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飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识
被引量:
1
1
作者
常海娟
庞丽萍
+1 位作者
曲洪权
王浚
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期593-597,共5页
诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文...
诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文提出一种新的浓度离散随机模型,并建立敏感性分析方法实现污染源定位及强度初步估计,之后利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度预测。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识。仿真结果证实了该算法的有效性。
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关键词
污染源辨识
浓度
预测
浓度离散随机模型
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识
被引量:
1
1
作者
常海娟
庞丽萍
曲洪权
王浚
机构
北京航空航天大学航空科学与工程学院
北方工业大学信息工程学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期593-597,共5页
基金
国家自然科学基金资助(50808007)
文摘
诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文提出一种新的浓度离散随机模型,并建立敏感性分析方法实现污染源定位及强度初步估计,之后利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度预测。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识。仿真结果证实了该算法的有效性。
关键词
污染源辨识
浓度
预测
浓度离散随机模型
卡尔曼滤波
Keywords
Source identification
Concentration prediction
Discrete concentration stochastic model
Kalman filter
分类号
V851 [航空宇航科学技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识
常海娟
庞丽萍
曲洪权
王浚
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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