An electro-hydraulic joint actuator state estimation method based on improved volume particle filter (VPF) includes the following steps in sequence: prediction process of VPF; update process of improved VPF; resampling process of fine variation. The invention has the advantages of: (1) solving the robustness problem faced by the volume particle filter in the application process, realizing the goal that the filtering accuracy can still be maintained at a higher level when the noise does not obey the Gaussian distribution. (2) The latest measurement information is introduced as the criterion to judge the importance of particles, which ensures the output of medium weight particles, alleviates the degeneration of particles and avoids the dilution of particles.
【技术实现步骤摘要】
一种基于改进容积粒子滤波的电液联合舵机状态估计方法
本专利技术属于故障预测与健康管理(PHM)
,特别是涉及粒子滤波的舵机状态预测方法。
技术介绍
自动飞行控制系统(AFCS)是机载电子系统的核心部件,对AFCS进行状态监控能够有效减少飞机故障造成的危害。舵机作为AFCS的核心执行部件,实现对升降舵、副翼和方向舵三大主控舵面的驱动,一旦舵机在飞行中发生故障,就可能会造成十分严重的后果。因此,飞机舵机的状态监控是减少可能导致致命事故风险的关键性技术,近年来成为许多研究的焦点。机载电液联合舵机系统一般都具有非常强的非线性特性,寻找一种针对舵机系统的状态估计方法尤为重要。粒子滤波作为一种解析模型和数据驱动结合的方法对非线性非高斯问题的处理显示出明显的优越性。一般来讲,粒子滤波算法性能的改进方向有两个,一是重要性概率密度函数的设计,另一个是重采样过程的设计。在标准粒子滤波中,为了方便计算而选取状态转移先验分布函数作为重要性概率密度函数,很明显这样估计出的后验概率密度函数因为没有包含最新的量测信息而不易达到所需的精度。为粒子滤波设计合适的重要性概率密度函数,研究人员提出了扩展卡尔曼粒子滤波(ExtendedKalmanParticleFilter,EKPF)和无迹卡尔曼粒子滤波(UnscentedParticleFilter,UPF),以上方法都引入不同高斯分布作为重要性概率密度函数以缩短算法执行时间,但随着系统复杂度的提高,粒子集收敛不及时的问题便会暴露出来,此时从重要性概率密度函数采样得到的粒子与从真实后验概率密度函数中得到的粒子不处于相近的区域。使得重要 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进容积粒子滤波的电液联合舵机状态估计方法,其包括按顺序进行的下列步骤:(1)改进的容积粒子滤波更新过程;(2)精细变化重采样过程;其特征在于:在步骤(1)中,所述的改进的容积粒子滤波更新过程的设计方法是:定义k时刻的状态预测误差为
【技术特征摘要】
1.一种基于改进容积粒子滤波的电液联合舵机状态估计方法,其包括按顺序进行的下列步骤:(1)改进的容积粒子滤波更新过程;(2)精细变化重采样过程;其特征在于:在步骤(1)中,所述的改进的容积粒子滤波更新过程的设计方法是:定义k时刻的状态预测误差为其中xk为k时刻的状态,为一步预测状态,此时量测方程可近似为其中量测矩阵Hk由下式得出其中Pk/k-1为一步预测状态方差,Pxz,k/k-1为一步预测状态的协方差将公式(1)和公式(2)合并成矩阵的形式,使之成为一个线性方程的形式,同时定义如下4个变量Dk=diag([RkPk/k-1])(6)其中diag为对角阵,将以上定义变量带入公式(4)可得到一个线性回归方程Πk=Mkxk+ηk(9)求解该方程,即当误差矩阵ηk最小时xk的值,等同于代价函数J(xk)最小其中θi是误差矩阵ηk的第i个分量,ρ(θi)为l1范数混合l2范数的代价函数其中μ为可调节参数,如果公式(10)中的ρ(θi)可导,求解下式其中可以看出,通过代价函数求导得到的最终滤波状态具有期望的鲁棒特性,定义函数和矩阵Ψ=diag[ψ(θi)],则公式(12)可以转换为对上式中的xk求解,得到迭代解其中l为迭代次数,其假设是可逆的,迭代初始值为将公式(15)...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭润夏,刘正华,殷文,王佳琦,甘泉,
申请(专利权)人:中国民航大学,
类型:发明
国别省市:天津,12
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