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针对机载燃油泵性能退化过程呈现的多阶段、非线性的特点以及对寿命预测实时性的要求,提出了一种基于失效物理与数据驱动融合的燃油泵在线退化建模与寿命预测方法。通过开关卡尔曼滤波器对燃油泵退化阶段进行在线识别,并对快速退化阶段建立失效物理与数据驱动融合的退化模型,然后基于无迹卡尔曼滤波器对建立的退化模型不断进行模型参数更新,并使用更新后的模型对失效寿命进行预测。将所提方法分别与纯数据驱动的方法、不进行退化阶段识别以及不进行参数更新的融合方法进行比较,整个参数更新过程中其均方根误差不超过0.3,寿命预测百分比误差不超过2%,均小于对比方法,验证了本文方法的有效性与优越性。 相似文献
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基于联邦卡尔曼滤波器的容错组合导航系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对SINS/GPS/DVS全源组合导航系统在非理想状态下的容错性差,无法实现多源组合导航系统最优化的问题,建立基于卡尔曼滤波器的导航子系统局部滤波器和基于联邦滤波器的全源导航系统全局滤波器,设计了一种全源容错组合导航系统。通过仿真验证,该全源导航系统能够在子系统出现故障的情况下实现高精度导航,满足临界空间飞行器对导航系统精度和可靠性的要求。 相似文献
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故障预测与健康管理(PHM)开发平台具有结构功能复杂的特点,传统的设计方法难以保证其结构合理性与功能可靠性。针对传统的基于文本的系统设计中存在的需求追溯性弱、问题描述模糊的问题,提出了应用基广模型的系统工程(MBSE)方法论指导平台设计过程,使用模型驱动的OOSEM建模方法对PHM开发平台进行模型搭建。通过利益相关者需求导出系统需求与系统功能,在对系统内部结构进行逻辑分析后定义了平台系统架构,实现了系统架构综合,搭建了完备的PHM开发平台MBSE模型。基于MBSE的设计过程使该模型具有结构清晰、集成性高、追溯性强的特点,模型化的设计方法保证了其通用性与可重用性。该模型的建立为PHM开发平台搭建提供了设计流程与解决方案。 相似文献
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