联邦滤波器的精度分析与仿真

本文研究了联邦滤波器的最优和非最优实现方案，以ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ组合导航系统为例，分析了非最优实现方案中的信息损失问题，以及这些问题对估计精度的影响。     

用神经网络估计模型误差的预测滤波算法

针对时不变非线性系统,提出一种用神经网络进行模型误差估计的预测滤波算法．该算法用寻优的方法离线获得与当前状态和下一步输出测量相对应的模型误差估值,并作为样本训练神经网络;实际滤波中,用训练好的神经网络进行模型误差估计．该方法与原预测滤波算法相比没有动态过程,不会因为滤波器初始误差太大而振荡或发散,且稳态精度与计算步长无关．通过对一个二阶非线性系统的仿真验证了神经一预测滤波器的优越性。     

基于非线性状态观测器的无刷电机故障诊断

为了对无刷直流电动机的非线性系统实现快速、精确的故障检测,采用精确的无刷电机非线性系统模型,并应用RBF神经网络,设计了一种非线性状态观测器,通过观测器的估计值与实际输出值之间的残差来判定无刷电机故障与否,并将无刷直流电动机非线性模型在某一工作点附近线性化,采用线性观测器的方法对其进行故障诊断的仿真并与非线性故障诊断方法相比较。结果表明,对于在多工作点工作的无刷直流电机,该方法能获得更精确的故障检测结果。