本文主要研究内容
作者叶松,袁艳艳（2019）在《改进的冗余捷联惯组故障检测与隔离主成分析法》一文中研究指出：针对冗余捷联惯组故障检测问题,提出了一种改进的主成分析(Principal Component Analysis Algorithm,PCA)算法。思路是将PCA方法和奇偶空间方法的优点结合,通过PCA方法分析影响故障的主要因素,奇偶向量运算消除载体机动影响,并对奇偶矢量进行滤波。仿真结果表明随着滤波器的作用,能够检测到的故障幅值降低,提高故障检测的灵敏度。所提出的理论及方法可行,为箭载冗余惯组故障检测与隔离提供一种理论参考。
Abstract
zhen dui rong yu jie lian guan zu gu zhang jian ce wen ti ,di chu le yi chong gai jin de zhu cheng fen xi (Principal Component Analysis Algorithm,PCA)suan fa 。sai lu shi jiang PCAfang fa he ji ou kong jian fang fa de you dian jie ge ,tong guo PCAfang fa fen xi ying xiang gu zhang de zhu yao yin su ,ji ou xiang liang yun suan xiao chu zai ti ji dong ying xiang ,bing dui ji ou shi liang jin hang lv bo 。fang zhen jie guo biao ming sui zhao lv bo qi de zuo yong ,neng gou jian ce dao de gu zhang fu zhi jiang di ,di gao gu zhang jian ce de ling min du 。suo di chu de li lun ji fang fa ke hang ,wei jian zai rong yu guan zu gu zhang jian ce yu ge li di gong yi chong li lun can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自导弹与航天运载技术的叶松,袁艳艳，发表于刊物导弹与航天运载技术2019年04期论文，是一篇关于故障检测与隔离论文,奇偶向量论文,主成分析法论文,冗余捷联惯组论文,导弹与航天运载技术2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自导弹与航天运载技术2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：故障检测与隔离论文; 奇偶向量论文; 主成分析法论文; 冗余捷联惯组论文; 导弹与航天运载技术2019年04期论文;