未知噪声下非线性系统的故障检测方法研究

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为解决生产过程中未知噪声背景下非线性系统的故障检测问题,提出了一种基于改进粒子滤波的故障检测方法。首先利用Sage-Husa估计器直接对未知噪声特性进行估计,引入UKF避免Sage-Husa估计器线性化带来的误差,并充分考虑最新量测信息产生新的建议分布函数;然后采用权值抖动的萤火虫算法优化重采样过程,缓解粒子退化和样本枯竭问题;最后依据改进粒子滤波估计的量测值与实际量测值比较产生残差,以残差为依据进行故障检测。仿真结果验证了该方法的有效性。
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