一种多模型自校准无迹卡尔曼滤波方法

    公开(公告)号:CN107783944A

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201710853217.0

    申请日:2017-09-20

    CPC classification number: G06F17/18 G06F17/11 G06F17/16

    Abstract: 本发明提供一种多模型自校准无迹卡尔曼滤波方法,步骤如下:一:建立系统基本方程;二:对系统进行滤波初始化;三:对系统进行时间更新;四:进行迭代变量更新;五:进行量测更新;六:进行迭代计算;通过步骤一到步骤六,本发明充分利用了无迹卡尔曼滤波和自校准无迹卡尔曼滤波两种方法的计算结果,依托基于贝叶斯原理的多模型估计理论,自动区分未知输入为零段与非零段,从而可以精确地选择其中最合适的结果作为自身的先验估计;最重要的一点在于,本发明是针对强非线性系统开发的,在工程实际应用中的受用面更加广泛,具有十分积极的应用价值。

    一种基于寿命信息融合的动态退化可靠性评估方法

    公开(公告)号:CN107766628A

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201710912126.X

    申请日:2017-09-29

    Abstract: 本发明提供一种基于寿命信息融合的动态退化可靠性评估方法,步骤如下:一:确定关键性能参数及其失效阈值;二:建立退化模型;三:确定模型退化率的先验分布;四:基于贝叶斯理论得到当前时刻退化率的后验分布,得到更新的性能退化模型;五:对服役单机进行可靠性评估;六:进行动态可靠性分析和寿命预测。本发明基于性能退化寿命信息融合的思想,采用退化可靠性分析手段,融合同类产品在先寿命信息或关键部组件寿命信息与实时运行单机的性能监测寿命息;基于贝叶斯理论,通过以上步骤,达到了对单机的可靠性和寿命进行动态分析和评估的效果,解决了高可靠性长寿命产品单机可靠性评估的实际问题。

    火星进入段IMU和甚高频无线电组合导航的UD-SKF方法

    公开(公告)号:CN103344245A

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201310286466.8

    申请日:2013-07-09

    Abstract: 一种火星进入段IMU和甚高频无线电组合导航的UD-SKF方法,步骤如下:一、建立火星进入段的动力学方程;二、建立火星进入段的量测方程;三、对上述动力学方程(5)和量测方程(6)进行离散化;四、采用UD-SKF滤波算法,并输出导航信息。本发明所采用的UD-SKF滤波算法与传统的EKF相比,不仅将量测方程的偏差信息融合到滤波过程中,极大地改善了滤波效果,提高了导航精度,而且利用UD分解,减少了滤波过程中出现较大误差甚至发散的情况,增强滤波过程的稳定性,从而能对探测器进行实时高效地估计导航状态。

    火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法

    公开(公告)号:CN103335653A

    公开(公告)日:2013-10-02

    申请号:CN201310225758.0

    申请日:2013-06-06

    Abstract: 一种火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法,它包括以下步骤:(一)初始化:由先验概率密度函数采样得到粒子并赋予相同的权值;(二)利用各粒子在运动方程和增量量测方程下的似然概率密度函数更新粒子及更新权值;(三)比较步骤二中计算得到的所有权值,得到最大权值、最小权值及相对应的序号并存储;根据增量量测方程和当前时刻对应的增量量测值,求得量测新息计算两最值之间的欧式距离及每个粒子到最小权值所对应粒子的欧式距离;(四)确定自适应系数值并重新计算权值;(五)将步骤四中计算得到的权值进行归一化,得到新的权值;(六)重新采样;(七)返回步骤二,直至时间截止。本方法能消除量测系统中的未知系统误差。

    一种基于空间特征的室内定位分区方法

    公开(公告)号:CN107820202B

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN201710930942.3

    申请日:2017-10-09

    Abstract: 本发明提供一种基于空间特征的室内定位分区方法,步骤如下:一:划分分区;二:提取分区标识序列;三:分区判别;通过步骤一到步骤三,基于空间特征的室内分区过程被执行,它由两部分组成:第一部分是将目标区域划分为不同分区,同时得到各分区的标识序列和指纹数据库;第二部分则给出了判断测试点处于哪一分区的两级判据:标识序列判别和欧氏距离判别;通过分区,在大面积目标区域内进行室内定位成为可能,为后续基于分区内部指纹数据库的指纹匹配方法的实现奠定了基础。

    一种基于两层扩展卡尔曼滤波的WiFi/MEMS组合室内定位方法

    公开(公告)号:CN108871325B

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201810667873.6

    申请日:2018-06-26

    Abstract: 本发明一种基于两层扩展卡尔曼滤波的WiFi/MEMS组合室内定位方法,它包含以下五个步骤:步骤一:建立系统方程,步骤二:滤波初始化,步骤三:时间更新,步骤四:量测更新,步骤五:迭代计算,重复步骤三、步骤四,直至滤波过程结束。本发明的有益效果是:通过引入定姿和定位两层扩展卡尔曼滤波,将来自WiFi和MEMS惯性传感器的信息进行融合,通过对信息的充分挖掘和利用,显著地提高了定位精度。经过实验验证,本发明作为一种室内定位方法在稀疏的WiFi热点部署下仍具有较高精度且具有一定的稳定性。

    一种碳纤维复合芯导线的老化寿命评估方法

    公开(公告)号:CN105784501B

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201610212905.4

    申请日:2016-04-07

    Abstract: 本发明一种碳纤维复合芯导线的老化寿命评估方法,通过以下步骤来实现的。步骤一、基于时间‑温度等效原理对复合芯导线的蠕变试验数据进行移位处理,得到相应的时间‑温度移位因子。步骤二、基于时间‑应力等效原理对步骤一处理得到的试验结果进行移位处理,得到相应的时间‑应力移位因子。步骤三、利用时间‑温度‑应力等效原理对碳纤维复合芯导线进行评估。步骤四、利用改进的范德利(Findley)模型对上述处理得到的蠕变应变主曲线进行拟合。本发明统筹考虑了新型碳纤维复合芯导线在实际使用过程中,温度和应力对导线蠕变行为的影响,可以很好地应用于新型碳纤维复合芯导线的寿命预测。

    一种自校准无迹卡尔曼滤波方法

    公开(公告)号:CN107565931A

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201710832524.0

    申请日:2017-09-15

    Abstract: 本发明提供一种自校准无迹卡尔曼滤波方法,步骤如下:一:建立包含未知输入的非线性离散系统;二:对由式(1)和式(2)所组成系统进行初始化;三:对系统进行时间更新;四:结合量测信息,对状态一步预测和一步预测误差方差矩阵进行量测更新;五:进行迭代计算;通过上述步骤,本发明通过将自校准技术引入无迹卡尔曼滤波方法,新得到的自校准无迹卡尔曼滤波方法首先解决了对受未知输入影响的非线性系统的建模问题,在此基础上,通过对未知输入项的自动估计,消除了未知输入对滤波结果的不利影响,极大地减少了滤波发散的现象,进而提升了滤波精度,同时作为一种能抵抗系统不确定性的滤波方法,提升了系统的鲁棒性。

    一种离子推力器极小子样可靠性评估方法

    公开(公告)号:CN103995970B

    公开(公告)日:2017-04-19

    申请号:CN201410223755.8

    申请日:2014-05-26

    Abstract: 一种离子推力器极小子样可靠性评估方法,它包括以下步骤:一、根据离子推力器的失效及结构特点选取寿命分布模型;二、根据离子推力器地面寿命验证试验结果选择可靠性分析方法,若子样为无失效数据选择离子推力器无失效数据可靠性分析方法,若子样为极少失效数据则选择离子推力器极少失效数据可靠性分析方法;三、确定离子推力器无失效数据的寿命分散性;四、计算离子推力器极少失效数据寿命分布模型的参数值;五:计算出离子推力器给定寿命的可靠度置信下限和给定可靠度的寿命置信下限。本发明建立了离子推力器无失效数据和极少失效数据的可靠性评估方法,提高了可靠性评估精度,为以后离子推力器的可靠性评估提供了依据。

    一种碳纤维复合芯导线的老化寿命评估方法

    公开(公告)号:CN105784501A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201610212905.4

    申请日:2016-04-07

    Abstract: 本发明一种碳纤维复合芯导线的老化寿命评估方法,通过以下步骤来实现的。步骤一、基于时间?温度等效原理对复合芯导线的蠕变试验数据进行移位处理,得到相应的时间?温度移位因子。步骤二、基于时间?应力等效原理对步骤一处理得到的试验结果进行移位处理,得到相应的时间?应力移位因子。步骤三、利用时间?温度?应力等效原理对碳纤维复合芯导线进行评估。步骤四、利用改进的范德利(Findley)模型对上述处理得到的蠕变应变主曲线进行拟合。本发明统筹考虑了新型碳纤维复合芯导线在实际使用过程中,温度和应力对导线蠕变行为的影响,可以很好地应用于新型碳纤维复合芯导线的寿命预测。

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