基于状态递推器的改进型残差χ~2检测法

针对传统的残差χ2检测法对缓变故障检测不灵敏,并且存在较大的时间延迟的问题。提出了一种基于状态递推器的改进型残差χ2检测法。该方法是通过构造一个状态递推器,该状态递推器利用每隔一定时间的系统估计值作为递推的先验信息进行时间更新,而不进行量测更新,因此不受故障信号的干扰。试验表明,采用改进型残差χ2检测法能及时的发现系统的缓变故障,不但提高了故障检测灵敏度,同时,也具有一定的故障定位能力,保障了系统的安全性和可靠性。

一般相关量测噪声线性系统的递推状态估计

为了得到具有一般相关量测噪声线性系统的递推滤波算法 ,将该问题转化为具有相关量测单值随机向量的滤波问题 ,根据单值随机向量的线性无偏最小方差估计算法 ,导出了量测噪声为一般相关鞅差序列的线性系统的最优递推状态估计滤波算法 .通过数值仿真 ,将该算法与假定量测噪声不相关时的Kalman滤波算法进行了比较 ,证明了该算法的有效性 .

一类相关噪声下离散线性系统的递推状态估计

已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最小方差估计准则下,推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法。通过Monte Carlo仿真,与假定系统噪声和量测噪声互不相关的Kalman滤波算法进行了比较,进一步表明了新算法的有效性。

网络攻击下基于Round-Robin协议的数字化电力网络的递推状态估计

研究了一类在Round-Robin(RR)协议下遭受网络攻击的数字化电力网络的递推状态估计问题。数字化电力网络中状态估计器和传感器之间的数据传输过程存在被攻击者监听的风险。设计了一种可应用于数字化电力网络的递推状态估计器,能够在保证误差协方差上界的同时,减少网络攻击对状态估计精度的影响;构建了一个含有拒绝服务(DoS)攻击和欺骗攻击的网络攻击模型,并采用RR协议来处理网络堵塞问题;利用代数黎卡提方程方法和随机分析方法,推导误差协方差的上界;最后,通过数值仿真验证了所提出的递推状态估计器设计方案的有效性。

基于卡尔曼滤波器的状态χ~2检验法应用条件分析

基于卡尔曼滤波器的状态χ2检验法在应用于动态系统的故障检测时具有较高的灵敏度,但在应用中存在两种潜在的局限性.为此指出并具体研究了这两种局限性;在理论分析的基础上,提出了利用滑动的卡尔曼滤波器输出重置状态递推器先验信息的改进方法.仿真算例进一步说明了结论的有效性.

线性柱色谱分离过程的递推方程

依据非平衡热力学分离理论中的局域平衡假设和流体力学的Lagrangian描述方法 ,首次提出了线性柱色谱分离过程中溶质带迁移和扩散的状态递推方程 ,克服了以经典动力学为基础的塔板理论不能准确预测时变控制条件下溶质扩散的局限性 .反相色谱梯度洗脱的实验数据支持递推方程的理论预测 ,与基于塔板理论的预测方法比较 ,状态递推方程法更具优越性 .

混合χ2检测法在组合导航系统故障检测中的应用

为提高SINS/GPS组合导航系统的可靠性,在分析了残差χ2检测法和双状态χ2检测法的基础上,提出一种混合χ~2检测法。该方法中残差χ~2检验法和双状态χ~2检验法并行工作且共用同一个卡尔曼滤波器,同时残差χ~2检验法的检测结果决定了对双状态χ~2检验法的两个状态递推器的操作：当残差χ~2检验法检测到组合导航系统故障时,则通过控制开关使卡尔曼滤波结果不对两个状态递推器进行状态重置,反之,如果残差χ~2检验法检测系统正常,则允许卡尔曼滤波结果对状态递推器进行状态重置,从而有效地解决了残差χ~2检验法对软故障不敏感的问题和双状态χ~2检验法的两个状态递推器易受污染的问题,组合导航系统故障诊断结果由残差χ~2检测法和双状态χ~2检测法共同决定。仿真实验分析表明,该方法能够降低虚警率,有效地提高组合导航系统故障诊断的准确性和可靠性。

基于量测一致性的联邦滤波故障检测方法研究

针对联邦滤波器的信息融合特点,提出了一种基于测量一致性的传感器故障检验方法。该方法利用融合状态递推器对各个子传感器的量测预报与各传感器量测之间的偏差构造统计量,进行故障检测,可以实现先检测后滤波,在子滤波器启动之前确定对应传感器量测的有效性。仿真结果表明,该方法具有较高的故障检测灵敏度。

一种用于传感器故障检测的改进残差检验法

针对基于卡尔曼滤波器的残差检验法会跟踪软故障的局限性,提出了一种基于状态递推器的改进方法。然后通过对残差量的正态分布标准化措施,将残差向量整体的χ2检测问题转化为每个独立分量的偏差检测问题。根据本文方法,不但提高了故障检测灵敏度,同时,具有一定的故障定位能力。仿真结果表明该方法是有效的,能够在很大程度上提高系统的故障检测灵敏度。

基于改进B型灰色关联度与权衡因子的容错联邦滤波算法

针对联邦滤波子系统软故障难以检测问题,提出一种基于滑动状态递推器的改进B型灰色关联度检测法;采用具有最高容错性能的无反馈模式,克服交叉污染;引入了自适应权衡因子,并给出计算公式,权衡无反馈模式下的最优信息分配和容错信息分配。根据所提算法,联邦滤波器信息分配系数可根据故障程度自动调整,并在权衡因子的作用下,保证滤波全程实现接近最优融合精度。该算法具有计算量小,结构简洁,精度高的特点,适合实际应用。该例仿真显示在故障最大时全局滤波精度提高28.5%左右,表明该算法有效提高了故障条件下全局融合精度,并实现全程接近最优融合精度。

两种联邦滤波系统级故障检测方案对比与仿真

从联邦滤波的故障检测特点出发,以SINS/GPS/ADS/TACAN/RADAR组合导航系统为对象,对基于量测一致性和残差2χ检测的两级故障检测法、双状态递推故障检测法两种系统级故障检测方案进行了较为详细的分析比较,并通过预设故障模型进行了仿真。仿真结果表明:故障检测部分的加入可有效地提高多传感器组合导航系统的容错性和可靠性。两种检测方案对软、硬故障都有较高的灵敏度,但都不同程度出现误警和漏检情况,总体而言,基于量测一致性和残差2χ检测的检测方案更有优势。

组合导航中全球定位系统输出延迟补偿方法

针对高速高动态飞行环境下全球定位系统(GPS)导航信息输出存在延迟,进而影响惯性导航系统/全球定位系统(INS/GPS)组合导航精度的问题,提出GPS输出延迟补偿的两种方法:状态递推补偿法和曲线拟合补偿法。状态递推补偿法利用卡尔曼滤波状态递推,将GPS当前输出与对应过去时刻惯导输出进行组合导航的结果递推更新到当前时刻,以获得当前时刻的组合导航结果;曲线拟合补偿法采用曲线函数来描述GPS的输出,利用延迟时间与曲线函数计算获得当前时刻的真实输出。仿真实验表明,状态递推补偿法的补偿精度较高,但必须依赖惯导输出信息,而且计算机存储负担重;曲线拟合补偿法算法简单、计算量小,不依赖于其他导航设备就能对GPS进行延迟补偿,工程易于实现。

两种模型在中国人口增长预测中的应用

统计了1991-2005年的中国人口数据，运用灰色GM（1，1）模型对之后5年的人口数量进行了预测。运用灰色关联度分析说明出生人口性别比等因素对于人口增长有不同程度的影响，在此基础上建立状态转移递推模型，将出生人口性别比作为参数引入，预测2010-2050年的中国人口数量。

基于双状态卡方故障检测的组合导航系统

故障检验与隔离是利用联邦滤波实现组合导航系统安全可靠运行的关键技术。针对常规残差卡方检验法对于慢变故障检验效果差,以及状态卡方检验受到初值误差、系统噪声和建模误差影响导致子系统被频繁隔离的问题,提出一种改进的SINS/GPS/ADS/DVL组合导航系统故障检验算法。该算法采用2个状态推进器交替地对滤波数据进行重置,避免状态递推器被未检测出来的故障污染。实验结果表明,改进的算法能够有效提高故障检验的灵敏度,增强组合导航系统的可靠性。