混杂系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法 |
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作者姓名: | 郭健彬 纪丁菲 王鑫 曾声奎 赵健宇 |
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作者单位: | 1. 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院, 北京 100191;
2. 可靠性与环境工程技术重点实验室, 北京 100191;
3. 电磁散射重点实验室, 北京 100854 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61304218);北京市自然科学基金(3153027)资助课题 |
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摘 要: | 混杂系统同时包含连续动态特性和离散动态特性,并且两种动态相互作用,使其故障诊断变得更加困难。针对此问题,提出了一种混合系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法,提高了现有方法的适用范围和诊断效率。针对混杂系统受控迁移、自治迁移和随机迁移等特点,首先利用随机混杂自动机对系统离散状态(包括故障)和连续状态进行统一建模,重点对现有基于扩展卡尔曼粒子滤波的连续估计算法进行改进,支持利用在线监测数据来估计混杂系统各类迁移产生的各种离散和连续状态,最后根据离散状态估计结果快速实现故障诊断。通过对典型非线性混杂系统的故障诊断,证明了该方法的有效性。
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关 键 词: | 混杂系统 故障诊断 混合状态估计 扩展卡尔曼粒子滤波 |
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