大尺度欠驱动高速AUV导航系统研制

[目的]针对某新型大尺度欠驱动高速自主式水下机器人(AUV)导航系统的研制,[方法]详细介绍AUV导航系统的硬件组成及软件构架,构建基于VxWorks实时嵌入式操作系统的AUV组合导航系统。考虑到高速AUV导航系统的非线性特征及容错性要求,将无迹卡尔曼滤波(UKF)技术用于联邦滤波器,设计基于UKF的联邦卡尔曼滤波器,并对导航系统的二维平面模型进行数值仿真。[结果]结果表明,联邦无迹卡尔曼滤波器相比传统的卡尔曼滤波方法能够获得更高的精度和更好的鲁棒性;半实物仿真联调试验、水池试验、湖上试验及艇载试验充分验证了导航系统的实时性和可靠性,[结论]证明该系统能够满足AUV航行任务的需要。     

数据融合技术在船舶组合导航中的应用研究

随着船舶导航系统的组合应用,有必要对组合导航信息进行数据融合以提供高可靠性的导航信息。在简单分析了船舶导航信息主要的数据融合方法的基础上,针对联邦滤波器的结构设计了传感器本地多次数据融合决策算法,并对融合了传感器本地决策数据融合算法的容错性进行了分析,对于推动数据融合在船舶组合导航中的应用具有一定借鉴意义。     

容错组合导航系统中的联邦滤波器应用研究

文章通过对联邦滤波器的结构和工作流程的介绍,分析了其特点和容错性能,对容错组合导航设计的方法进行了研究。指出NR结构是容错型联邦滤波结构,同时对联邦滤波器的四种结构进行了比较,提出了联邦滤波器应用研究领域的发展思路。     

一种基于INS/GPS/CNS的联邦滤波算法

为解决传统INS/GPS两组合算法输出姿态精度低、长时间精度发散的问题,本文采用INS/GPS/CNS三组合的方式,结合联邦滤波器设计思路,提出一种基于INS/GPS/CNS的联邦滤波算法,以位置误差、速度误差和平台失准角作为观测量,通过设计INS/GPS/CNS三组合系统,对算法有效性进行试验验证。静态试验结果表明:本文所提算法相较于传统INS/GPS两组合算法,平台失准角精度可以提高一个数量级,且算法收敛、稳定、容错性强,工程应用意义重大。     

卡尔曼滤波对舰船导航系统精确性研究

本文将联合卡尔曼滤波器应用于舰船导航系统中。联合卡尔曼滤波器中的全局滤波器将获得的舰船导航系统的信息,按照信息分配系数,分给系统中的2个局部滤波器,以此来降低系统计算量,这种方式容错性强,提高了舰船导航系统的精度性和稳定性。     

基于无线通信技术的舰船导航信息系统

传统舰船导航信息处理系统的丢包率过高,因此设计一种无线通信技术的舰船导航信息系统设计。在系统的硬件设计中,主要对容错联邦滤波器的结构进行设计,分别确定其中2个子滤波器的输入内容,使其独立工作,提高系统的容错性;软件设计中,设计数据库包括舰船信息、操作日志和错误记录,并对信息显示格式进行规范,优化故障检测算法,单独检测残差分量,简化运算,提高系统中的突变丢包检测灵敏度,至此完成了无线通信技术的舰船导航信息系统设计。通过仿真实验结果表明,设计的系统丢包率比现有系统降低36.6%。     

多航向传感器信息融合与容错联邦卡尔曼滤波器在舰艇综合导航系统中的应用

不同的航向确定方法呈现不同的误差特性,通过多航向传感器的信息融合能够获得更稳定、准确的航向测量。本文提出了一种包含多个航向传感器数据融合和故障容错联邦卡尔曼滤波器的组合导航方法。该方法能够实现多个航向传感器的数据融合,同时还能实现传感器的在线故障检测和实时容错。首先基于输出误差协方差的权值法对航向测量进行最优融合,然后基于状态卡方和残差卡方设计了一个容错联邦卡尔曼滤波器,该滤波器能够检测并隔离故障的航向传感器。实测数据试验表明,该方法能够达到预期的舰艇组合导航系统的故障容错性能。     

一种新的综合滤波在INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用研究

针对INS／GPS／CNS组合导航系统的特点，采用了基于H。滤波的神经网络代替传统卡尔曼滤波器，利用INS／GPS、INS／CNS两个局部滤波器的输出值，通过联合滤波器进行线性最优估计，且进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法在满足系统精度和容错性要求的基础上，有效地改善了系统的自适应性、实时性、鲁棒性等性能，是组合导航系统理想的结构模型。     

SINS/GPS/LORAN-C多传感器组合导航系统研究

基于联邦滤波的捷联惯导与GPS、Loran-C组合导航系统,是利用GPS、Loran-C等子系统提供的参数信息对组合导航系统进行联邦卡尔曼滤波,校正捷联惯导系统的误差。在对系统进行了理论仿真的基础上,进行了海上试验,给出了静态和动态试验的结果。理论仿真和基于实测数据的试验结果表明,此滤波器具有较高的滤波性能和精度,而且提高了导航系统的可靠性。     

基于国产芯片的水声信号滤波器设计

为改变目前国内水声信号滤波器大多采用进口专用芯片的现状,设计一种基于国产芯片的水声信号滤波器替代方案.对通用带通滤波器传递函数的演变进行介绍,结合其实际应用情况,通过查表和理论计算,设计一种基于国产芯片的水声信号滤波器,并对其中心频率、带宽和矩形系数等指标进行实测,验证该设计的可行性.结果表明,该水声信号滤波器基本上能...     

舰船综合导航系统的联合卡尔曼滤波器设计

针对由惯性导航系统,全球定位系统及天文导航设备组成的舰船综合导航系统的特点,设计了联合卡尔曼滤波器,并给出了联合卡尔曼滤波器的结构及其算法。理论分析与仿真结果表明,该算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合滤波可提高系统的容错性能。     

Fault diagnosis of marine diesel engine intake and exhaust system based on dynamic feature fusion北大核心CSCD

[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。     

基于双判据故障检测法的水下机器人航向容错系统设计（英文）

This paper proposes a heading fault tolerance scheme for operation-level underwater robots subject to external interference. The scheme is based on a double-criterion fault detection method using a redundant structure of a dual electronic compass. First, two subexpansion Kalman filters are set up to fuse data with an inertial attitude measurement system. Then, fault detection can effectively identify the fault sensor and fault source. Finally, a fault-tolerant algorithm is used to isolate and alarm the faulty sensor. The program can effectively detect the constant magnetic field interference, change the magnetic field interference and small transient magnetic field interference, and conduct fault tolerance control in time to ensure the heading accuracy of the system. Test verification shows that the system is practical and effective.     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

嵌入式计算机系统中的故障注入技术

故障注入技术越来越广泛地运用于嵌入式系统容错能力的确认和验证中.介绍了几种常用的故障注入技术及其相关原理和特点,并且针对嵌入式系统中的几种常用故障注入工具,描述了它们的体系结构及属性.     

采用状态参数辨识的惯性导航系统故障检测方法研究

针对惯性导航系统故障维修时间长的问题,提出了采用卡尔曼滤波器估计系统内部状态和参数,采取z。检验法来确定系统量测信息的有效性的方法,给出了滤波器设计需要的系统状态参数。在某型惯性导航系统故障维修中验证了通过采用卡尔曼滤波器对系统内部参数进行估计,可以提高故障诊断的效率。     

基于自适应平方根 CKF 的多传感器混合融合算法(英文)

In the normal operation condition, a conventional square-root cubature Kalman filter (SRCKF) gives sufficiently good estimation results. However, if the measurements are not reliable, the SRCKF may give inaccurate results and diverges by time. This study introduces an adaptive SRCKF algorithm with the filter gain correction for the case of measurement malfunctions. By proposing a switching criterion, an optimal filter is selected from the adaptive and conventional SRCKF according to the measurement quality. A subsystem soft fault detection algorithm is built with the filter residual. Utilizing a clear subsystem fault coefficient, the faulty subsystem is isolated as a result of the system reconstruction. In order to improve the performance of the multi-sensor system, a hybrid fusion algorithm is presented based on the adaptive SRCKF. The state and error covariance matrix are also predicted by the priori fusion estimates, and are updated by the predicted and estimated information of subsystems. The proposed algorithms were applied to the vessel dynamic positioning system simulation. They were compared with normal SRCKF and local estimation weighted fusion algorithm. The simulation results show that the presented adaptive SRCKF improves the robustness of subsystem filtering, and the hybrid fusion algorithm has the better performance. The simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithms.     

模糊故障树理论在纵向补给装置液压系统故障诊断中的应用

文章针对纵向补给装置液压系统故障发生概率具有模糊性和不确定性的特点,将模糊理论引入故障树分析中。在建立该系统故障树的基础上,进行了模糊故障树分析,来解决该系统故障诊断问题,并为更复杂的横向补给液压系统故障诊断提供参考。