【摘 要】
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针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalnlan filter，EKF)计算复杂。粒子滤波算法动态跟踪能力差，单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter，UKF)滤波精度低等缺
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南京,210016 南京航空航天大学无人机研究院．南京,210016
【出 处】
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第七届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
论文部分内容阅读
针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalnlan filter，EKF)计算复杂。粒子滤波算法动态跟踪能力差，单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter，UKF)滤波精度低等缺陷，本文根捂极大后验原理(Maximum posterior principle，MPP)，针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感嚣故障。首先根据极大后验估计原理，推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上，推导出次优的加性常值故障估计滤波器，并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后，将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统，仿真验证了所提方法的有效性。
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