【摘要】：本文研究了一類隨機(jī)切換非線性系統(tǒng)的故障檢測(cè)和故障估計(jì)問(wèn)題,提出不同的濾波方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)且取得較好的效果,并以此為依據(jù)構(gòu)造殘差信號(hào)判斷是否發(fā)生故障,并對(duì)故障幅值進(jìn)行估計(jì)。主要工作如下:首先,研究了隨機(jī)切換非線性系統(tǒng)的基本概念,包括:切換規(guī)則與子系統(tǒng)狀態(tài)空間方程。不同時(shí)刻,運(yùn)行其中某個(gè)子系統(tǒng)。隨著時(shí)間進(jìn)行,不同子系統(tǒng)之間按切換規(guī)則進(jìn)行隨機(jī)切換,每個(gè)子系統(tǒng)通過(guò)非線性狀態(tài)空間模型描述。之后,研究了故障診斷有關(guān)的知識(shí),其中基于解析模型的方法是主要研究重點(diǎn)。其次,研究了傳統(tǒng)卡爾曼濾波相關(guān)理論,并且針對(duì)其存在的問(wèn)題與局限性,研究了平方根無(wú)跡卡爾曼濾波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)與平方根容積卡爾曼濾波(Square Root Cubature Kalman Filter,SRCKF)方法,使其可以實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。針對(duì)隨機(jī)切換非線性系統(tǒng)不能確定何時(shí)運(yùn)行哪個(gè)子系統(tǒng)的問(wèn)題,為了減少問(wèn)題復(fù)雜度,研究交互式多模型算法(Interactive Multiple Model,IMM)改進(jìn)SRUKF及SRCKF,提出了交互式平方根無(wú)跡卡爾曼算法(IMM-SRUKF)及交互式平方根容積卡爾曼算法(IMM-SRCKF)對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)估計(jì),該算法可以能夠得到較準(zhǔn)確的系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果,還可以減少直接對(duì)隨機(jī)切換非線性系統(tǒng)進(jìn)行濾波的復(fù)雜度。根據(jù)濾波結(jié)果對(duì)隨機(jī)切換非線性系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,能夠較為準(zhǔn)確的檢測(cè)到故障發(fā)生和估計(jì)出故障幅值。之后,通過(guò)仿真對(duì)兩種算法優(yōu)劣進(jìn)行了比較。最后,因?yàn)榭柭鼮V波對(duì)非線性非高斯系統(tǒng)濾波效果較差,所以,針對(duì)這種限制條件,又研究了粒子濾波(Particle Filter,PF)方法,該方法可以對(duì)非高斯非線性系統(tǒng)取得較好的效果。針對(duì)傳統(tǒng)PF存在采集粒子數(shù)目眾多及粒子退化等問(wèn)題,引入無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)與PF結(jié)合,提出了無(wú)跡粒子濾波算法(Unscented Particle Filter,UPF),該方法優(yōu)化重要性密度函數(shù)的選取,減少采樣點(diǎn)的數(shù)量,減少了計(jì)算復(fù)雜度。接下來(lái)針對(duì)隨機(jī)切換非線性系統(tǒng)濾波存在的問(wèn)題,利用IMM改進(jìn)UPF算法,提出了IMM-UPF濾波算法,并可以獲得較好的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。在此基礎(chǔ)上對(duì)處于非高斯噪聲下的系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,可以較為準(zhǔn)確的檢測(cè)到故障發(fā)生和估計(jì)出故障幅值。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP277;TN713
【圖文】：

(c) 系統(tǒng)狀態(tài) 3圖 3-4 IMM-SRCKF 狀態(tài)估計(jì)結(jié)果對(duì)比圖，將 IMM-SRCKF 狀態(tài)估計(jì)結(jié)果與 CKF 狀態(tài)估計(jì)可以發(fā)現(xiàn)，IMM-SRCKF 較為接近真實(shí)值，可以準(zhǔn)確差較大，不能很好地估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)。IMM-SRCK證明 IMM-SRCKF 算法較為有效。KF 與 IMM-SRCKF 對(duì)比差(RMSE)作為性能指標(biāo)，比較這兩種算法的狀態(tài)估 211 MkRMSE x k x kM 采集數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，x k 表示系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)值，x k 表， 描述了 sigma 點(diǎn)偏離狀態(tài)值的程度，滿足10分布下可以選擇 3 r，這個(gè)參數(shù)一般保證濾波算正定性。當(dāng)系統(tǒng)服從高斯分布時(shí)， =2時(shí)得到最優(yōu)

4-2 基于濾波器的故障觀測(cè)估計(jì)值和實(shí)際觀r ( k ) = y ( k ) - y ( k | k 1果，設(shè)計(jì)殘差評(píng)價(jià)函0211( ) ( ) k Lk k r k L L表示評(píng)價(jià)步長(zhǎng)。有故障發(fā)生時(shí)殘差評(píng)0sup ( )kth fJ J k 故障：( )thJ k J，故障發(fā)生( )th k J，故障未發(fā)定能夠發(fā)現(xiàn)故障發(fā)生

非線性狀態(tài)函數(shù)和非線性觀測(cè)函數(shù)；w k 為增廣系協(xié)方差矩陣為 Q k 。對(duì)構(gòu)建的增廣系統(tǒng)，重新調(diào)用濾得到 f k 的估計(jì)值。例子，對(duì)其進(jìn)行故障診斷。系統(tǒng)發(fā)生執(zhí)行器故障，變 0, 400.5, 40kf kk 以后，根據(jù)公式(4.8)選擇步長(zhǎng) L 10,分別計(jì)算采用 I殘差評(píng)價(jià)函數(shù)。設(shè)定 IMM-SRUKF 的閾值為 1，IM-4，4-5 所示。從圖中可以看出，IMM-SRUKF 的評(píng)價(jià)函數(shù)，選擇的閾值也更大。此外，IMM-SRUKF 在 而 IMM-SRCKF 在 k 43檢測(cè)到故障發(fā)生。所以，這。

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本文編號(hào)：2785652