在导航滤波、故障诊断等许多工程领域中,受环境因素影响、模型和参数的选取不当等原因,系统状态方程中往往含有未知输入(系统误差),传统的Kalman滤波方法无法消除这种未知输入的影响,导致产生较大的滤波误差。为此,提出一种自识别自校准Kalman滤波方法,并分别对线性系统和非线性系统进行了详细讨论,给出了相应的公式和滤波步骤。该方法能够自动识别状态方程中有无未知输入,当有未知输入时,则能自动估计未知输入,并对它进行补偿和修正。大量实例计算和仿真模拟表明,与传统方法相比,本文方法能够有效提高状态估计精度,且计算简单,便于工程应用。

国家重点基础研究发展计划资助项目(2012CB720000); 工信部2018年智能制造综合标准化《基于数字仿真的机械产品可靠性测试方法标准研究与试验验证》资助项目;

Kalman滤波; 未知输入; 自识别; 自校准; 深空探测; 故障诊断; 导航;

10.15982/j.issn.2095-7777.2019.04.013

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