基于粒子滤波的多导心电信号的T波交替分析算法

对于多导心电信号中非稳态和非高斯的T波交替(Twavealternans,TWA)现象的分析,现有的方法都存在稳健性差的问题.提出了一种基于粒子滤波的多导联TWA分析方法,根据多导联TWA的分析框架,对经过预处理后得到的多导联ST-T段数据首先进行主成分分析,然后采用粒子滤波的方法对变换后每个通道进行TWA检测和对重构后的各导联进行TWA幅值估计,从而实现多导联T波交替的分析.仿真实验结果表明,当交替信号与噪声的比小于-15dB,多导联的粒子滤波方法的估计TWA幅值准确度高,并且没有出现TWA的漏检和误检情况.同时,对非稳态和非高斯的TWA具有很好的稳健性和抗噪性能.     

随机线性系统多执行器鲁棒故障诊断

针对随机线性控制系统提出了新的故障诊断方法·对于执行器故障情形,通过数学变换将故障转化为系统的未知输入,然后利用未知输入卡尔曼滤波器技术实现执行器故障诊断·诊断算法给出含噪故障估计值·为得到精确值,又采用了小波去噪方法·两种方法有机结合可对同时或接连发生的多执行器参数故障进行有效诊断,故障检测与估计及时准确·最后给出了仿真实例,结果验证了提出方法的正确性·     

一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法

针对具有加性执行器或元部件故障的线性系统,在独立故障的个数大于独立测量个数的情况下,提出了一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法.该故障估计方法是基于鲁棒残差生成器实现的,不需要额外设计动态的故障估计器.故障估计的实现需要:设计编码集;基于编码集设计鲁棒残差生成器;利用编码集和鲁棒残差生成器的输出实现故障分离和故障的渐近估计.给出了本方法的适用的充分条件,并证明了故障估计误差的渐近收敛性.最后,针对具有加性执行器故障的线性系统,基于几何方法设计鲁棒残差生成器,并进行了故障检测、故障分离和故障估计的仿真.仿真结果验证了本故障估计方法的有效性.     

高斯辅助粒子算法

粒子滤波算法在处理非线性,非高斯问题的状态估计方面有独特的优势。粒子滤波方法由于存在粒子退化,粒子多样性匮乏等问题,不能准确地估计系统状态。该文提出了一种新的粒子滤波算法-高斯辅助粒子滤波算法,将即时的观测值信息引入重要性概率密度函数当中。该研究进行重采样时,用高斯变换对粒子进行了重新分布并调整重采样后的粒子权值。通过仿真实验验证该方法可以有效运用当前观测量值,优化粒子分布,在解决粒子退化问题的同时,也能维持粒子的多样性,提高滤波效率。     

基于粒子群和非参数检验的T波交替联合检测方法

为了提高TWA检测方法的准确性和鲁棒性,提出了基于粒子群与秩和检验的T波交替联合检测方法.通过基于高斯核的心电图模型,利用粒子群算法来最优提取和对齐T波,提高了T波提取的鲁棒性和可靠性,降低了由于畸变T波引起的TWA误检和漏检.同时,基于非参数方法来定量和定性计算TWA参数,由于无需估计TWA的概率模型,提高了对现实复杂TWA现象检测的鲁棒性.仿真实验表明,测量的幅度与参考的真实值的相关系数达到096.标准的TWA数据和实际的心电图数据测试表明,所提出的TWA检测方法具有较高的鲁棒性.     

基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计

粒子滤波可以用来处理非线性非高斯问题,而序列重要性重采样算法能较好地解决粒子滤波中的粒子退化问题,由此将序列重要性重采样算法运用于MIMO时变信道进行半盲估计.实验结果表明:与使用传统的粒子滤波方法相比,基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计方法均方误差和误码率降低,从而改善了接收端的符号检测性能.     

基于视觉的火星探测器着陆运动参数估计

火星探测是我国深空探测的重要目标之一,精确估计火星探测器自主着陆时的运动参数是实现自主着陆的前提.在探测器所携带相机内参数已知的情况下,研究2幅图片中特征点之间的对应关系,得出火星探测器空间三维运动信息,以实现其运动参数估计.首先进行特征点检测,然后进行特征点匹配,根据匹配结果估计出基础矩阵F;然后进行本质矩阵的计算、姿态解算和幅值恢复,对所得运动参数进行非线性优化;最后通过仿真实验验证了上述方法的有效性.     

高斯衍生粒子滤波器

针对基于高斯滤波的重要性采样方法运算量的明显增加主要集中在使用高斯滤波生成更好的重要性密度函数的问题,提出了一种新的高斯衍生粒子滤波算法(GDPF).该算法将一种类似光子衍射的粒子衍生重要性采样方法与现有的高斯辅助粒子滤波算法(GAPF)相结合,通过粒子的扩张与收缩,在保证不减少参与状态估计的粒子数的条件下减少更新粒子数,根据粒子权值大小自适应地调整衍生粒子数,能很好地缓解精度与运算量之间的矛盾,抑制粒子退化等问题.对衍生粒子进行理论分析,证明了其与高斯采样粒子的等效性.仿真结果表明,当选取了相同的参与状态估计的粒子数时,所提算法保持了与原算法相当的估计精度,同时运算量大大降低.     

分布式网络环境下系统跳变执行器故障诊断

针对存在输入干扰的分布式网络环境下系统跳变执行器故障问题,建立了连续时间马尔可夫跳变执行器故障系统模型,并设计了残差生成器.对于多系统网络传输下存在系统跳变的情况,首先在空间几何方法中的不可观测子空间以及空间分割投影运算基础上,运用H∞优化技术和线性矩阵不等式(LMI)方法完成残差生成器参数求解,实现残差对输入的解耦以及与故障的对应关系,并通过残差输出值与预设阈值对比来确定系统中的故障情形,最终完成分布式网络下系统跳变的执行器故障检测与隔离.通过仿真实验验证了算法的有效性.     

基于改进粒子滤波算法的动力锂离子电池荷电状态估计

传统电池荷电状态(SOC)估计中常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)方法仅适用于线性系统和高斯条件,虽然粒子滤波(PF)算法能用于非线性和非高斯系统,但PF算法在滤波更新时存在粒子退化现象,使粒子集无法表示实际后验概率分布,导致估计精度降低.采用改进的扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)算法对电池SOC进行估计,抑制了粒子权重退化.以Thevenin模型对电池进行建模,利用带遗忘因子的最小二乘方法进行模型参数辨识,结合改进后的滤波算法对电池SOC进行估计.实验结果表明,以UKF为建议密度函数进行重采样的UPF方法平均估计误差为0.71%,低于以EKF为建议密度函数的EPF方法平均误差(1.09%),两种方法的估计误差均小于PF估计误差(1.36%),有效抑制了粒子权重退化.     

基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究

飞机飞行控制系统机电作动器（electromechanical actuator,EMA）的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型（interactive multiple model,IMM）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断.      

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

传感器和执行器故障检测与隔离方法

设计构造一种基于观测器的故障检测与定位方法,该方法对多输入多输出随机系统中传感器和执行器同时发生的故障或分别发生的故障进行检测和定位.为确定故障位置,先将原系统按传感器个数划分成若干子系统,使每个子系统与特定的传感器故障不相关而与其他传感器故障相关,再为每个子系统设计一个观测器,使其对特定的执行器故障不敏感而对其他执行器故障的敏感度最大.由此,利用观测器的信息统计量,经逻辑判别便可确定系统中传感器或执行器故障位置.     

基于事件触发的线性网络化控制系统主-被动混合容错控制设计

针对一类具有时变时延的线性网络化控制系统(NCS),在离散事件触发通信机制下,研究了执行器任意失效故障的主-被动混合容错控制问题.建立了基于事件触发机制的闭环故障系统模型,设计了能使系统在发生故障集以内的故障时稳定的被动容错控制器.同时,设计故障诊断观测器估计任意执行器失效故障的大小,一旦获得准确的故障信息,立即重构控制器以补偿故障的影响.所设计的主-被动混合容错控制器在执行器任意失效故障下,不但能使系统稳定而且具有良好的控制性能.仿真算例验证了本文方法可在确保故障系统稳定的前提下能有效地节约网络通信资源.     

基于滑模观测器的卫星姿态控制系统滑模容错控制

针对卫星姿态控制系统执行机构故障,设计了基于滑模观测器的滑模容错控制律.采用迭代学习算法在线调节观测器滑模项切换增益,设计滑模观测器估计卫星姿态和角速度.在此基础上,将执行机构故障作为系统的未知动态,提出一种对卫星姿态控制系统执行机构故障不敏感的滑模容错控制方法.该方法利用系统输入和状态信息,结合动力学特性实现未知动态估计,以此设计滑模控制律.通过数字仿真验证了该容错控制方法的有效性.     

新型UKF在非线性系统执行器故障估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法使用受限,粒子滤波算法动态跟踪能力差、易产生退化,单一无先导扩展卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法滤波精度低等缺陷,根据极大后验(maximum a posterior,MAP)估计原理,设计了一种带限定...     

基于功率监视的光突发交换网络故障发现机制

#光突发交换（OBS）网络的数据信道由于采用统计复用的全光透明传输方式，因此其性能监视和故障发现 是一项极具挑战性的研究课题。在分析使用平均功率监测方法检测（OBS）网络故障时存在缺陷的基础上，提出了 基于瞬时光功率监测的光突发交换故障发现机制，该机制采用瞬时光功率监测与告警过滤相结合实时监视信道， 有效过滤误告警和冗余告警，为故障定位模块提供更准确的告警信息；理论分析和仿真结果表明；在(OBS)网络 中，基于瞬时功率监测的告警过滤机制具有更强的性能监视和故障发现能力。