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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院申请的专利一种基于模型的大气数据故障估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116256005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310289718.6，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种基于模型的大气数据故障估计方法是由赖际舟;瞿潇炜;戴宇庭;李志敏设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型的大气数据故障估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型的大气数据故障估计方法，包括以下步骤：采集测量信息；构建双模型滤波器的状态方程和量测方程；采用无迹卡尔曼滤波对双模型滤波器进行滤波更新；计算双模型滤波器的模型概率，通过模型概率判断大气数据系统是否发生故障；发生故障时通过残差分量卡方检测法找出故障信息源，选择性的对双模型滤波器重新初始化；基于双模型滤波器的状态估计结果计算并输出大气数据估计值及大气数据故障估计值。本方法能够及时检测大气数据系统偏置故障并保证故障情况下空速、攻角、侧滑角的准确估计，进一步提升了大气数据系统的可靠性，对保障飞机的安全飞行具有重要意义。

本发明授权一种基于模型的大气数据故障估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型的大气数据故障估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集惯性导航系统及大气数据系统的测量信息； 基于所述测量信息构建双模型滤波器的状态方程及量测方程； 所述双模型包括无故障模型和故障模型； 所述测量信息包括惯性导航系统信息和大气数据系统信息： 所述惯性导航系统信息包括横滚角速率、俯仰角速率、航向角速率、加速度在机体系三轴的分量、横滚角和俯仰角； 所述大气数据系统信息包括空速、攻角和侧滑角； 采用无迹卡尔曼滤波对双模型滤波器进行滤波更新； 计算双模型滤波器的模型概率，通过模型概率判断大气数据系统是否发生故障； 发生故障时通过残差分量卡方检测法找出故障信息源，选择性的对所述双模型滤波器重新初始化； 所述选择性的对所述双模型滤波器重新初始化的方法包括： 当大气数据系统发生故障时，对无故障模型和故障模型进行初始化，当大气数据系统未发生故障时，对故障模型进行初始化，无故障模型不进行初始化； 基于双模型滤波器的状态估计结果计算并输出大气数据估计值及大气数据故障估计值； 计算大气数据估计值及大气数据故障估计值的方法包括： 将无故障模型滤波器的状态估计值与故障模型滤波器的前3维状态量进行加权，计算得到大气数据估计值； 对故障滤波器模型的后3维状态量进行加权计算，得到大气数据故障估计值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院，其通讯地址为：211106 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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