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采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7%以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考. 相似文献
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针对寿命服从威布尔分布的某型装备轴承件在无失效数据时的可靠性参数估计问题,首先,以失效概率为待估参数,取其先验分布为Beta分布,在2个超参数的先验密度函数为2种不同情形下,建立了失效概率的2种EBayes估计模型,分析了稳健性、渐近性和单调性;然后,对威布尔分布参数进行了加权最小二乘估计,进而建立了可靠度的2种E-Bayes估计模型,分析了稳健性和单调性;最后,结合实例数据进行了可靠性参数估计与分析,指出第2种估计模型更加合理有效。 相似文献
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基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。 相似文献
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针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。 相似文献