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利用自回归模型和卡尔曼滤波算法的故障预测与预警方法

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摘要

本发明公开了一种利用自回归模型和卡尔曼滤波算法的故障预测与预警方法，所述方法包括如下步骤：一、建立故障自回归退化模型的状态方程与测量方程；二、计算状态向量预测值三、计算系统状态协方差矩阵的预测值P(k|k‑1)；四、计算滤波增益系数K(k)；五、计算系统状态协方差矩阵的估计值P(k)；六、计算状态向量估计值七、计算测量向量的预测值到八、计算测量向量预测值的上边界到和下边界y(k)到y(k+m)；九、确定故障预警结果；十、每个k时刻重复二～九，迭代实现故障预测和预警。该方法能够在控制系统发生故障之前给出可靠的预警信号，有效保障系统的安全性及稳健性，其原理清晰，算法简单，易于实际工程实现。

著录项

  • 公开/公告号CN114063456A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202111350431.7

  • 发明设计人 王振华;张文瀚;沈毅;

    申请日2021-11-15

  • 分类号G05B13/04(20060101);

  • 代理机构23206 哈尔滨龙科专利代理有限公司;

  • 代理人李智慧

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B13/04 专利申请号:2021113504317 申请日:20211115

    实质审查的生效

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