基于联合卡尔曼滤波器的燃料电池传感器故障检测与容错研究

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的结构和算法,并将此方法运用于燃料电池发动机多传感器的复杂系统中．理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器设计合理,其融合算法具有全局最优性,能够有效地对燃料电池发动机传感器的故障进行检测,改善了系统的容错能力和复原能力,提高了系统运行的稳定性．     

一种多传感器数据信息的融合算法

为解决在多传感器信息融合技术中出现的测量维数和置信度较低、系统的探测能力和生存能力较差以及空间和时间的范围较窄等问题,提出了一种改进的PSO算法.该算法主要包括对传感器自身特点的分析,以及建立一个综合传感器信息增量和处理时间的目标函数的过程.从实验仿真结果可以看出,该算法可以有效地剔除性能不符合系统标准的传感器,从而更...     

多传感器多模型相互作用的数据关联方法

基于信息融合中的数据关联技术,在卡尔曼滤波基础上,结合相互作用多传感器多模型的概率数据互联算法,建立故障监测报警和现场传感器量测数据关联二者之间的关系,建立更具一般性的分布式传感器系统基础上的多传感器多模型,改进概率数据关联方法,以用于故障监测报警中相互作用的算法．并结合一个时变系统中空间位置传感器的故障诊断问题为例,运用多传感器多模型相互作用的数据关联方法进行仿真分析,研究此类故障判据的数据关联问题和数据关联算法的改进,研究表明相互作用多模型的概率数据互联改进方法不仅与有限维数的特定测量阈值相对应,而且直接针对故障模式,能够体现出动态模型的优点,可以与系统诊断知识相融合,为故障诊断的单步的、多步的、长期的预测预报提供依据．     

基于信任模型的WSNs安全数据融合算法

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.     

多传感器组网系统空间配准算法

传统的偏差配;住技术多基于球极投影,当传感器距离较远时,给配准结果引入一定的偏差,使用地心地固（ECEF）坐标系,以一个传感器为融合中心,提出了多传感器动态偏差的估计模型,能较好地解决了远距离偏差估计问题,由于的最小二乘法和广义最小二乘法不能满足实时动态系统配准,提出利用序惯卡尔曼滤波算法实现动态系统偏差估计,通过仿真试验说明该模型和算法能有效地进行传感器动态偏差估计．     

柴油机运行状态监测信息获取试验研究

探讨了柴油机在不解体的前提下,对其运行状态及工作性能进行动态监测的可能性．并对监测系统的实现进行了较为详细的讨论．指出在状态监测信息获取过程中,除了需考虑测试系统的精度外,还必须注意三方面的问题：检测参数、测量位置以及采样频率的确定．在解决这些问题的基础上,完成了多传感器动态监测系统的建立和相应的系统硬件配置．通过对供油系统正常工况与出油阀密封锥面磨损、喷油器针阀磨损、喷油器针阀卡住、喷油压力改变、供油提前角变化、供油量变化及高压油管接头处漏油等十种故障状态下燃油压力波形的监测结果分析,以及对模拟的气门故障、缸套磨损、曲柄连杆机构等故障状态下的机体外围表面振动监测结果的分析,表明该多传感器系统能有效地对柴油机运行状态及工作性能进行动态监测,并为柴油机运行状态监测与故障诊断形成集成与融合的智能诊断提供了依据．     

面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

基于分布式结构的判决反馈数据融合算法

提出了一种新的分布式结构下的故障检测算法·在该算法中,不仅用于故障检测的多传感器数据被传送到数据融合中心,而且上一时刻的判决输出也反馈到融合中心·从理论上分析了应用此算法时全局判决概率的动态收敛性能,并证明了在平稳环境中,融合中心DFC(datafusioncenter)的判决以概率1收敛·该算法处理动态问题优于传统的无反馈的融合算法·     

用于目标识别的多传感器信息融合算法研究

提出了一种用于目标识别的多传感器雅息融合算法-后验概率检测算法.在该算法中,融合中心将各个传感器送入的识别结果进行综合处理,得出最终的决策.仿真结果表明多传感器系统探测目标的性能优于单传感器系统,该算法运算量小,适于进行快速的实时处理.     

基于RBF神经网络的传感器非线性故障鲁棒诊断

针对一类非线性系统,传感器非线性故障情形,提出了新的故障诊断方法·该方法采用状态变量扩展技术将传感器故障转化为系统故障进行诊断,RBF神经网络对传感器故障的导函数进行估计,网络权值在线调整,进而实现故障的实时估计·对于系统中存在的不确定性,故障诊断方法应用阈值处理技术,使算法具有一定鲁棒性·对于给出的算法,证明了Lyapunov稳定性·最后,给出了仿真实例,结果验证了该方法的正确性·     

象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

基于S-D分配的多传感器联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器联合概率数据互联算法。算法首先应用广义S-D分配的规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点的联合似然函数计算其联合互联概率并获得融合中心的状态估计。该文最后给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该文算法的跟踪性能更优越。     

基于威胁博弈理论的决策级融合模型

针对多传感器信息融合系统中普遍存在的冲突信息环境下的融合系统决策问题,提出了一种新的基于威胁博弈的决策级信息融合模型·该模型将冲突环境下的融合过程视为局部决策空间、策略空间和全局决策空间上的变换过程,并以此构建融合中心的一种结构模型·在融合算法的研究中,以威胁博弈的算法实现融合中心的多传感器交互决策·在应用中将该模型用于丰满水电仿真系统调速器PID模型的参数在线调整·经现场应用表明,该模型可以有效地解决原PID模型参数整定困难而导致的系统转速和频率振荡等问题·     

多传感器融合系统最小代价冗余及优化算法

多传感器融合系统具有高度的容错性能。为了解决多传感器融合系统中如何选择冗余传感器并构成最小代价配置的问题,本文研究了（N,N／2＋1）冗余结构,并建立了满足系统有效率约束的最小代价优化准则。此外,还给出了求解该组合优化问题的模拟退火算法。仿真计算结果表明,其优化准则和算法十分有效。     

基于回朔式EKF的多传感器融合在移动机器人自定位中的应用

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器 (EKF)的多传感器融合系统 ,用于融合多个超声波传感器及光电编码器的测量值 ,并以该融合值来复位光电编码器 ,克服其累积误差的影响 .由于扩展卡尔曼滤波器是一项耗时的计算任务 ,为了满足实时性的要求 ,采用一种基于回朔式的算法 .仿真实验表明了该算法的有效性     

10 kV铁路输电线路故障信息综合处理系统研究

通过对10kV铁路自闭、贯通输电线路特点的分析,研究了其相间短路、单相接地等不同故障的特性,并在此基础上设计了故障信息综合处理系统.该系统通过分析采集到的数据,由远方控制单元判定故障类型且将故障数据报文送往调度中心,该中心根据判据判定出故障区段:对于相间短路,调度中心会自动启动相应的程控卡片,快速切除故障区段;对于单相接地,在工作站上会自动报警.同时,为系统设计了换相算法、单相接地算法和故障检测判别流程等.换相算法以配电所为参考来拟订其物理相序,其余开关站或配电所的物理换相位置则通过矩阵与配电所参考物理相位置的乘积获得.试验和现场运行表明,该系统可以有效、及时、准确地判别故障位置和故障相以及故障类型等,大大缩短了故障查找的时间.     

多传感器远距离目标跟踪精度分析

该文主要研究了非线性系统中多传感器远距离目标跟踪问题,提出了分布的转换坐标卡尔曼滤波算法,给出了当多传感器不在同一位置时融合中心的状态估计组合公式。     

神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用

首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标(MSMT)跟踪融合算法，精关联是联合概率数据关联(JPDA)算法的推广，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联(MNJPDA)算法，MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题，基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性．仿真结果证明了MNJPDA融合算法的有效性．     

汽车稳定性控制系统关键传感器故障诊断

设计了基于解析模型的故障诊断算法实现传感器信号的自诊断功能,首先建立关键传感器的故障诊断算法基本框架,然后利用不同的故障诊断模型分别设计了基于等价方程与基于观测器两种故障诊断算法.等价方程算法利用车辆线性单轨模型及车辆运动学方程,将车辆操纵稳定性控制需求的传感器联系起来,并用于彼此的相互诊断.观测器方法利用车辆非线性单轨模型,通过建立龙贝格观测器提取传感器故障信息.从灵敏度与误报率两方面出发,提出了将两种算法有效融合的算法改进措施,重新制定诊断规则.实车试验的结果表明融合算法能够准确快速地诊断出微小故障,并给出故障等级.