Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

Все статьи автора в журнале: Ли Ю.

  1. Оценивание состояния неопределённых систем
    Assessment of the uncertain systems state

    Номер: 2019 / 12

    Ху Ц. | Hu TS. | Чжан Л. | CHjan L. | Мин Я. | Min YA. | Ли Ю. | Li YU. | Шэнь К.Shen K.

    Авторы статьи
    Authors

    Ху Ц.
    Hu TS.

    Чжан Л.
    CHjan L.

    Мин Я.
    Min YA.

    Ли Ю.
    Li YU.

    Шэнь К.
    Shen K.


    Оценивание состояния неопределённых систем

    Рассмотрены особенности оценивания переменных состояния неопределённых систем с использованием фильтра Калмана и виртуальной модели. Для этого применён адаптивный нелинейный фильтр Калмана с самоорганизующейся моделью. Сформирован ансамбль критериев селекции алгоритма самоорганизации, позволяющий строить модели с необходимыми характеристиками. Предложено решение задачи оценивания погрешностей навигационной системы летательного аппарата. Проведено моделирование по данным лабораторного эксперимента с навигационными системами Ц060К и КИНД34-059.


    Ключевые слова

    алгоритм оценивания; фильтр Калмана; неопределённая система; виртуальная модель; самоорганизация; критерии селекции; погрешности навигационных систем; летательный аппарат

    Assessment of the uncertain systems state

    The features of estimating the variables states of uncertain systems by using Kalman filter and a virtual model are considered. For this, an adaptive non-linear Kalman filter with a self-organizing model is applied. An ensemble of criteria for the selection of a self-organization algorithm, which makes it possible to build models with the necessary characteristic is formed. A problem solution of the errors estimating for the aircraft navigation system is proposed. Modeling according to a laboratory experiment dates with navigation systems Ts060K and KIND34-059 is carried out.


    Keywords

    estimation algorithm; Kalman filter; uncertain system; virtual model; self-organization; selection criteria; errors of navigation systems; aircraft

Идет загрузка
НАЗАД
Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку