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基于灰色BP神经网络的陀螺电机状态预测 总被引:1,自引:0,他引:1
陀螺电机状态直接影响惯导系统的精度和可靠性,对其进行预测是惯导系统性能评估和寿命预测的重要途径。利用灰色理论的建模预测方法对随机性较大的数据预测精度不高;BP神经网络模型的预测方法具有良好的非线性和自学习能力,但训练效率不高且训练效果受样本数影响较大,网络容易限于局部最小值。针对陀螺电机状态特征参数的特点,本文提出一种基于灰色BP神经网络的混合模型。该模型利用BP神经网络对灰色模型误差进行建模,模型输出返回灰色模型进行输入修正。利用灰色理论、BP神经网络以及混合模型对状态特征参数进行建模和预测,结果表明,混合模型的预测误差比灰色模型减小了约2/3,比神经网络减小了约1/3,证明了该模型的有效性。 相似文献
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针对微机电系统(MEMS)陀螺随机漂移较大及量测信息中野值对滤波的不利影响,提出了一种抗野值自适应滤波降噪方法。该方法采用Allan方差信息估计量测噪声方差参数,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器之间的相互关联,能有效抑制滤波发散。在此基础上引入新息抗野值算法,通过修正新息去除野值的不利影响,增强对随机漂移的滤波效果。实测数据试验结果表明,采用该文方法滤波后的MEMS陀螺输出信号均方差及角度随机游走都比滤波前明显降低,验证了提出的滤波方法在MEMS陀螺降噪中的有效性。 相似文献
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针对光纤陀螺(FOG)输出信号的随机噪声问题,提出了一种解耦自适应Kalman滤波方法用于FOG信号降噪。方法采用Allan方差分析法估计量测噪声的方差参数,Kalman滤波过程与量测噪声方差的估计过程完全独立,避免了Kalman滤波器与量测噪声估值器间的相互耦合。利用时间序列分析法对FOG的随机噪声进行建模,并在建立的二阶自回归模型的基础上,采用本文滤波方法对采集的FOG实测数据随机噪声进行了试验验证。与传统方法相比,提出的滤波方法具有更好的降噪效果,噪声均方误差降低40%以上。 相似文献
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提出了采用比例失效率模型和马尔可夫决策模型进行惯性导航设备维修决策控制。对基于成布尔比例失效率模型的可靠性参数估计方法和半马尔可夫决策模型的数学构建进行了论述,并介绍了根据这两个模型进行维修决策控制的具体步骤。 相似文献
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针对传统残差χ2检测方法在组合导航系统中渐变故障检测率不高的问题,为了及时有效地检测故障信息,提高系统可靠性,提出了一种基于AR量测建模的组合导航系统渐变故障双阈值检测方法.该方法通过建立无故障条件下量测数据的AR模型,结合卡尔曼滤波模型得到量测预报值进行残差计算,提高故障检测的灵敏度;搭建双阈值检测门限,对误警率和漏... 相似文献
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针对Allan方差法确定光纤陀螺ARW(angle random walk)噪声系数的一些不足,如大量存储数据、非实时处理、计算量大、耗时长等,提出了基于自适应卡尔曼滤波的光纤陀螺ARW系数在线估计方法.在角度随机游走、零偏不稳定性、角速率随机游走等主要噪声数学特性分析基础上,建立了光纤陀螺现代状态空间噪声误差模型,基于新息自适应卡尔曼滤波量测噪声协方差阵的迭代计算,实现光纤陀螺ARW系数的在线、实时估计,从而避免了存储大量历史数据,显著地减小了计算量,缩短了陀螺数据处理时间.数字仿真试验和光纤陀螺实测数据试验结果均验证了本文方法的可行性和有效性. 相似文献
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提出使用BP混沌混合神经网络建立FOG温度漂移模型的方法.该方法在BP算法中采用了改进型Logistic-Map映射生成的混沌变量,能够避免陷入局部最小,可迅速达到全局最优.应用该方法分析某型FOG温度漂移实测数据,结果表明其具有良好的预测效果. 相似文献
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针对姿态估计领域中,当系统观测噪声不完全服从于高斯分布或观测量中含有野值时,传统的四元数卡尔曼滤波算法会降阶,使滤波估计性能降低等问题,提出了一种鲁棒化的四元数平方根容积卡尔曼滤波算法。通过研究引入M估计的Huber鲁棒化滤波框架,对四元数平方根容积卡尔曼滤波算法的量测更新进行修正,增强滤波估计的鲁棒性。以SINS/GPS位置松组合为应用研究背景,在不同仿真环境下,对比验证所提出算法对于姿态、速度和位置估计效果,试验结果表明,所提出算法具有更好滤波鲁棒性和稳定性。 相似文献
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光学陀螺捷联惯性系统的发展与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
综述光学陀螺的发展及其在捷联惯性系统中的应用概况,总结其发展态势和研究方向.在简述光学陀螺的工作原理及优势的基础上,回顾美、欧等国光学陀螺的发展历程以及我国光学陀螺的研究现状,总结了光学陀螺研究的关键技术.概述捷联惯性系统的技术特点及光学陀螺在系统应用上的优势后,回顾了美、欧等国光学陀螺捷联系统的发展历程.针对我国高精... 相似文献
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