基于多模型简化CDKF的故障诊断方法

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1、基于多模型简化CDKF的故障诊断方法邱岳恒章卫国赵鹏轩(西北工业大学自动化学院，西安710072)(中航工业西安飞机设计研究所飞控液压所，西安710089)摘刘小雄(西北工业大学自动化学院，西安710072)要：针对使用传统卡尔曼滤波器对非线性系统进行故障诊断，估计精度低的问题，提出了一种新的故障诊断方法．该方法结合多模型自适应估计和简化中央差分卡尔曼滤波器的优点，能在线快速地检测出故障，利用中央差分代替了雅可比矩阵的求解，使系统状态估计准确收敛到真实值附近，而且避免了反复求解量测预测方差等一系列繁杂过程．在执行机构不

2、同故障的情况下，通过与其他算法进行诊断对比，结果表明提出的算法在精度上和运行速度上具有明显的优势．关键词：非线性系统；故障诊断；多模型自适应估计；简化中央差分卡尔曼滤波器：执行机构中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1001-5965(2013)07-0968-05FaultdiagnosisapproachbasedonmultiplemodelestimatorwithsimplifiedCDKFQiuYuehengZhangWeigno(CollegeofAutomation，NorthwesternP

3、olytechnica】University，Xi’an710072．China)ZhaoPengxuan(Fligh‘C。“‘mlandHydraulicInstitute，Xi’anAircraflDesignInstiluteofAVIC，Xi’an710089，China)LiuXiaoxiong(CollegeofAutomation，NorthwesternPolyteehnicalUniversity，Xi’an710072．China)Abstract：Asthedirectapplicationoft

4、raditionalKalmanfiltertofauItdiagnosisofthenonlinearsystemusua儿Yresultstolowestimationaccuracy，anewfaultdiagnosisapproachwasproposed．ThemethodcombjnesthemultitudemodeladaptiveestimationandthesimplifiedcentraldifferenceKalmantilter．Therefore．jta、chieVeson．1inefau

5、ltdetectionrapidly，andmakesthestateestimationvaluesconvergetorealvaIuesco玎ectlvbenefitsfromthereplacementoftheJacobianmatrixcalculationbycentraldjfferencetransformation．Mo『eo．ver,therepeatedprocessofsolvingmeasurementequationsandvariancesisavoided．Inthepresentso

6、fvariousactuatorfaults，thesimulationresultsindicatetheeffectivenessandrapidityoftheproposedaIgori￡bmcom．paredwiththeotherfilters．Keywords：nonlinearsystem；faultdiagnosis；multitudemodeladaptiveestimatjon；simpI洒edcentfaldifferenceKalmantilter：actuator收稿13期：2012-07-

7、30；网络出版时间：2013-07-0109：1I网络出版地址：WWW．enki．net／kems／detail／11．2625．V．20130701．0911001．html基金项目：航空科学基金资助项目(20100753009】作者简介：邱岳恒(1984一)，男，江西抚州人，博士生，qiuyuebeng@163．corn,第7期邱岳恒等：基于多模型简化CDKF的故障诊断方法969随着现代先进飞机飞行任务扩展、飞行稳定性提高以及飞行包线扩大等要求，执行机构的输出指令是否精确与准确将影响整个飞行控制系统的性能，甚至可能

8、决定飞机能否正常飞行．因此，如何快速准确地诊断出执行机构故障有着极其重要的意义．多模型自适应估计方法(MMAE，Multi-tudeModelAdaptiveEstimation)¨。是一种有效的故障检测与隔离方案，它只需对正常状态和各种故障状态分别建立相应的滤波器，就能快速地判断故障发生的部位和大小．面对非线性滤波的问题，引入了