کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7116578 1461184 2017 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Analyses of integrated aircraft cabin contaminant monitoring network based on Kalman consensus filter
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل شبکه مانیتورینگ آلودگی کابین هواپیما بر اساس فیلتر توافق کالمن
کلمات کلیدی
شبکه های حسگر بی سیم توزیع شده، سنسورهای مجتمع فیلتر توافق کالمن، ثبات،
ترجمه چکیده
هواپیماهای مدرن مدنی از کابین تحت فشار هوا استفاده می کنند که به فضای محدود محدود می شود. برای نظارت بر آلاینده های چندگانه و غلبه بر حساسیت حسگر تک، مقاله یک پیکربندی سنسور یک تصحیح خروجی با استفاده از سنسورها با نظریه های اندازه گیری مختلف بعد از مقایسه با دو تنظیم دیگر متفاوت انجام می دهد. این پیکربندی پیشنهادی به عنوان یک گره در شبکه مانیتورینگ حسگر بی سیم توزیع آلاینده کار می کند. مدل خطای اندازه گیری مربوط به سنسورهای یکپارچه نیز با استفاده از فیلتر توافق کالمن برای ارزیابی حالت ها و انجام همجوشی داده ها به منظور تنظیم نتایج اندازه گیری یک سنسور پیشنهاد شده است. این مقاله، اثبات کافی از پایداری فیلتر توافق کالمن را در هنگام بررسی سیستم و صدای مشاهدات، نشان می دهد و برآورد میانگین و میانگین خطاهای اجماع بین فیلتر تصمیمی کلمن و فیلتر کالمن محلی را مقایسه می کند. تجزیه و تحلیل نمونه عددی نشان می دهد که کارایی الگوریتم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
The modern civil aircrafts use air ventilation pressurized cabins subject to the limited space. In order to monitor multiple contaminants and overcome the hypersensitivity of the single sensor, the paper constructs an output correction integrated sensor configuration using sensors with different measurement theories after comparing to other two different configurations. This proposed configuration works as a node in the contaminant distributed wireless sensor monitoring network. The corresponding measurement error models of integrated sensors are also proposed by using the Kalman consensus filter to estimate states and conduct data fusion in order to regulate the single sensor measurement results. The paper develops the sufficient proof of the Kalman consensus filter stability when considering the system and the observation noises and compares the mean estimation and the mean consensus errors between Kalman consensus filter and local Kalman filter. The numerical example analyses show the effectiveness of the algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISA Transactions - Volume 71, Part 1, November 2017, Pages 112-120
نویسندگان
, , , ,