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摘要:
针对多模型自适应估计方法中精确的飞机数学模型难以获得和模型存在非线性等问题,引入核自适应滤波器(KAF)替换卡尔曼滤波器,提出了一种新的多模型自适应估计故障诊断方法.通过核方法将复杂的非线性系统映射到高维特征空间中,在该空间中设计线性自适应滤波器,无需预先知道精确的飞机数学模型,通过控制输入信号和姿态输出信号的训练数据训练核自适应滤波器,进而在线估计飞机的飞行状态,完成飞机舵面的故障检测与隔离.扩展了KAF的使用范围,改进了传统的状态估计故障诊断方法.研究成果可为降低飞机因舵面故障而引起的事故,提高飞机的生存性提供理论和技术支撑,具有一定的军事意义和良好的应用价值.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于核自适应滤波的多操纵面飞机多模型舵面故障诊断
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 飞机舵面故障 故障诊断与隔离 多模型自适应估计 核自适应滤波器
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 无人机智能检测技术与系统
研究方向 页码范围 29-38
页数 10页 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.B1902311
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研究主题发展历程
节点文献
飞机舵面故障
故障诊断与隔离
多模型自适应估计
核自适应滤波器
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
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