针对带相关观测噪声和带不同未知观测函数的多传感器离散系统,在已有的融合算法基础上提出了基于Bayes估计的加权最小二乘(Bayes estimation weighted least squares,BYEWLS)分布式融合Kalman滤波算法。该方法充分利用未知参数的验前信...针对带相关观测噪声和带不同未知观测函数的多传感器离散系统,在已有的融合算法基础上提出了基于Bayes估计的加权最小二乘(Bayes estimation weighted least squares,BYEWLS)分布式融合Kalman滤波算法。该方法充分利用未知参数的验前信息,以风险函数为评价指标,证明了BYEWLS融合算法优于WLS融合算法,针对BYEWLS融合算法是有偏估计,提出了在线消除偏差的方法。分布式融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。最后通过仿真例子验证了该方法的有效性和理论分析的正确性。展开更多
在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而,受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响,螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没,导致难以准确测量推力。当前,一...在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而,受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响,螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没,导致难以准确测量推力。当前,一些常用的信号降噪方法,比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪,未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法,Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制,对目标实现最小方差无偏估计,因而有更高的估计精度。因此,本文利用Kalman滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3种工况为例,研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明,在信噪比仅为20 d B时,推力辨识最大相对误差仅为4.85%,因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时,本文提出方法属于时域辨识方法,在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化,因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。展开更多
文摘针对带相关观测噪声和带不同未知观测函数的多传感器离散系统,在已有的融合算法基础上提出了基于Bayes估计的加权最小二乘(Bayes estimation weighted least squares,BYEWLS)分布式融合Kalman滤波算法。该方法充分利用未知参数的验前信息,以风险函数为评价指标,证明了BYEWLS融合算法优于WLS融合算法,针对BYEWLS融合算法是有偏估计,提出了在线消除偏差的方法。分布式融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。最后通过仿真例子验证了该方法的有效性和理论分析的正确性。
文摘在线、实时、准确监测舰船螺旋桨推力对船-机-桨匹配设计、舰船快速性预报及推进轴系健康管理等具有重要意义。然而,受轴系振动及环境干扰等测量噪声影响,螺旋桨推力产生的微弱应变信号易被测量噪声淹没,导致难以准确测量推力。当前,一些常用的信号降噪方法,比如傅里叶变换、小波分析等均是基于纯数据降噪,未考虑测量数据中潜藏的力学机制。不同于这类降噪方法,Kalman滤波可同时考虑测量数据噪声及数据中的力学机制,对目标实现最小方差无偏估计,因而有更高的估计精度。因此,本文利用Kalman滤波结合应变测量信号提出一种螺旋桨推力高精度、在线辨识方法。以恒定转速、变转速及低频波动转速3种工况为例,研究了不同信噪比下本文方法的推力辨识精度与鲁棒性。研究表明,在信噪比仅为20 d B时,推力辨识最大相对误差仅为4.85%,因此本文方法在低信噪比下仍有很高的辨识精度与鲁棒性。同时,本文提出方法属于时域辨识方法,在转速突变、螺旋桨缠绕渔网等突发工况时亦能实时跟踪推力变化,因此可用于螺旋桨推力及轴系状态的在线、实时监测。