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摘要
针对具有状态定常时滞、测量丢失、执行器故障和噪声测量偏差的惯性系统，提出一种基于白鲸优化算法的优化鲁棒扩展Kalman滤波器。首先，视执行器故障为系统的附加状态变量，建立增广时滞系统。其次，设计鲁棒扩展Kalman滤波器。给出鲁棒上界，降低非线性状态项和非线性状态时滞项的线性化误差；考虑测量丢失环节对滤波精度的影响，在滤波器中引入调节系数降低估计误差。最后，考虑噪声真实值和测量值可能存在的偏差，基于白鲸优化算法优化噪声测量值的协方差矩阵，降低噪声测量偏差对滤波性能的影响。仿真结果表明，相较于基于鲸鱼优化算法和基于灰狼优化算法的优化鲁棒扩展Kalman滤波器，所提方法对状态变量估计的均方根误差分别平均降低了50.2%和67.2%，执行器故障估计的均方根误差分别降低了12.8%和35.4%；状态估计误差均值分别平均降低了21.2%和31.4%，执行器故障估计均值分别降低了9.3%和16.9%，验证了所提方法的有效性。
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