一种改进的残差χ^2检验方法在联邦UKF滤波器中的应用

故障检测和隔离是实现联邦UKF(unscented Kalman filter)滤波器工程应用的关键。针对常规残差χ2检验法因误警导致无故障子系统被频繁隔离的问题,提出了一种改进算法。该算法采用模糊逻辑和加权平均来处理残差χ2检验法的检验阈值,可以根据突变信号的大小自动调节检测时间的长短,特别是对不易检测的小幅值突变信号,自动延长检测时间从而利用更多的信息,有效降低了系统的误警率;在此基础上,进一步设计了合理的故障检测控制规则。将改进的残差χ2检验法应用于多传感器卫星组合导航系统中,仿真结果表明,改进算法有效提高了组合导航系统的稳定性,具有实用价值。

标准化残差法对分析检验校准曲线中异常点的判别

标准化残差法对分析检验校准曲线中异常点的判别江西医学院预防医学系（南昌３３０００６）戈早川校准曲线是描述待测物的浓度或含量与测量仪器的相应响应值之间的定量关系曲线。目前，分析检验中的多数校准技术是以线性模型为基础的，由于种种原因，如待测物的测量响应值...

双余度传感器缓变故障检测的改进残差检验法

分析了基于卡尔曼滤波器的残差检验法对传感器缓变故障检测的不敏感性原因。针对双余度传感器缓变故障检测,采取了先故障判断后故障定位的故障检测策略,并提出了一种基于移动伪正常状态的残差构造方法。数学仿真验证了改进方法比传统方法更能够及时准确地识别双余度传感器缓变故障。

改进型χ~2检验法在航天测量船组合导航系统中的应用

高可靠性是航天测量船组合导航系统的基本要求。文中分析了残差χ2检验法和状态χ2检验法的优缺点,提出一种改进型状态递推算法和残差χ2检验法的组合算法。仿真结果表明,该方法提高了故障检测灵敏度,进而提高了系统的安全性和可靠性。

用广义Grubbs法和广义Q检验法判别校准曲线中的异常点

用广义Ｇｒｕｂｂｓ法和广义Ｑ检验法判别校准曲线中的异常点江西医学院（南昌３３０００６）戈早川，周建明分析检验核准曲线中异常点的判别方法有：标准化残差法［１］和ｔ化残差法［２］，但该两法的计算均较为复杂。本文将分析检验校准数据中待测物的测量响应值ｙｉ扣...

基于自适应滤波辅助残差χ~2法的导航系统故障诊断方法

针对残差χ2法对软故障检测不敏感,且当量测噪声阵不准确时,也不能很好地检测突变故障的问题,提出了一种限制自适应滤波辅助残差法的诊断方法。基于贝叶斯理论推导出一种限制自适应滤波,利用其自适应调节性在线估计量测噪声阵,抑制滤波预报值跟踪软故障,以辅助残差χ2法进行故障检测。为了克服直接隔离故障法导致滤波精度降低,误检率增加的问题,提出了基于一步预测的故障处理和重构方法,即用前一时刻解算的结果预测当前时刻的导航信息。仿真结果表明,所提出的方法能实时有效地诊断出突变和软故障,保证系统在故障阶段的精度,并使系统在故障消失后及时恢复正常,提高了系统的可靠性。

残差辨识法在经济预测中的应用

本文详细介绍了残差辨识法的预测模型,利用实际资料讨论了残差辨识法的计算过程,并对预测结果的可靠性进行了检验。笔者认为残差辨识法在经济领域有一定的应用价值。

标准测温仪器测温粗差的双重检验法

本文针对标准测温仪器测温时产生的粗差，提出了两种去除方法，即拉依达方法和格拉布斯法。拉依达法简便快速，可用于精度要求不高时；而格拉布斯法可靠性最佳，可用来独立检测粗差或用来检验其它方法的准确性。

一种惯性辅助卫星导航系统及其完好性检测方法

针对传统的卫星导航/捷联惯导(GNSS/SINS)紧耦合组合系统中SINS测量影响所有的观测量,以及SINS故障不能被隔离的缺点,给出了一种新的惯性辅助卫星导航紧耦合组合结构及其完好性检测方法。设计了紧耦合系统结构和卡尔曼滤波器,将SINS测量转换为虚拟伪距,作为GNSS伪距测量的扩展,并设计了基于滤波新息的残差检验法(RCTM)和自主完好性检测外推法(AIME)来进行完好性检测。该紧耦合方法可以通过虚拟卫星的选择降低几何精度因子,在提高导航精度的同时便于完好性检测。仿真结果表明惯性辅助卫星导航新方法可以有效地提高导航精度,RCTM法对于阶跃故障和快变的斜坡故障检测是非常有效的,而AIME法对于慢变的斜坡故障检测具有更好的性能。

航天测量船INS／GPS／DVL组合导航系统容错滤波方法

具有良好的容错性是航天测量船INS／GPS／DVL组合导航系统的基本要求。基于联邦卡尔曼滤波设计思想,在改进的无复式(No-Reset)卡尔曼滤波体系结构的基础上,设计了残差x2检验法实现组合导航系统的故障检测和隔离。该方法可以有效地对突变型故障进行检测与重构。仿真结果表明,对于GPS分系统的突变故障和慢变故障的检测与重构时间为6．12s,而对DVL速度突变故障检测与重构时间为1．08s,确保了联邦滤波的稳定性和高精度。

故障条件下的联邦滤波鲁棒信息分配方法研究

研究了某个子系统发生传感器故障时,信息分配对无故障子系统的鲁棒性影响问题。基于提高无故障子系统的抗故障污染能力考虑,从使故障影响极小化出发提出了一种鲁棒信息分配思想。对于仅由双子滤波器组成的联邦滤波结构,给出了一种基于故障检测函数的自适应信息分配方法。从概率的角度,根据这种方法可使其他无故障子滤波器具有较强的抗干扰能力。对于具有主滤波器的联邦滤波结构,给出了一种给定故障衰减系数条件下的鲁棒信息分配系数设计方法。理论分析表明,该方法可使其他无故障子滤波器对故障具有很强的抗干扰能力,从而有利于提高联邦滤波器的快速重构能力。仿真说明本文思想是可行的。

基于故障因子函数的鲁棒联邦滤波算法研究

针对联邦滤波器子系统传感器故障,提出了一种基于状态递推器的滑动残差检验法,并在故障检测函数的基础上,定义了故障因子函数,用于联邦滤波器的信息分配。根据新的算法,联邦滤波器的信息分配系数可根据故障因子函数进行自动调整,以减少故障通过全局重置对其他无故障子系统的污染程度,从而减少了故障信息的影响程度和持续时间,提高了故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力。仿真结果表明该算法是有效的。

基于北斗双频数据的周跳探测及修复算法

针对北斗导航卫星的钟差大、信号噪声大等特点,提出一种周跳探测与修复方法。首先根据单频码相组合,分别确定两个频率上周跳的搜索范围,然后加入载波相位变化率,基于双频载波相位进行最小二乘多项式拟合,拟合结果综合运用Blewitt方法检验标定周跳并剔除野值。根据周跳的整数特性,利用残差最小修复周跳。利用COMPASS-MEO卫星实测数据进行试验,验证了该算法可以有效地检测出所有周跳并快速修复。

基于联邦扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别方法

当结构损伤与传感器故障同时存在时,两者的相互影响会导致损伤识别结果的劣化;为此,提出了一种基于联邦扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别算法。利用分散化滤波计算量小、滤波精度高的优点,联邦扩展卡尔曼滤波方法能根据正常的传感器信号准确识别结构的损伤位置与程度,具有良好的鲁棒性;同时利用联邦滤波容错性好的特点,能实现对故障信号的自动检测和剔除,并将剩余的正常子系统进行组合,以继续提供准确的损伤识别结果。梁式结构的数值算例及实验分析验证了该算法的有效性及对故障传感器信号的检测隔离能力。

基于自适应Kalman滤波的共视数据处理算法

在GPS、北斗"双模"卫星共视系统中,由于卫星秒的不稳定性、环境干扰及测量噪声等不确定因素的存在,使得卫星秒与本地钟秒的时差数据出现较大的跳变,直接影响最后的卫星共视比对结果。为此,提出一种基于残差(χ2)检验法的自适应卡尔曼滤波算法,有效地剔除野值,使时差数据更接近真实钟差,提高了卫星共视系统的比对精度。

一种高超声速飞行器组合导航故障检测方法

飞行器高超声速飞行时,多普勒频移增大,GNSS捕获跟踪易丢失,CNS也会造成光线传播误差,使天体跟踪出现问题。提出了一种高超声速飞行器残差χ2-Fuzzy ARTMAP快速神经网络INS/GNSS/CNS组合导航故障检测方法,给出了高超声速飞行器INS/GNSS/CNS组合导航系统故障诊断原理,推导了残差χ2检验法的检测函数公式和Fuzzy ARTMAP快速神经网络原理算法,研究了残差χ2-Fuzzy ARTMAP快速神经网络组合导航故障检测实现方法。仿真结果表明该检测方法比传统残差χ2检验法更准确及时有效实现故障检测和隔离,并且得到的姿态、位置和速度信息精度更高,提高了临近空间高超声速飞行器INS/GNSS/CNS组合导航体系的精度和可靠性。

异常形变检测方法探讨

在讨论以往方法的基础上 ,将拟准检定法拓展用于发现异常形变。该方法直接以真误差为研究对象 ,避免了其他方法以最小二乘残差及其函数为研究对象的缺点。最后通过一个算例 。

一种基坑地面沉降新型预测方法

根据支护结构测斜位移和地面沉降的关系,结合灰色理论和卡尔曼滤波预测方法,提出一种地面沉降预测方法——灰色卡尔曼滤波(GKF),将预测结果与宁波地铁舟孟北路的实际监测数据进行对比。采用残差检验法检测GKF的预测效果,结果表明,GKF方法具有较高预测精度。

反舰导弹目标分群的层次化聚类算法研究

合理的目标分群是反舰导弹对海上目标进行正确判别、选择和攻击的重要前提.为有效运用层次化聚类方法进行海上目标分群,介绍了层次化聚类的两种实现方法、五种联接规则和六种距离尺度,提出了基于学生残差的聚类效果检验方法,结合反舰导弹末制导雷达对海上双环形编队和双线形编队的目标分群实例进行了计算和分析.结果表明,学生残差检验法是有效的,并且在W ard方法和欧几里德平方距离尺度下可以得到较好的聚类效果,针对具体应用选择合适的联接规则和距离尺度将有效提高层次化聚类效果.