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根据【关键词:故障定位,卡尔曼滤波,四旋翼无人机,电力巡检】搜索到相关结果 2 条
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基于卡尔曼滤波的航空器飞行航迹预测
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作者:
唐陈宇
唐建
曾孟佳
来源:
现代信息科技
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
卡尔曼滤波
航迹预测
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描述:
航空器的轨迹预测是空中管理技术的基础,由于空中交通环境存在不确定性因素,航空器飞行轨迹的准确预测一直是业内关注的焦点。卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是一种能够过滤线性噪声并对当前状态进行预测的状态方程,具有占用内存小、速度快的优点,可应用于含有不确定信息的动态系统中。基于此,提出一种基于卡尔曼滤波的飞行航迹预测,不仅能够预测航空器的当前轨迹,解决不确定因素带来的影响,还能节省预测成本。
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基于RSM/XGBoost和KF的航空发动机RUL预测
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作者:
李东文
王海瑞
朱贵富
刘翠琴
杨修琦
来源:
空军工程大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
随机搜索算法
航空发动机
XGBoost
卡尔曼滤波
剩余使用寿命
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描述:
航空发动机精确的剩余使用寿命预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先,采用高斯分布对原始振动数据进行分析,提取具有时间序列和退化趋势的特征数据,并为其设置剩余使用寿命(RUL)标签;其次,利用随机搜索算法对融合参数范围进行寻优,在极端梯度提升(XGBoost)中加入卡尔曼滤波器解决预测值不平滑和噪声干扰的问题;最后在商用模块化航空推进系统仿真数据集(C/MAPSSC)上进行了验证和分析,实验结果证明:与其他模型相比,文中采用的寿命预测方法准确度更高。