基于自適應粒子濾波器的移動機器人故障診斷理論與方法研究.pdf

1、中南大學博士學位論文基于自適應粒子濾波器的移動機器人故障診斷理論與方法研究姓名：段琢華申請學位級別：博士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導教師：蔡自興20070501博士學位論文摘要差特征確定移動機器人線速度以及角速度的測量方差；粒子數(shù)目自適應采用第1點提出的方法。PD—EAPF利用進化計算的變異算子恢復粒子多樣性，很大程度上緩解了常規(guī)粒子濾波器的樣本貧化問題。4針對具有不完備模型的復雜系統(tǒng)，提出了檢測未知異常以及診斷已知故障的粒子濾波器算法

2、PFIM。系統(tǒng)未建模動態(tài)利用未知故障模式描述，當存在未知模式時，常規(guī)的粒子濾波器算法存在發(fā)散現(xiàn)象。分析了常規(guī)粒子濾波器發(fā)散的原因，提取了兩個基于粒子集的特征：規(guī)格化因子礦以及最大后驗概率估計狀態(tài)的信度水平夙在此基礎上設計了檢測未知故障模式的閾值邏輯，在一定假設下從理論上證明了算法的正確性。5提出一種高效魯棒的激光雷達測量模型，該測量模型對激光雷達部分測量失效以及環(huán)境中存在動態(tài)障礙不敏感。首先通過分段分析的方法檢測并濾除激光雷達的無效射線