本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的KPI系統(tǒng)最優(yōu)濾波器設計

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【摘要】：為了優(yōu)化基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的嵌入式故障診斷濾波器設計,采用KPI(key performance index)思想設計FDI(fault detection and isolation)殘差,研究基于m DOs觀測器的閉環(huán)Kalman濾波器設計方法,實現(xiàn)故障診斷和系統(tǒng)狀態(tài)的有效觀測.首先,基于采樣數(shù)據(jù)得到大型復雜系統(tǒng)的KPI子空間模型,定義了跟蹤誤差,得到了閉環(huán)濾波器;其次,將殘差序列表示為Hankel模型,通過定義正交投影補矩陣并選擇恰當?shù)臄?shù)據(jù)列,構(gòu)建出新的閾值矩陣;最后,得到Kalman濾波增益的計算方法,并給出了最優(yōu)Kalman濾波器的設計步驟.結(jié)果表明,優(yōu)化后殘差的幅值降低至優(yōu)化前的1/2.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的KPI系統(tǒng)最優(yōu)濾波器設計,可提高對弱小故障監(jiān)測的靈敏度,實現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)估計和故障診斷的性能優(yōu)化.
【作者單位】： 北京科技大學自動化學院;
【關鍵詞】： KPI 殘差 觀測器 濾波器
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61473033)
【分類號】：TN713
【正文快照】： 近幾十年來,基于解析模型的故障診斷理論和方法得到了深入發(fā)展,其基本原理是通過比較實際測量的信息與解析模型的測量估計來構(gòu)建殘差,進一步對殘差進行優(yōu)化,并與閾值進行比較以判斷是否有故障發(fā)生[1-7].但是對于大型復雜系統(tǒng),存在模型龐大、模型不確定、建模困難等實際問題.采

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