作者：郝海燕,王新军 单位：中国计算机自动测量与控制技术协会 出版：《计算机测量与控制》2020年第08期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZCK2020080080 DOC编号：DOCJZCK2020080089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《车用发动机动态检测系统研究ECU》PDF+DOC2015年第02期 麻友良,程胭脂,陈希 《基于动态奇偶空间法的传感器故障诊断》PDF+DOC2012年第05期 刘剑慰,姜斌 《基于奇偶方程的FADS传感器故障检测方法》PDF+DOC2010年第02期 郭阳明,李清东,蔡小斌,翟正军 《基于DPCA方法的传感器故障检测与诊断》PDF+DOC2009年第12期 何慧娟,陈健,邹宇华 《基于PCA的氧化铝蒸发系统故障检测》PDF+DOC2015年第03期 胡志坤,李哲彬,陈志文 《基于混合仿真平台的空调系统PCA故障检测方法研究及改进》PDF+DOC2014年第03期 郭轶波,晋欣桥,杜志敏 《基于信号模拟的发动机ECU动态检测方法研究》PDF+DOC2013年第01期 汤富强,麻友良,蒋难得,慕志杰 《雷达数字电路的故障检测方法》PDF+DOC1997年第03期 张开根 《基于神经网络的虚拟测量系统故障检测》PDF+DOC2002年第S2期 李凤保,古天祥 《基于D-S证据理论的柴油机故障检测方法》PDF+DOC2014年第06期 宋振海,潘兴隆,贺国

    • 导航系统中冗余IMU传统故障检测方法由于数学模型过于复杂，计算量大，存在较大延时、难以实现实时故障检测的现象，而主成分分析法仅仅应用于静态情况下的故障检测与隔离，针对主成分分析法无法在动态情况下对冗余IMU进行故障检测的缺点，提出了一种基于奇偶空间法改进主成分分析的故障检测算法，该方法利用奇偶向量隔离车辆的动态变量，以消除动态变量对故障检测的影响，再用PCA方法检测数据以实现对车辆传感器信息的实时检测，通过将原始数据集转置到特征平面来形成图案，实现了IMU传感器正常与故障模式的准确分离，提高了冗余IMU故障检测的结果精确性和可靠性；实验结果表明，该方法能够较好检测动态状态下冗余IMU的故障，提高了主成分分析的故障检测性能，可有效消除导航系统运动的负面影响。

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