期刊专题

10.3969/j.issn.1674-1374.2013.02.009

考虑监测噪声的陀螺仪剩余寿命在线预测

引用
首先利用基于线性漂移的布朗运动(Brownian Motion,BM)表征陀螺仪退化过程,然后构建状态空间模型表征实际退化状态与带噪声的监测量之间的随机关系.利用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法和卡尔曼滤波(Kalman filter)估计与更新未知参数和退化状态.并且考虑状态估计的不确定性,将状态估计的分布函数引入剩余寿命的预测过程,实现了剩余寿命的实时预测与更新.利用该方法对陀螺仪的剩余寿命实时预测问题进行了分析,比较结果表明,该方法能够较好地解决剩余寿命估计过程中直接监测量含有噪声的问题.

剩余寿命、预测、状态空间、期望最大化、卡尔曼滤波

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V249.322(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

国家自然科学基金资助项目NSFC:61004069

2013-07-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

155-159

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长春工业大学学报(自然科学版)

1674-1374

22-1382/T

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2013,34(2)

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