作者：刘彦超,刘慧文,高薇,李凤银 单位：重庆理工大学 出版：《重庆理工大学学报(自然科学)》2019年第10期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGGL2019100270 DOC编号：DOCCGGL2019100279 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 小型无人机传感器的工作状态直接影响着飞行的安全性和稳定性。因小型无人机特殊的工作环境，其故障诊断的难度较大。因此，为了提高小型无人机传感器故障诊断的精确度和适用性，提出一种基于改进粒子滤波算法的小型无人机故障诊断方法。所提出算法结合遗传算法对粒子滤波算法进行了改进，并把传感器故障诊断问题视为多维复合假设检验问题。此外，利用序贯概率比检验法分析粒子滤波估计值与传感器输出值的残差，从而诊断对应的传感器是否发生故障。一旦传感器出现故障，使用广义最大似然法则来辨识具体的故障类型。仿真结果表明：该方法能完成小型无人机的多种故障类型识别，且具有较高的诊断精度。

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