【摘 要】
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小型无人机传感器的工作状态直接影响着飞行的安全性和稳定性。因小型无人机特殊的工作环境,其故障诊断的难度较大。因此,为了提高小型无人机传感器故障诊断的精确度和适用性
【机 构】
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包头轻工职业技术学院自动化学院,内蒙古工业大学电力学院,云南大学软件学院,曲阜师范大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金面上项目(2016MS0504);内蒙古自治区教育厅课题资助项目(NJZY17530,NJZY11271)
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小型无人机传感器的工作状态直接影响着飞行的安全性和稳定性。因小型无人机特殊的工作环境,其故障诊断的难度较大。因此,为了提高小型无人机传感器故障诊断的精确度和适用性,提出一种基于改进粒子滤波算法的小型无人机故障诊断方法。所提出算法结合遗传算法对粒子滤波算法进行了改进,并把传感器故障诊断问题视为多维复合假设检验问题。此外,利用序贯概率比检验法分析粒子滤波估计值与传感器输出值的残差,从而诊断对应的传感器是否发生故障。一旦传感器出现故障,使用广义最大似然法则来辨识具体的故障类型。仿真结果表明:该方法能完成小型无人
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