一种应用于在线标定的可观测度分析方法

对惯性器件误差标定前必须进行可观测性分析,针对当前可观测性分析方法不能得到每一个误差参数的可观测度,无法为标定过程中载体的机动路径设计提供足够依据这一问题,提出了一种新的动态系统可观测度分析方法并用于惯性器件在线标定中。该方法定义各误差参数都独立对应一个可观测度,通过合理拆分可观测矩阵,利用范数最优化受约束理论,计算得到每一个参数的可观测度。利用MATLAB软件搭建仿真平台,对比分析了基于奇异值分解的可观测度分析方法和新方法计算结果的特点,并利用新方法计算结果针对性调整载体机动路径,试验结果表明:利用该方法得到的各误差参数的可观测度与标定中各状态量的滤波收敛特性具有一致性,证明了该算法的特点及准确性。     

基于SVD的陀螺阵列异常诊断及识别方法

陀螺阵列系统中出现的数据异常包括野值点、可恢复故障以及永久性故障(不可恢复故障)。提出了一种基于奇异值分解的数据异常诊断及模式识别的新方法,验证了该方法对不同模式数据异常诊断的有效性,分析了不同模式数据异常的表现形式,构造了新的统计量对不同模式数据异常进行辨识,进行了仿真实验。实验结果表明:该方法对数据异常有较好的诊断效果,计算量小,容易实现,能较准确地识别出陀螺阵列中数据异常的类型。