【摘 要】
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针对一类随机切换非线性系统的故障检测和故障估计问题,提出了一种基于交互式多模型和容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)的系统状态估计算法。该算法利用容积卡尔曼滤波(CKF)在不同时
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61374047)
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针对一类随机切换非线性系统的故障检测和故障估计问题,提出了一种基于交互式多模型和容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)的系统状态估计算法。该算法利用容积卡尔曼滤波(CKF)在不同时刻对每个子系统进行状态估计,把不同子系统状态估计结果融合得到最终的状态估计,实现对系统真实状态的估计。针对一类随机切换非线性系统发生执行器故障,采用IMM-CKF估计系统状态;然后分析了IMMCKF算法的稳定性;根据状态估计结果,构造残差信号,设计残差评价函数,检测故障发生。当检测到故障发生时,设计增广系统,对故障幅值进行估计。通过仿
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