基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310388266.3
IPC分类号：G06F19/00
申请日期：
2013-08-30
申请人：
中南大学

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著录项信息

专利名称	基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法
申请号	CN201310388266.3	申请日期	2013-08-30
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-12-11	公开/公告号	CN103440418A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0查看分类表>
申请人	中南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中南大学	当前权利人	中南大学
发明人	余伶俐;唐琎;陈白帆;王明;谭平
代理机构	长沙市融智专利事务所	代理人	黄美成

摘要

本发明公开了一种基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法，该方法构建自组织卡尔曼滤波结构，利用硬故障检测阈值、软故障检测因子增减率和变化率实现故障检测，并设计补偿因子。同时根据各传感器感知信号的精度，设计信息分配系数，实现各传感器间的融合最优估计及其主动容错补偿。主要步骤包括：构建并行卡尔曼滤波子系统和参考卡尔曼滤波系统；基于自组织卡尔曼滤波的多传感器硬故障检测；基于软故障因子增减性与变化率的传感器软故障检测，并实现软故障的校正；获得最优估计值X(k)。该基于自组织卡尔曼滤波的多传感器主动容错估计方法能有效解决多传感器系统冗余信号故障检测与主动容错问题，提高多传感器系统的融合精度与容错性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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