【摘要】：卡爾曼濾波是故障診斷領(lǐng)域一個(gè)重要研究方向,其濾波器使得估計(jì)的狀態(tài)向量更加逼近真實(shí)狀態(tài),引起了世界各國的重視,同時(shí)也越來越受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注�？柭鼮V波有著計(jì)算量小、對(duì)存儲(chǔ)容量有著低要求的特點(diǎn),對(duì)在線實(shí)時(shí)運(yùn)算、計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)提供了方便,有著廣闊的應(yīng)用前景。首先,通過近幾年的故障診斷的發(fā)展,匯總了故障診斷技術(shù)的方法,并提出研究意義和現(xiàn)如今故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀。把研究的重點(diǎn)放在了基于模型解析的故障診斷,對(duì)硬件冗余和解析冗余作了對(duì)比,選出了當(dāng)今時(shí)代的主流冗余方法,并對(duì)其殘差生成與評(píng)價(jià)和閾值選取做了詳細(xì)的說明。其次,通過傳統(tǒng)的卡爾曼濾波方法的研究,在此基礎(chǔ)上加入近似概率分布,形成了能提高故障檢測(cè)準(zhǔn)確率的UKF算法,并對(duì)其基本原理和發(fā)展現(xiàn)狀作了簡(jiǎn)要描述,利用仿真實(shí)例實(shí)現(xiàn),從而提出了基于卡爾曼濾波的殘差平滑的故障隔離技術(shù),以及多濾波器殘差故障診斷算法,實(shí)現(xiàn)了故障的準(zhǔn)確定位。然后,將平方根容積法用于卡爾曼濾波算法中,SCKF對(duì)解復(fù)雜非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題,具有精度高、穩(wěn)定性優(yōu)和計(jì)算復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)發(fā)生執(zhí)行器故障的非線性隨機(jī)動(dòng)態(tài)系統(tǒng),采用SCKF估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài),并根據(jù)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果,利用滑動(dòng)時(shí)間窗口技術(shù)設(shè)計(jì)殘差信號(hào),檢測(cè)故障發(fā)生。最后,利用傳統(tǒng)的典型飛行控制系統(tǒng),并加入卡爾曼濾波算法,建立飛行控制系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,從而實(shí)現(xiàn)飛機(jī)在飛行任務(wù)時(shí)的實(shí)時(shí)檢測(cè)與診斷,另外分別對(duì)高斯和非高斯噪聲的影響,測(cè)試卡爾曼濾波估計(jì)性能,從而證明了論文所研究的基于卡爾曼濾波器的故障診斷的優(yōu)越性。
【圖文】：

圖 3.13 基于 UKF 的故障診斷流程圖Fig.3.13 Based UKF fault diagnosis flow chart般情況下，系統(tǒng)殘差的生成與噪聲信號(hào)生成所對(duì)應(yīng)，通過所設(shè)定的閾值在M 時(shí)刻所估計(jì)的殘差平均值d 。當(dāng)殘差均值大于所設(shè)定的閾值 ，，表

圖 4.1 CKF 算法的卡爾曼增益情況Fig. 4.1 Kalman gain of CKF algorithm0.91a=1.0a=0.94a=0.8
【學(xué)位授予單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN713;TP277

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2665137