基于粒子濾波算法的傳感器故障診斷方法研究.pdf

1、傳感器故障診斷一直以來都是工業(yè)界與學術界研究的熱點話題。由于傳感器通常安裝在現場，一般在工作一段時間以后，其性能會受到現場惡劣環(huán)境的影響，甚至發(fā)生故障。據統(tǒng)計，在控制系統(tǒng)的各種故障中，傳感器和執(zhí)行器的故障占80％左右，所以在控制系統(tǒng)的診斷中，首先應進行傳感器的故障診斷，對其狀態(tài)進行有效的監(jiān)視和評估。
　　本文研究的內容主要為:針對非線性系統(tǒng)中的傳感器故障問題，提出了一種基于粒子濾波與假設檢驗方法的故障診斷算法，對幾種常見類型的傳感

2、器故障進行在線、實時診斷。通過使用一組粒子濾波器來獲取系統(tǒng)當前的狀態(tài)和輸出的估計值，并與傳感器真實的量測值進行比較。并用序貫概率比檢驗法和廣義最大似然法則分析、辨識具體的故障類型，得出最終的診斷結果。
　　本文的創(chuàng)新點主要在以下幾個方面:
　　1.本文提出的一種自適應的粒子濾波方法，能夠在傳感器發(fā)生故障時進行診斷并且對故障值進行補償。且在本文所研究的方法只使用一個粒子濾波器，相較于其他使用多個粒子濾波器進行故障診斷的算法能夠

3、減小很大一部分的計算負載量。
　　2.在傳感器故障診斷中，將粒子濾波算法與序貫概率比檢驗方法相結合。相較于其他需要固定樣本數的假設檢驗法，序貫概率比方法能夠在最小的時間得出準確的診斷結果。這有利于當故障發(fā)生以后，工作人員能夠在最短時間內得知并及時做出措施，避免在事態(tài)變得更加嚴重。
　　3.傳統(tǒng)的假設檢驗方法無法解決涉及多元問題的復合假設檢驗問題。對此，本文提出通過廣義最大似然法則方法對不同類型的傳感器故障進行辨識，最終得到準