【摘 要】
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为了解决非线性系统中故障参数估计问题,提出多重渐消因子强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波（MST-SRUKF）算法。MST-SRUKF将多重渐消因子引入到协方差矩阵平方根中,推导适用于平方根无
【基金项目】
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基金项目:武警新型装备维修保障研究(WJZZ2015206)
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为了解决非线性系统中故障参数估计问题,提出多重渐消因子强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波（MST-SRUKF）算法。MST-SRUKF将多重渐消因子引入到协方差矩阵平方根中,推导适用于平方根无迹卡尔曼滤波（SRUKF）的渐消因子计算公式,从而实时调整SRUKF中的增益矩阵,保证其对模型存在较大误差或者突变情况下的滤波精度。实验结果表明,相比于SRUKF和强跟踪无迹卡尔曼滤波（STUKF）,MST-SRUKF对故障参数具有更高的估计精度。
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