摘 要: | 提出了一种基于Kullback-Leibler(K-L)散度的非线性系统故障可诊断性量化评价和故障检测方法,在仅有系统解析模型的基础上,不依赖于系统故障诊断算法的选取而进行故障的可诊断性评价,从而在设计阶段为提高系统故障诊断能力提供理论依据.首先,以K-L散度方法为基础,对非线性系统进行故障可诊断性的量化评价研究,通过引入蒙特卡罗方法和稀疏内核密度方法,克服了K-L散度计算中残差概率密度函数难以估计和非线性结构的K-L散度计算复杂度高的困难;其次,在系统具有故障可检测性的基础上,通过计算K-L散度的距离差异度,进行非线性系统的故障检测,进而又分析了该方法故障检测的漏报率和误报率;最后,通过仿真实验验证该方法的准确性和有效性.
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