组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

控制面临的任务和问题——美国控制界“高峰会议”观点摘编

美国国家科学基金会与 IEEE 控制系统学会联合召开了一次控制界“高峰会议”。由全美控制界最著名的约50位专家学者参加,对于控制学科当前的发展趋势和面临的问题以及对于控制的每一挑战和其中重要的研究课题都进行了认真讨论,最后形成了《控制面临的任务和问题》这份报告。对于我国控制界的同仁,这无疑是一份可惜鉴的重要材料。     

羊毛精纺织物服用性能优选的多属性模糊决策

本文应用多属性目标决策的方法,评判不同规格毛织面料的"满意度",客观地提供一个重要的优选辅助依据。     

数据融合的概念,方法及应用

以指挥、控制、通讯和情报（Ｃ＾３Ｉ）系统为背景，引出了当今迅速发展、日益受到各国工作者和国防部门关注与重视的数据融合技术的概念以及近２０年来的发展历程，详细介绍了实现数据融合的系统模型与系统构成，列出了在不同数据抽象级上进行数据融合的三个层次及其目前常用的数据融合方法。本文还就数据融合在军事上的应用作了较深入的讨论，同时指出了Ｃ＾３Ｉ系统的不断发展对数据融合技术提出了更新的要求以及高新技术的发展对     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

危害性分析中的模糊数学方法

利用模糊集合理论对影响故障模式危害性的各因素进行了模糊化处理，建立了故障模式危害性评定的模糊评判模型，并阐述了模糊评判方法的基本步骤。     

一致性检验方法在导弹多惯组测量中的应用

传感器测量的准确与可靠是减小融合系统不确定性的前提,通过对多传感器一致性的检验,可以确定多传感器之间的测量误差,判断检测系统可靠性的程度。提出了应用概率距离测量对多传感器信息进行一致性检验的方法,并将此方法引入到基于多惯性测量组合的总线式导弹制导控制系统中。实例证明,该方法对于确保和提高测量导弹飞行信息的精度具有良好的效果。     

多传感器信息融合技术

多传感器信息融合是Ｃ＾３Ｉ系统和电子综合战系统中的关键技术，本文从信息融合分类出发，讨论了单传感器的信息融合决策理论和技术以及多传感器信息融合原理，提出了多传感器信息融合专家系统，着重讨论贝叶斯法用于二元检测的分布式多传感器信息融合的检测方式。     

INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法

在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。     

基于信息融合的双馈风机定子匝间短路故障诊断

双馈异步风力发电机在风力市场上所占据的比重越来越大,容量也逐年增大。由于其恶劣的工作环境,使得双馈电机故障频发,其中定、转子匝间短路故障占据很高的比例。根据多回路理论建立了双馈异步电机数学模型,分别模拟了正常情况下以及定子匝间短路时的情况,通过扩展派克矢量变换对定子端电流进行频谱分析和在失电残压的基础上对定子端电压展开分析,最终将得到的特征信息进行故障信息融合诊断。仿真结果表明,将信息融合方法用于电机故障诊断中,提高了其诊断的有效性和准确性。