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多模自适应滤波算法的性能改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应,根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差,从而检测出系统是否发生故障及其故障类型.采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟,不利于系统故障的实时检测,因此提出了几种减少多模自适应算法故障检测时间的方法,并将其应用于某无人机执行器和传感器的故障检测和识别,仿真结果证明可以有效地减少故障检测时间. 相似文献
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应用标准的多模自适应滤波算法能够在较短时间内检测出控制系统的单一故障,但是当用于检测控制系统的双重和多重故障时,则需要建立所有可能出现的故障模型,而每一个模型都要对应一个卡尔曼滤波器,需要大量滤波器并行运算,大大增加了系统故障诊断时间,为了简化算法并减少计算时间,提出了一种用于复杂系统多重故障诊断的分级多重模型滤波算法... 相似文献
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针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献
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为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性. 相似文献
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在控制系统中 ,传感器是容易发生故障的部件 ,研究传感器故障诊断问题具有重要意义。介绍了一种基于自适应原理的传感器偏差故障诊断方法 ,首先将传感器偏差故障表示为系统状态 ,然后应用自适应原理估计出传感器偏差故障。仿真表明 ,用这种方法诊断传感器偏差故障是可行的。 相似文献
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电缆故障定点检测中存在着噪音复杂多变、信噪比较低的问题.自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS),具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪音信号的非线性建模,可以很好地解决故障定点检测中噪音的不确定性问题.建立了基于ANFIS的自适应滤波系统模型,讨论了ANFIS中隶属函数类型、数目的寻优以及参考函数的确定方法,设计了以ANFIS对消器为模型的滤波系统的硬件和软件.用该滤波系统对实际电缆故障信号进行了处理,结果表明了滤波系统的有效性. 相似文献
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自适应滤波在有源消声中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
从分析有源消声的难点出发 ,综述了自适应滤波算法在有源消声中的应用 ,给出了相应的实例 .对自适应滤波在有源消声中应用的未来发展趋势作了展望 . 相似文献
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常规卡尔曼滤波器有一大缺点,它要求精确的模型和噪声统计,但实际问题中,大多数情况上述要求不能满足。本文给出了考虑滤波器初始条件不精确性的Kalman滤波器表达式。利用这种Kalman滤波方法进行故障检测,降低了误报警率,提高了鲁棒性。由于导弹姿态控制系统模型的精确性有限,常规Kalman滤波方法因其鲁棒性差很难检测故障,这种方法能有效检测故障。仿真算例表明此方法非常有效。 相似文献
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针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。 相似文献
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摘要:针对存储器的特点,介绍了存储器简化的功能故障模型.基于一种既可以测试静态简化故障又可以测试动态简化故障的MarchSS算法,提出了一种改进的存储器测试算法MarchSSI算法.该算法不仅能测出MarchSS算法测试的所有功能故障,而且能够覆盖MarchSS算法遗漏的故障,使算法故障覆盖率有了一定的提高.通过仿真,验证了算法的可行性. 相似文献
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为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。 相似文献
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阐述了CLEFIA分组密码算法及故障分析原理,根据在CLEFIA密码第r轮与第(r-2)轮注入多字节故障,提出了一种新改进的针对CLEFIA的多字节故障模型及分析方法,并通过软件仿真实验进行了验证。结果表明,CLEFIA算法的Feistel结构和差分S盒特性使其易遭受多字节故障攻击,而改进算法使得密钥的恢复效率大大提高。 相似文献
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基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器 总被引:1,自引:0,他引:1
为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性. 相似文献