文献类型：期刊文章

作　　者：刘树聃[1,2]

Liu Shudan(Xuchang Gengxin Information Science Research Institute,Xuchang 461000,China;Aviation Engineering Institute,Xuchang Vocational Technical College,Xuchang 461000,China)

机构地区：[1]许昌市耕新信息科学研究院,许昌461000 [2]许昌职业技术学院航空工程学院,许昌461000

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：河南省教改重点项目([2015]061号)资助

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：164-170

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为改进故障参数估计的精度和鲁棒性,提出基于多重渐消因子强跟踪七阶容积卡尔曼滤波(MST7thCKF)的故障参数联合估计算法。算法将故障参数扩展至状态向量,实现状态和故障参数联合滤波。然后,将多重渐消因子强跟踪滤波(MSTF)引入七阶容积卡尔曼滤波(7thCKF)的框架中,改进7thCKF在故障参数变化函数未知或者发生突变时的鲁棒性,提高故障参数的估计精度。仿真结果表明,相比MSTF均方根容积卡尔曼滤波(MSTSCKF)和7thCKF,所提算法具有更好估计精度。

关 键 词：故障参数  联合滤波  强跟踪滤波  7thCKF  

分 类 号：TN713]