2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人也越來(lái)越普遍存在于人們的日常生活中。在未知情況下工作的機(jī)器人，常會(huì)受到一些環(huán)境的影響導(dǎo)致其內(nèi)部元件產(chǎn)生損壞，影響機(jī)器人正常工作。尤其是一些特殊領(lǐng)域的機(jī)器人，例如危險(xiǎn)環(huán)境或航空航天等遠(yuǎn)程控制環(huán)境下，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，通過(guò)人工檢測(cè)比較困難，因此，發(fā)展移動(dòng)機(jī)器人的自診斷技術(shù)具有很重要的研究意義。
　　本文針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人傳感器故障診斷問(wèn)題，提出一種EMA_UKF故障診斷方法，可以實(shí)現(xiàn)多傳感器組合故障的快速準(zhǔn)確

2、檢測(cè)。該方法將期望模型擴(kuò)張（Expected Mode Augmentation, EMA）方法與無(wú)味卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）方法結(jié)合起來(lái)，首先選取一個(gè)能夠大致描述系統(tǒng)狀態(tài)的初始模型集，根據(jù)初始模型集的濾波結(jié)果，通過(guò)EMA方法中特有的模型集合自適應(yīng)策略確定期望模型；然后用期望模型擴(kuò)張初始模型集，再次進(jìn)行 UKF濾波得到系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)，用以判斷故障類型。EMA_UKF方法一方面可以解決

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