一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器

本文提出了"强跟踪滤波器"的新概念,给出了强跟踪滤波器的一般结构,并提出了一个正 交性原理用于此类滤波器的设计.在此基础上,提出了一种具有强跟踪滤波器性能的带多重 次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF),改进了文献[1]中提出的一种带单重次优渐消 因子的扩展卡尔曼滤波器(SFEKF).数值仿真说明了SMFEKF的有效性.  

动态系统的故障诊断方法

评述了动态系统故障诊断方法的发展状况 ,将各种故障诊断方法分为三大类分别进行了重点介绍 ,最后指出了这一领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势 .  

动态系统的故障诊断技术

提出了一种全新的分类框架, 将故障诊断方法整体分为两大类, 即定性分析的方法和定量分析的方法. 对现有的方法在此框架下进行了划分, 并详细介绍了每种方法的基本思想、研究进展和典型应用, 其中重点讨论了数据驱动的方法. 最后, 简述了故障预测的研究现状, 并探讨了故障诊断研究存在的问题和未来的发展方向.  

故障检测与诊断技术

本文介绍了故障检测与诊断技术的历史及发展状况,对其所用的各种方法分类进行了详细评述,指出了当前急待解决的若干前沿课题,并对这门技术的发展进行了展望。  

基于观测器方法的故障诊断技术若干重要问题的探讨

基于观测器方法的故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果.该文 探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,包括:基于观测器方法的检测与诊断系统的分析与 评价方法,以及基于观测器的检测系统的设计方法.重点介绍作者在这一领域的一些最新研究成 果,如故障空间的划分,检测系统的集成设计方法等.  

容错控制理论及其应用

介绍了经典容错控制的主要研究成果及近年来发展起来的鲁棒容错控制和非线性 系统的故障诊断与容错控制,并给出了容错控制的一些典型应用成果.最后,指出了该领域 亟待解决的一些热点与难点问题.  

动态系统的故障预报技术

首先介绍了动态系统故障预报技术的发展状况,然后分三类介绍了目前已有的各种故障预报技术,并讨论了各种方法的优缺点,随后介绍了一些典型的应用例子,最后对这一领域的发展趋势进行了探讨.  

多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合

利用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度 信号变换方法相结合,在不同尺度上拥有对目标状态进行不同描述的多模型动态系统,提出 多尺度分布式信息融合估计新算法,在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计 值,初步解决了多尺度动态模型信息融合问题,这些工作丰富和发展了信息融合理论.  

一类非线性系统参数偏差型故障的实时检测与诊断

本文针对一类较一般的多变量非线性时变随机系统,给出了一种全新的用于其参数偏差型故障的实时检测与诊断方法。这类故障包容了诸如部件参数的阶跃型和缓变型故障等,所给仿真实例证实了本文方法的有效性。