简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。
简介:在外挂物投放过程中,载机对外挂物具有气动干扰效应,产生附加气动力.对于弹性机翼,在外挂物分离投放时,相当于给机翼一个初始扰动,机翼将发生弹性振动,该振动也会对外挂物带来气动干扰效应.通过耦合求解非定常N-S方程刚体六自由度方程和基于模态法的结构动力学方程,对考虑弹性变形的载机外挂物分离投放过程进行模拟,研究了弹性机翼对外挂物的气动干扰效应.研究结果表明:在外挂物分离初期,弹性机翼的干扰对外挂物气动力响应产生显著影响,机翼的主要结构模态频率决定了外挂物气动力的变化频率,并且由载机机翼动弹性变形引起的干扰气动力能占到外挂物总气动力的一半左右.
简介:针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法。通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证。仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星。