復(fù)雜環(huán)境下基于粒子濾波的故障檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和智能控制技術(shù)的快速發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)控制系統(tǒng)的規(guī)模更加龐大，結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，內(nèi)部聯(lián)系更加緊密，且對(duì)其可靠性和安全性要求也越來越高。故障檢測(cè)技術(shù)為保障控制系統(tǒng)正常運(yùn)行以及發(fā)生故障后及時(shí)檢測(cè)出故障提供了方法和途徑，成為保障系統(tǒng)正常運(yùn)行不可或缺的重要技術(shù)。但是實(shí)際工業(yè)控制系統(tǒng)大多具有一定程度的非線性特性，而目前針對(duì)非線性系統(tǒng)的故障檢測(cè)技術(shù)尚未形成完善及成熟的方法。粒子濾波不受噪聲和模型等假設(shè)條件的約束在非線性系統(tǒng)問題的處理上具有獨(dú)特的

2、優(yōu)勢(shì)，逐漸成為研究的熱點(diǎn)。但是粒子濾波算法存在粒子退化、樣本枯竭以及難以應(yīng)對(duì)未知噪聲的問題，導(dǎo)致故障狀態(tài)估計(jì)精度不高，從而影響檢測(cè)精度。因此本文將針對(duì)此問題進(jìn)行研究，主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　　(1)針對(duì)故障狀態(tài)估計(jì)中粒子濾波的粒子退化和樣本枯竭造成估計(jì)精度不高問題，采用權(quán)值抖動(dòng)螢火蟲算法和不完全重采樣策略對(duì)粒子濾波存在的這些問題進(jìn)行研究。首先利用螢火蟲算法的強(qiáng)尋優(yōu)能力特性，在采樣過程中通過權(quán)值抖動(dòng)螢火蟲算法指導(dǎo)粒子的整體移動(dòng)，加速

3、粒子向真實(shí)值附近運(yùn)動(dòng)，提高狀態(tài)估計(jì)的精度；其次，采用不完全重采樣策略，緩解粒子退化，更好地保持粒子的多樣性。
　　(2)針對(duì)未知噪聲干擾下非線性系統(tǒng)故障狀態(tài)濾波過程中濾波發(fā)散及失效導(dǎo)致估計(jì)精度不高的問題進(jìn)行研究。首先利用Sage-Husa估計(jì)器可以直接實(shí)時(shí)估計(jì)噪聲特性的特點(diǎn)，將Sage-Husa估計(jì)器與無跡卡爾曼濾波結(jié)合估計(jì)未知噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，并融入最新的量測(cè)信息產(chǎn)生建議分布函數(shù)；然后，在重采樣階段利用權(quán)值抖動(dòng)螢火蟲算法優(yōu)化粒子集