们给出的GPDA算法在量测缺失下具备较强的跟踪能力，并且通过选择权重因子能够灵活地实现跟踪能力与计算代价的折衷。在考虑机动多目标数据关联中，通过构建综合回波确认波门，提出综合交互式多模型广义概率数据关联算法（C-IMMGPDA），仿真结果表明C-IMMGPDA在降低计算量的同时，跟踪性能优于C-IMMJPDA算法。 4．将GPDA算法从单传感器扩展到多传感器情况。针对集中式多传感器数据关联，将序贯结构与GPDA算法结合，提出序贯多传感器广义概率数据关联算法（SMSGPDA），通过由雷达和红外传感器组成的集中式多传感器数据关联仿真实例表明SMSGPDA算法的有效性;针对分布式多传感器关联与融合，为进一步降低航迹关联与融合所需要的通讯开销，适应局部航迹无法得到状态协方差的实际情况，提出一种基于GPDA的快速航迹关联与融合算法（DMSGPDA）。两个不同精度雷达组成的分布式融合实例表明：与经典加权航迹关联与融合算法相比，DMSGPDA算法在缺乏局部航迹状态协方差的前提下，融合性能有所提高。 5．利用地理信息推广了多模式估计中的混合估计框架，提出了一种扩展的对地跟踪框架（EGTT），实现目标先验模型集的有效精简。基于EGTT框架，给出了扩展地图调整方差法（EMTV），包括先验模型集设计和模型集自适应精简策略。仿真结果表明EMTV算法在跟踪精度和失跟率方面均优于传统卡尔曼滤波和地图调整方差法（MTV）。进而考虑地面目标沿道路运动的不确定机动，提出了综合交互式多模型地图调整方差法（C-IMMMTV）算法。通过仿真分析，该算法对于依赖地理信息和不依赖地理信息的目标机动均能给出很好的处理效果。 6．根据现代多传感多目标跟踪技术的发展对实际跟踪系统性能评估提出的新要求，首先针对单传感器跟踪系统，进一步发展和完善了国军标（GJB1904．2-96）中的性能评估指标体系，并给出了具体计算方法。新的指标体系有15项指标，包括航迹起始、跟踪精度、稳定跟踪能力、交叉跟踪能力、群跟踪能力、处理容量、处理时延等;其次针对多传感器跟踪系统，给出了分布式融合的性能评估指标，包括融合起始概率，融合平均起始时延，融合航迹稳定跟踪能力，融合精度，融合平均运行时间等5项。基于我们建立的系统性能评估平台，完成了典型场景下的系统性能测评。结果表明评估指标能较好地表征算法的各方面性能，为算法改进或系统调整提供了有力支持。

关键词：多模型估计广义概率数据关联航迹关联与融合对地跟踪性能评估非线性目标跟踪多传感器融合

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电动汽车电池状态估计及均衡管理研究

电动汽车电池状态估计及均衡管理研究

引用

作者：陈峭岩天津大学

学位级别：博士

电动汽车发展过程中，储能元件一直是阻碍电动汽车发展的瓶颈。动力电池作为汽车的储能元件，在汽车行驶过程中，需要时刻知道电池的核电状态(state ofcharge, SOC)。由于电池是一种非线性动力系统，使用过程中，电池模型参数又受温度... 详细信息

电动汽车发展过程中，储能元件一直是阻碍电动汽车发展的瓶颈。动力电池作为汽车的储能元件，在汽车行驶过程中，需要时刻知道电池的核电状态(state ofcharge, SOC)。由于电池是一种非线性动力系统，使用过程中，电池模型参数又受温度和老化等因素的影响而发生变化，因此实时估计电池SOC具有很大的难度。本文采用自适应卡尔曼滤波算法估计电池状态，即可以实时的辨识出电池模型的参数，又提高了估计精度。电动汽车中电池是成组使用的，为了提高其使用效率，延长使用寿命，必须对电池组进行均衡管理。本文采用基于专家系统的均衡控制策略，可以减小系统的均衡损耗，提高系统的均衡速度。通过研究工作，本文取得了以下研究成果： 1．统计电池外部电流和端电压信号的方法估计电池健康状态(state of health,SOH)。电池外部电流与端电压信号获取方便，本文从三个角度对其做统计分析，发现电池外部信号关于SOH具有统计规律，为电池SOH估计提供了一种新的思路。 2．多模型自适应的方法估计电池SOC。采用卡尔曼滤波器估计电池SOC时，估计精度受电池模型准确性的影响较大，电池模型参数随着电池的老化和温度变化而变化，因此传统的卡尔曼滤波算法估计误差较大。针对上述问题，本文采用了多模型自适应的估计方法，提高了估计精度。多模型卡尔曼滤波算法是在电池的SOH分布范围内，选取几种不同SOH电池建立模型，分别基于每个模型设计卡尔曼滤波器，利用各个滤波器并行估计电池SOC，计算各个单一模型的权值，所有单一模型SOC估计的加权和即为最终SOC估计值。 3．自适应无迹卡尔曼滤波算法估计电池SOC与欧姆内阻。无迹卡尔曼滤波器不需要对系统模型做线性化处理，这样既减小了计算量又提高了估计精度。本文利用无迹卡尔曼滤波器估计电池SOC，利用扩展的卡尔曼滤波器辨识电池欧姆内阻，两个滤波器联立构成循环迭代算法，可以实时更新电池模型参数，提高了模型的准确性，进而提高了电池SOC的估计精度。由于电池欧姆内阻可以表征电池SOH，因此可以进一步估计出电池的SOH。 4．基于专家系统的电池组非能耗型电压均衡控制策略。电池组电压均衡控制的目标是电池组工作过程中保持各单体电压一致，均衡原则是减小均衡过程中的能耗，提高均衡速度。本文以开关电容均衡电路为例，分析了均衡电路容量，开关频率与电池工作电流之间的关系，为均衡电路设计提供了一种理论分析的方法。

关键词：电动汽车锂离子动力电池荷电状态健康状态多模型估计卡尔曼滤波器均衡管理

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深海AUV多源导航信息融合方法研究

深海AUV多源导航信息融合方法研究

引用

作者：王磊东南大学

学位级别：博士

自主水下航行器(AUV)是开发利用深海资源、调查深海环境、利用深海空间的关键技术装备,而精度高、稳定性好的导航定位系统是自主水下航行器安全、可靠地执行水下任务的技术保障。对多源导航信息融合方法的研究是提高自主水下航行器导航... 详细信息

自主水下航行器(AUV)是开发利用深海资源、调查深海环境、利用深海空间的关键技术装备,而精度高、稳定性好的导航定位系统是自主水下航行器安全、可靠地执行水下任务的技术保障。对多源导航信息融合方法的研究是提高自主水下航行器导航定位精度以及可靠性的重要手段之一。本文以深海AUV多源导航信息融合方法为主题,研究工作主要围绕非线性非高斯滤波算法、导航传感器数据降噪方法、多模型状态估计理论以及在水下航行器组合导航系统中的应用。论文的主要内容如下：1.针对非线性、非高斯状态估计问题,研究高斯和确定采样型滤波算法。推导非线性贝叶斯滤波理论框架,对高斯确定采样型滤波算法进行分析,并对利用数值积分进行非线性近似的方法进行研究,建立了一种通过概率密度函数进行采样点选取的高阶无迹卡尔曼滤波算法,将其与高斯和滤波理论相结合,提出一种高斯和高阶无迹卡尔曼滤波算法,数值仿真实验结果表明该算法能够兼顾估计精度和计算复杂度,性能优于现有的高斯和滤波器。2.为了解决水下航行器组合导航系统由于外部环境变化、机械振动以及水声信号多径效应等噪声干扰,研究导航传感器数据降噪方法。分析AUV各导航传感器的工作原理以及引起测量误差的原因,并建立各传感器的误差模型；对基于小波变换和经验模型分解的信号降噪方法进行研究,将这两种方法应用于水下航行器各传感器数据预处理中,仿真实验结果表明,两种降噪方法均有助于提升AUV组合导航估计精度,基于经验模态分解的降噪方法有较好的自适应能力。3.针对水下航行器组合导航系统噪声统计特性不确定的情况,研究基于多模型估计的组合导航信息融合方法。对基于多模型估计理论的状态估计方法进行研究,分析交互式多模型算法,利用模型集自适应策略中的期望模式修正思想对其进行改进,提出一种期望模式修正的交互式多模型估计算法,在SINS/DVL组合导航系统中对该方法进行仿真实验,结果表明改进的方法能够在适度增加计算复杂度的情况下,提升组合导航系统估计精度及算法稳定性。4.针对交互式多模型算法中模型转移概率更新对量测噪声变化过于敏感、模型概率计算容易出现不稳定的问题,对模型转换概率自适应交互式多模型方法进行研究。分析引起模型概率计算不准确的因素,对改进的新息交互式多模型算法进行研究,提出一种基于贝叶斯网络的交互式多模型估计方法,对AUV组合导航系统中隐含的因果信息进行分析,建立贝叶斯网络,并通过SINS/DVL/TAN/MCP组成的AUV组合导航系统进行仿真实验验证,结果表明提出的算法能够解决交互式多模型估计中存在的模型切换滞后问题,提高AUV组合导航系统的状态估计精度。5.为了提高水下航行器多源导航信息融合方法的实时性、灵活性以及容错能力,对联邦多模型估计信息融合方法进行研究。对联邦滤波器的一般结构、设计流程等进行分析,将多模型估计引入到联邦滤波器中,建立一种联邦多模型估计算法结构,并对该算法进行推导；结合多源导航传感器组合导航系统,.建立一种适用于水下航行器的信息融合结构；推导以SINS作为参考系统的组合导航系统误差模型,并设计仿真实验,结果表明由于联邦交互式多模型滤波能够自适应的选择匹配模型进行估计,得到的位置误差均值、标准差均小于普通的联邦Kalman滤波算法。设计组合导航系统跑车试验,利用跑车试验数据对基于多模型的联邦滤波算法进行半物理仿真实验,结果表明该算法估计精度与稳定性优于传统的联邦Kalman滤波算法。

关键词：自主水下航行器非线性滤波多模型估计组合导航联邦滤波

来源：评论

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惯性/视觉组合导航系统的研究

惯性/视觉组合导航系统的研究

引用

作者：邓丽颖哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

本文研究了在无GPS等卫星导航系统辅助下,捷联惯导系统(SINS)和单目视觉系统组合的导航方法,为未知复杂环境中的移动机器人提供实时精确、自主导航手段。主要研究的内容为利用视觉摄像机获得外部图像信息进行定位,以及将惯导信息和视觉... 详细信息

本文研究了在无GPS等卫星导航系统辅助下,捷联惯导系统(SINS)和单目视觉系统组合的导航方法,为未知复杂环境中的移动机器人提供实时精确、自主导航手段。主要研究的内容为利用视觉摄像机获得外部图像信息进行定位,以及将惯导信息和视觉信息有机融合,从而获得更高精度的导航系统。首先由单个摄像机拍摄周围环境的图像序列,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取、匹配相邻图像间的特征元素,计算匹配特征元素之间的关系从而确定载体的相对旋转和平移信息。提取图像特征点时,在保证获得足够正确匹配的条件下,通过设置阈值限制特征点个数,减少了算法运行时间;在特征匹配时,选择Manhattan距离和夹角余弦函数的双重约束作为相似性度量,以提高特征点的正确匹配率;为了进一步剔除错误匹配,利用基于RANSAC的八点法来求解基础矩阵,从而计算载体的相对位置和姿态信息,来进行下一步的组合导航。在惯性/视觉组合导航系统中,本文以组合系统导航参数的误差为状态量,在SINS误差方程的基础上建立状态模型,将SINS解算的相对位置、姿态和视觉系统获得的相对位置、姿态信息作差作为外部量测量,采用Kalman滤波器进行数据融合。仿真结果表明,惯性和视觉相结合的组合导航系统能够有效抑制纯惯导系统长时间积累的导航误差,并实现长时间高精度的导航。但是外界环境的随机扰动和内部系统不准确的模型结构,会给整个组合系统带来了各种不确定因素,使得Kalman滤波技术无法达到最优估计。最后通过交互式多模型估计的方法来解决系统不确定性的问题,本文研究的是随时间改变而未知统计特性的量测和系统噪声,针对不同统计特性的噪声建立不同的模型,并通过多个并行的滤波器来估计系统实际状态。根据多模型估计算法结构化的优点,将其与基于Huber估计方法的鲁棒滤波算法进行扩展应用,以进一步增强算法的鲁棒性。仿真结果表明,交互式多模型的算法虽然能解决噪声不确定性的问题,但是如果噪声由于干扰而呈现出非高斯形式,则需要采取鲁棒滤波的方法。基于Huber估计的交互式多模型算法就能够有效地抑制噪声存在对称干扰的情况,并对于同时受污染的系统噪声就较好的鲁棒性。

关键词：捷联惯性导航单目视觉导航 SIFT算法多模型估计 Huber估计

来源：评论

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基于贝叶斯推理的故障诊断方法研究

基于贝叶斯推理的故障诊断方法研究

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作者：郝晶晶北京交通大学

学位级别：硕士

随着计算机科学和控制科学的飞速发展,系统的规模和复杂程度迅速增加,如何提高系统的基本性能如效率、可靠性、稳定性和安全性的问题引起了国内外学者的普遍关注。及时检测并排除设备的故障可以有效避免生产和安全事故,故障诊断技术也... 详细信息

随着计算机科学和控制科学的飞速发展,系统的规模和复杂程度迅速增加,如何提高系统的基本性能如效率、可靠性、稳定性和安全性的问题引起了国内外学者的普遍关注。及时检测并排除设备的故障可以有效避免生产和安全事故,故障诊断技术也得以迅速发展和提高。近年来,故障诊断技术结合了大量先进的算法与技术,诊断的技术在理论和实践中都得到了显著提高,故障诊断方法也更为多样化。但是如何建立具有鲁棒性的解析冗余分析机制并及时判断和排除故障,尤其是非线性非高斯系统的故障,仍然是故障诊断技术领域的热点和难点。基于贝叶斯滤波技术的状态估计方法能在噪声影响中估计出系统的状态,特别适合于非线性系统在线的故障检测和诊断。贝叶斯推理方法综合了先验概率知识和观测对象的各种信息来进行对象模式的诊断和识别。它提供了一种既简单又强大并具有指导意义的故障诊断技术。粒子滤波算法是基于贝叶斯估计方法的非线性滤波器,并且在处理非线性、非高斯随机系统估计问题方面具有显著的优势。故障诊断技术中的关键任务是故障检测、故障分离和故障辨识。本文采用基于粒子滤波算法的故障诊断技术对水箱液位控制系统的故障进行检测与隔离。在基于模型的故障诊断方法中结合贝叶斯推理框架下的粒子滤波算法,对非线性非高斯系统模型进行故障的检测与分离任务。针对非线性非高斯系统的故障检测与隔离问题,运用基于粒子滤波的似然概率密度函数值的方法和基于粒子滤波的残差平滑的方法来分别检测系统故障,经过实验结果的比较分析,讨论两种方法的优缺点及应用条件。当检测到故障发生时可以调用故障定位程序,运用多模型粒子滤波的故障诊断方法实现故障的定位。将多模型方法与粒子滤波相结合来完成系统故障的隔离。多模型估计是一种自适应估计方法,对于解决具有参数和结构不确定或变化的系统问题非常有效。本文中,根据系统模型用粒子滤波器建立可能发生的故障集,然后运用多模型粒子滤波的方法将真实状态与故障模型进行比较,当真实状态与其中的一个模型匹配时,说明系统在该单元发生了故障。水箱液位控制系统和一维非线性单变量模型的仿真结果验证了基于粒子滤波的似然概率密度函数可以快速、准确的检测出故障的发生,更适合于系统噪声方差接近或大于观测噪声方差的系统模型。多模型粒子滤波的方法可以对非线性系统进行快速、准确的故障隔离。该研究结果适用于噪声服从非高斯分布的非线性系统,改善了故障诊断的效果,提高了故障诊断的可靠性。

关键词：故障诊断贝叶斯推理粒子滤波多模型估计非线性非高斯系统

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航天器运动部件振动特性与故障诊断方法研究

航天器运动部件振动特性与故障诊断方法研究

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作者：陈婷艳上海交通大学

学位级别：硕士

航天器结构复杂,运行环境恶劣。由运动部件故障导致的卫星功能失效是当前国内外气象卫星十分突出的问题。因此,掌握其振动特性,对运动部件可能存在的隐患实施有效检测和故障诊断,对于早期发现故障,避免航天事故,延长航天器使用寿命,提... 详细信息

航天器结构复杂,运行环境恶劣。由运动部件故障导致的卫星功能失效是当前国内外气象卫星十分突出的问题。因此,掌握其振动特性,对运动部件可能存在的隐患实施有效检测和故障诊断,对于早期发现故障,避免航天事故,延长航天器使用寿命,提高航天器的可靠性具有重要意义。本文结合实际科研课题开展了以下主要工作: 运用经验模态分解(EMD)方法,对航天器运动部件中的电机、齿轮箱和波纹管振动信号进行分析处理,提取了失步故障特征。利用Pro/E软件和有限元软件ABAQUS对航天器螺旋副运动部件的失步故障、裂纹故障以及两种故障并存进行机理仿真分析,得到了螺旋副的故障动力学特性。建立了航天器运动部件转子裂纹和碰摩故障模型,基于多模型估计原理和卡尔曼滤波器,建立了转子故障模型估计器,实现了对转子故障的准确诊断,并实验验证了多模型估计方法在故障早期预示方面具有较强的优势。

关键词：航天器故障诊断经验模态分解多模型估计卡尔曼滤波器

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锂离子电池过充及过放电故障诊断研究

锂离子电池过充及过放电故障诊断研究

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作者：郑勇长安大学

学位级别：硕士

迫于环境和能源的压力,发展电动汽车成为当今世界汽车行业的必然选择。然而,作为电动汽车动力之源的电池由于面临着安全性和耐久性的挑战,使得电动汽车的推广及产业化发展受到制约。过充电、过放电是动力电池使用过程中存在的典型问题,... 详细信息

迫于环境和能源的压力,发展电动汽车成为当今世界汽车行业的必然选择。然而,作为电动汽车动力之源的电池由于面临着安全性和耐久性的挑战,使得电动汽车的推广及产业化发展受到制约。过充电、过放电是动力电池使用过程中存在的典型问题,对电池的安全和耐久性有着较大的影响。因此,快速并准确地检测出过充、过放现象对于提升动力电池的安全性能并延长其使用寿命具有重要意义。本文以当前电动汽车中应用广泛的锂离子电池为研究对象,对其在使用过程中容易出现的过充、过放故障进行诊断研究。首先,从锂离子电池的充放电特性和不一致性问题着手,探讨过充电及过放电现象产生的原因及导致的后果。对锂离子电池过充、过放行为的分析表明:过充电可能造成锂离子电池的热失控从而引发严重的安全事故;过放电会给电池带来不可逆的损伤,大幅度的容量衰减致使电池寿命缩短而提前报废。其次,对目前比较常见的电池模型进行了分析,综合考虑锂离子电池的使用实际及已有电池模型的优点,建立了锂离子电池的二阶阻容模型,并由此推导出其状态空间方程。通过恒流放电实验完成了电池开路电压与荷电状态关系的标定,然后利用脉冲实验法获取电池模型参数。在Matlab/Simulink平台下搭建了电池的动态仿真模型,采用恒流放电和脉冲放电两种工况对模型精度进行验证。结果显示模型适用性较好,能够用于不同参数的锂离子电池模拟仿真。最后,针对锂离子电池在发生过充、过放行为时内部参数的变化,提出了基于卡尔曼滤波的多模型估计诊断方法,并进行仿真分析。依据锂离子电池在过充、过放条件下的不同参数,结合二阶阻容等效电路构造电池相应故障模型。卡尔曼滤波器对每个模型的输出电压进行估计并产生残差信号。滤波残差通过假设检验计算进而得出每个模型的概率。仿真结果显示,模拟的电池故障能被准确地辨识出来,表明多模型估计方法对于锂离子电池的过充、过放故障诊断的有效性。

关键词：锂离子电池故障诊断多模型估计卡尔曼滤波

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