基于卡尔曼滤波器的非线性系统故障诊断

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卡尔曼滤波是故障诊断领域一个重要研究方向，其滤波器使得估计的状态向量更加逼近真实状态，引起了世界各国的重视，同时也越来越受到学术界的关注。卡尔曼滤波有着计算量小、对存储容量有着低要求的特点，对在线实时运算、计算机实现提供了方便，有着广阔的应用前景。首先，通过近几年的故障诊断的发展，汇总了故障诊断技术的方法，并提出研究意义和现如今故障诊断的发展现状。把研究的重点放在了基于模型解析的故障诊断，对硬件冗余和解析冗余作了对比，选出了当今时代的主流冗余方法，并对其残差生成与评价和阈值选取做了详细的说明。其次，通过传统的卡尔曼滤波方法的研究，在此基础上加入近似概率分布，形成了能提高故障检测准确率的 UKF 算法，并对其基本原理和发展现状作了简要描述，利用仿真实例实现，从而提出了基于卡尔曼滤波的残差平滑的故障隔离技术，以及多滤波器残差故障诊断算法,实现了故障的准确定位。然后，将平方根容积法用于卡尔曼滤波算法中，SCKF 对解复杂非线性系统的状态估计问题，具有精度高、稳定性优和计算复杂度低等优点。针对发生执行器故障的非线性随机动态系统，采用 SCKF 估计系统状态，并根据状态估计结果，利用滑动时间窗口技术设计残差信号，检测故障发生。最后，利用传统的典型飞行控制系统，并加入卡尔曼滤波算法，建立飞行控制系统的动力学模型，从而实现飞机在飞行任务时的实时检测与诊断，另外分别对高斯和非高斯噪声的影响，测试卡尔曼滤波估计性能，从而证明了论文所研究的基于卡尔曼滤波器的故障诊断的优越性。

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作者
范永乐;
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作者单位

青岛理工大学;

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授予单位青岛理工大学;
学科控制工程
授予学位硕士
导师姓名周玉国;
年度 2018
页码
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类
关键词
卡尔曼滤波器;

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