非线性系统故障诊断的粒子滤波方法

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1、第３期电子学报Ｖ０１．４３Ｎｏ．３２０１５年３月ＡＣｍＥＬＥＣｍＯＮＩＣＡｓＩＮＩＣＡＭａｒ．２０１５非线性系统故障诊断的粒子滤波方法张玲霞１，刘志仓１，王辉１，齐会云１，胡旦２（１．西安电子科技大学空间科学与技术学院，陕西西安７１０１２６；２．电子科技大学自动化工程学院，四川成都６１１７３１）摘要：针对粒子滤波存在粒子退化问题，提出一种基于无迹卡尔曼滤波和部分重采样的改进的粒子滤波算法．通过无迹卡尔曼滤波产生重要性分布函数和使用部分重采样算法进行重采样，以丰富粒子的多样性．并针对非线性系统故障

2、诊断中非高斯背景下，似然函数检测量难以导出的问题，提出一种基于多模型和似然函数值的诊断方法．仿真结果表明：改进的滤波算法的估计精度优于标准的粒子滤波算法及其现有的两种改进算法，提出的故障诊断方法能够做到快速检测与准确隔离．关键词：故障诊断；粒子滤波；无迹卡尔曼滤波；非线性系统；似然函数中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：０３７２—２１１２（２０１５）０３．０６１５—０５电子学报ＵＲＬ．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｉｏｕｍ．１．ｏｒｇ．ｅｌｌＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２—２１１２．２０１５

3、．０３．０３１ＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒＭｅｔｈｏｄｆｏｒＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｉｎＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｙｓｔｅｍＺＨＡＮＧＬｉｎｇ．ｘｉａｌ，ＬＩＵＺｈｉ．ｔａｎ９１，ＷＡＮＧＨｕｉｌ，ＱＩＨｕｉ．ｙｕｎｌ，删Ｏａｎ２（１．＆ｈｏｄｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＳｃｉｅｎｃｅ＆乃如嘞，，ＶｕＪ．ｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ，Ｓｈａａｍｉ７１０１２６，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵＥＳＴＣ，Ｃｈｅｎｇｄｕ，Ｓｉｃｈｕａｎ６１１７３１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒ

4、ａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｐａｒｔｉｃｌｅｄｅｇｅｎｅｒａｃｙｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｎｄｐａｒｔｉａｌｒｅｓａｍｐｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＢｙｕｓｉｎｇｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｐａｒｔｉａｌｒｅｓａｍｐｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｒｅｓａｍｐｌｅｐａｒｔｉｃ

5、ｌｅｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｅｎｒｉｃｈｅｓｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂ—ｌｅｍｗｈｉｃｈｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｗｉｔｈｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｉｎｔｙｐｉｃａｌｌｙｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎ－Ｇａｕｓｓｉａｎ，ａｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄＯｎｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓ

6、ｈｏｗｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｕｌｐｅＩ－ｆｏｒｍｓｔｈａｔｏｆｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｅｘｉｓｔｅｄｉｎｔｈｅｆｉｌｔｅｒｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆａｕｌｔｄｉ—ａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｄｅｔｅｃｔｆａｕｌｔｑｕｉｃｋｌｙａｎｄｉｓｏｌａｔｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：１引言ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｐａｒｄｃｌｅｆｉｌｔｅｒ；ｕｎ

7、ｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍ；ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ粒子滤波ＰＦ（ＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒ）旧ｊ是基于贝叶斯滤波的非线性滤波方法，适用于任何非线性系统，并且对系统目前对于线性动态系统的滤波问题，已经形成了比较成熟的理论和方法，卡尔曼滤波ＫＦ（ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ）是的噪声没有任何限制，可以逼近状态的最优估计．粒子滤波的主要问题是存在粒子退化现象，即经过多步迭代其中典型的代表．扩展卡尔曼滤波ＥＫＦ（ＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎ之后，大部分粒子的权值变得非常小，造成大量的

8、计算Ｆｉｌｔｅｒ）是ＫＦ在非线性领域的扩展，但是对于强非线性系统容易造成算法不收敛的情况．无迹卡尔曼滤波ＵＫＦ浪费在小权值粒子上．１９９３年Ｇｏｒｄｏｎ［３］等人提出重采样算法，一定程度上解决了粒子退化问题，但也带来了粒（ＵｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ）Ｉｌｌ与ＥＫＦ将非线性问题近似线子易丧失多样