【摘 要】
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针对模拟电路中不可直接测量故障元件定位和参数估计问题,提出一种基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和χ2检验的故障辨识算法。根据强跟踪滤波理论,将χ2检验引入到强
【机 构】
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军械工程学院无人机工程系,第二炮兵研究院,厦门警备区
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针对模拟电路中不可直接测量故障元件定位和参数估计问题,提出一种基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和χ2检验的故障辨识算法。根据强跟踪滤波理论,将χ2检验引入到强跟踪SCKF的残差异常检测中,解决了强跟踪SCKF缺乏故障定位能力的问题。改进传统的χ2检验法,增强其对缓变故障的检测灵敏性。首先利用改进型χ2检验法检测不同故障模型的STSCKF残差输出,确定故障元件,然后采用STSCKF对故障元件参数进行估计。有源滤波电路仿真模型和某型无人机发射机实际故障数据的实验结果表明,相比于传统的χ2检验法,改进型χ2检验能更早地定位故障参数,STSCKF估计误差分别低于强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)估计误差的90%和普通SCKF估计误差的5%。
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