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文檔簡介
1、隨著科學技術的發(fā)展，移動機器人也越來越普遍存在于人們的日常生活中。在未知情況下工作的機器人，常會受到一些環(huán)境的影響導致其內部元件產生損壞，影響機器人正常工作。尤其是一些特殊領域的機器人，例如危險環(huán)境或航空航天等遠程控制環(huán)境下，當系統(tǒng)發(fā)生故障時，通過人工檢測比較困難，因此，發(fā)展移動機器人的自診斷技術具有很重要的研究意義。
本文針對移動機器人傳感器故障診斷問題，提出一種EMA_UKF故障診斷方法，可以實現多傳感器組合故障的快速準確
2、檢測。該方法將期望模型擴張（Expected Mode Augmentation, EMA）方法與無味卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）方法結合起來，首先選取一個能夠大致描述系統(tǒng)狀態(tài)的初始模型集，根據初始模型集的濾波結果，通過EMA方法中特有的模型集合自適應策略確定期望模型；然后用期望模型擴張初始模型集，再次進行 UKF濾波得到系統(tǒng)當前時刻的最優(yōu)估計，用以判斷故障類型。EMA_UKF方法一方面可以解決
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