多模型UKF方法及其在故障诊断中的应用

• 作者: 刘小雄 章卫国 赵鹏轩 邱岳恒
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波器 扩展多模型自适应估计方法 无迹卡尔曼滤波 残差 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1126-1128,1131
• 页数: 4页
• 分类号: TP303
• 语种: 中文

摘要

当系统的非线性行为较强时,扩展卡尔曼滤波器对系统状态变量估计的性能将大幅下降；针对传统的扩展多模型自适应估计方法(EMMAE)的不足,文章提出了一种新的基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和多模型自适应估计相结合的故障诊断方法；首先利用UKF能更好的逼近状态方程的非线性特性,然后利用改善后的残差质量提高故障隔离的效果；仿真结果表明,传统的故障诊断方法相比,该方法能快速准确地辨识出系统故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章卫国	西北工业大学自动化学院	245	1879	21.0	28.0
2	刘小雄	西北工业大学自动化学院	110	752	12.0	19.0
3	邱岳恒	西北工业大学自动化学院	10	38	4.0	5.0
4	赵鹏轩	中航工业第一飞机设计研究院第六所	7	19	3.0	4.0