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管道内部缺陷定位的多传感器数据融合研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究的背景和意义第9-13页
        1.1.1 课题研究的背景第9-11页
        1.1.2 课题研究的意义第11-13页
    1.2 国内外管道内部缺陷定位发展和研究现状第13-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-16页
    1.3 多传感器数据融合研究现状第16-17页
    1.4 本课题的主要工作第17-19页
第2章 管内缺陷定位方法及数据融合第19-33页
    2.1 管道内部缺陷第19-20页
        2.1.1 长输管道内部缺陷第19页
        2.1.2 管道内部出现缺陷的原因第19-20页
        2.1.3 研究管道内部缺陷定位的重要性第20页
    2.2 缺陷定位方法第20-24页
        2.2.1 里程轮法第20-21页
        2.2.2 加速度计法第21页
        2.2.3 惯性导航定位法第21页
        2.2.4 低频电磁波定位法第21-22页
        2.2.5 CCD视觉定位法第22-23页
        2.2.6 多传感器定位法第23-24页
    2.3 多里程轮与捷联惯性导航系统第24-29页
        2.3.1 管道内部缺陷检测装置第24-25页
        2.3.2 里程轮结构第25-26页
        2.3.3 里程轮工作原理第26-27页
        2.3.4 捷联惯性导航系统结构第27-28页
        2.3.5 捷联惯性导航系统工作原理第28-29页
    2.4 数据融合第29-31页
    2.5 数据融合的应用发展第31-33页
        2.5.1 军事应用第31-32页
        2.5.2 非军事应用第32-33页
第3章 多里程轮数据融合第33-41页
    3.1 多里程轮数据融合的重要性第33页
    3.2 多里程轮一致性检验数据融合第33-36页
        3.2.1 一致性检验第34-35页
        3.2.2 极大似然估计融合算法第35-36页
    3.3 多里程轮抗差估计数据融合第36-38页
        3.3.1 等价权第36-37页
        3.3.2 抗差估计数据融合第37-38页
    3.4 多里程轮数据融合方法对比第38-41页
第4章 捷联惯性导航数据融合第41-55页
    4.1 捷联惯性导航数据融合的重要性第41页
    4.2 参考坐标系第41-43页
    4.3 动轨迹数学模型第43-46页
        4.3.1 姿态数据数学模型第43页
        4.3.2 位置数据数学模型第43-46页
    4.4 捷联惯性导航系统数学模型第46-51页
        4.4.1 加速度计数学模型第46-49页
        4.4.2 陀螺仪数学模型第49-51页
    4.5 捷联惯性导航系统解算模型第51-55页
        4.5.1 管道内部缺陷检测器姿态解算第51-54页
        4.5.2 管道内部缺陷检测器速度与位置解算第54-55页
第5章 里程轮辅助捷联惯导组合定位第55-82页
    5.1 里程轮定位模型第55-56页
    5.2 捷联惯性导航系统误差数学模型第56-59页
        5.2.1 捷联惯导姿态误差数学模型第56-57页
        5.2.2 捷联惯导速度和位置误差数学模型第57-59页
    5.3 基于卡尔曼滤波的数据融合第59-64页
        5.3.1 卡尔曼滤波第59-61页
        5.3.2 里程轮辅助捷联惯导系统数据融合模型第61-64页
    5.4 多传感器数据融合综合实验第64-82页
        5.4.1 图形用户界面设计第65-67页
        5.4.2 运动轨迹实验第67-70页
        5.4.3 加速度计和陀螺仪实验第70-73页
        5.4.4 捷联惯性导航系统解算实验第73-77页
        5.4.5 多传感器数据融合实验第77-82页
第6章 结论第82-84页
    6.1 结论第82-83页
    6.2 创新点第83页
    6.3 进一步研究内容第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-89页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第89页

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