發(fā)布時(shí)間：2018-09-19 20:26

【摘要】：針對(duì)通信受限下網(wǎng)絡(luò)化多傳感器系統(tǒng)難以實(shí)時(shí)濾波的問題,提出實(shí)時(shí)序貫濾波融合方法和故障診斷方法.首先基于周期性分組傳輸通信策略,采用序貫卡爾曼濾波方法,對(duì)當(dāng)前時(shí)刻訪問融合中心的傳感器組進(jìn)行局部濾波,并導(dǎo)出剩余傳感器組的最優(yōu)局部估計(jì),進(jìn)而得到線性最小方差意義下的最優(yōu)融合估計(jì).利用殘差加權(quán)平方和方法對(duì)發(fā)生故障的傳感器進(jìn)行定位,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出算法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the difficulty of real-time filtering in networked multi-sensor systems with limited communication, a real-time sequential filtering fusion method and a fault diagnosis method are proposed. Firstly, based on the periodic packet transmission communication strategy, the sequential Kalman filter is used to filter the sensor group accessing the fusion center at the current time, and the optimal local estimation of the residual sensor group is derived. Then the optimal fusion estimation in the sense of linear minimum variance is obtained. The residual weighted square sum method is used to locate the faulty sensor. The simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY14F030010)
【分類號(hào)】：TN713;TP212

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本文編號(hào)：2251241