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基于最小二乘法残差的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法本质是一种基于伪距残差矢量的一致性监测算法,但由于残差矢量中各分量具有一定的关联性,掩饰了某些重要的不一致性信息。为了消除这种关联性,提出了一种基于奇异值分解的接收机自主完好性监测方法。在方法中利用奇异值分解对伪距观测矩阵中的观测系数矩阵进行分解,获得奇异值空间矢量和奇异值空间矩阵。基于奇异值空间矢量构造能够直接反映故障卫星偏差信息的检验统计量,从而可以简便地进行粗差监测,更好地满足完好性监测需求。鉴于实际中完好性故障包含运控系统故障、导航系统故障、信号传播异常以及地面接收处理故障等多类因素,以脉冲型和阶跃型两种故障方式进行基于奇异值分解的RAIM故障检测与识别,并开展仿真分析研究。结果表明,提出的方法能够正确检测、识别故障卫星,在特定参数下能够达到很好的故障识别率,即当误警概率设置为1×10-5/h、引入阶跃故障误差为25 m时,算法能够实现98.8%的故障识别率。 相似文献
492.
航空发动机作为飞行器最关键、最核心的部位,长期服役于高温、高载等极端环境,疲劳失效是导致发动机结构破坏的主要原因之一。随着工业的发展,发动机材料的超高周疲劳问题日益凸显。本文总结了发动机典型材料超高周疲劳关注领域的研究现状,对当前超高周疲劳试验技术的应用情况进行了阐述,包括超高周轴向振动疲劳、弯曲振动疲劳、扭转振动疲劳、复合振动疲劳等试验加载技术以及温度控制技术、损伤监测技术,并对我国航空发动机典型材料超高周疲劳试验技术的发展做出展望。 相似文献
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