简介:针对声矢量传感器姿态变化难以准确测量导致目标测向精度低的现状,设计一种微型MEMS姿态传感器,并将其封装在声矢量传感器内部,实现基于MEMS姿态传感器的声矢量传感器设计。首先根据声矢量传感器姿态测量与校正原理,采用四元数姿态解算方法及扩展卡尔曼滤波器设计MEMS姿态传感器,并对其进行姿态精度测试;然后基于MEMS姿态传感器进行声矢量传感器样机设计、制作、参数测试;最后对样机进行了海上实验,结果表明,通过姿态校正后声矢量传感器目标方位估计精度与GPS推算方位精度一致,验证了利用MEMS姿态传感器设计声矢量传感器的可行性。
简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。