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《北京交通大学》 2011年
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基于粒子滤波的故障诊断方法研究

朱林富  
【摘要】:随着现代生产生活对系统设备可靠性、安全性要求的提高,故障诊断吸引了众多国内外学者的研究兴趣。故障诊断为实时检测、定位、排除故障提供了有力的科学依据。现在的系统设备结构复杂,多为非线性系统,工作现场噪声干扰严重,不同于实验室的理想高斯噪声。粒子滤波算法是解决非高斯非线性系统故障诊断问题的一种有效算法。粒子滤波是递推贝叶斯估计的一种蒙特卡洛实现方法,让样本粒子通过系统模型按时间顺序向前传播,得到各时刻系统的状态样本,从而求得系统状态的后验概率密度函数。基于粒子滤波的故障诊断方法的核心思想是:利用粒子滤波算法估计系统状态值,和系统状态真实值进行比较,其残差作为故障诊断的依据。当残差大于设定阈值时,判断故障发生,小于设定阈值时,判断故障未发生。 主要研究内容包括: (1)研究粒子滤波的基础算法和两种改进算法,分析每种算法的特点。序贯重要性采样算法(Sequential Importance Sample)是粒子滤波算法的基础算法,通过从重要性函数中采样,利用样本估计后验概率密度,解决了无法直接从真实后验概率分布中采样的问题。采样重要性重采样算法(Sample Importance Resample)采用重采样降低了序贯重要性采样算法(SIS)存在的粒子退化现象。无迹粒子滤波算法(Unscented Particle Filter)用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter)的结果作为建议分布,估计系统状态,使得估计结果的均方误差最小。 (2)为了提高非高斯非线性系统故障诊断的精确性,深入研究了两种粒子滤波算法-采样重要性重采样算法(Sampling Importance Resampling)、无迹粒子滤波算法(Unscented Particle filter)和一种无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter),提出了使用故障误报率和漏报率构成的平均代价作为衡量诊断方法效果的评价指标。以水位/温度控制系统和一维非线性单变量模型作为研究对象,由系统状态方程或观测方程的参数变化模拟故障。仿真结果表明,三种算法都能诊断出故障发生,基于无迹粒子滤波(UPF)的故障诊断方法的平均代价小于采样重要性采样算法(SIR)和无迹卡尔曼滤波算法,诊断效果优于后两种算法,提高了故障诊断的可靠性。两模型代表了一般的非线性系统,基于无迹粒子滤波(UPF)的故障诊断方法适用于一般的非线性系统。 (3)为了更接近真实故障情况,提出利用模糊逻辑代替传统的二值逻辑,将其和粒子滤波算法相结合应用到故障诊断领域。模糊逻辑可以描述故障的渐变过程,从正常到故障的过渡状态。用模糊逻辑的隶属度函数描述故障程度,粒子滤波算法估计系统状态,和实际状态比较,其结果作为残差,进行故障诊断,实现从模糊描述到精确诊断。仿真结果表明,该方法能诊断出故障发生,残差平滑值均值随故障程度的加重而增加。诊断结果含有故障程度信息,更接近真实故障,提高了故障诊断的精确性。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:U472.9

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 常敏;改进粒子滤波算法在导航星座自主定轨技术中的应用[D];南京航空航天大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 梁军;彭喜元;;基于观测相似性粒子滤波的纯角度目标跟踪[J];电子测量与仪器学报;2009年02期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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5 曾建军;夏慧异;叶仁玉;;J_(1N)统计量的优化计算[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年06期
6 张德祥;吴小培;卢一相;;EMD在汽车变速齿轮箱振动故障分析的应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年02期
7 陈跃东,郎朗;用FUZZY-PID控制器实现控制参数的自整定[J];安徽工程科技学院学报;2002年03期
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10 朱五英;;具有部分缺失数据两个几何分布总体的估计[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2008年01期
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4 李国;张心珂;杨国庆;高庆吉;;一种自适应的运动目标实时跟踪算法[A];2006年首届ICT大会信息、知识、智能及其转换理论第一次高峰论坛会议论文集[C];2006年
5 万俊;;基于MATLAB集成神经网络的给水泵故障诊断研究[A];2007年鄂、皖、苏、冀四省电机工程学会汽轮机专业学术研讨会论文集(湖北卷)[C];2007年
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7 刘晓颖;桂卫华;;复杂过程的综合集成智能故障检测与诊断方法[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
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9 苏涛;姚凯学;龙意忠;;基于Fuzzy-PI双模控制的控制系统[A];第二十四届中国控制会议论文集(下册)[C];2005年
10 何文波;刘士荣;李文磊;;基于非线性滤波方法的非线性随机系统的故障诊断[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
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1 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李高云;大型船舶航向/航迹智能容错控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王小旭;非线性SPKF滤波算法研究及其在组合导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 杨萌;非线性滤波及在惯导系统传递对准中应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 高延增;超小型水下机器人关键性能提升技术研究[D];华南理工大学;2010年
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7 宫轶松;粒子滤波算法研究及其在GPS/DR组合导航中的应用[D];解放军信息工程大学;2010年
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10 岑朝辉;卫星姿态控制系统中的故障诊断研究[D];华中科技大学;2011年
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1 马爱清;真空差压铸造系统加压模型建立与控制算法设计[D];南昌航空大学;2010年
2 苏韩;逆威布尔分布的Bayes估计问题[D];广西师范学院;2010年
3 邓立凤;逆高斯分布参数的Bayes 估计研究[D];广西师范学院;2010年
4 潘俊任;基于相似度的模糊推理算法研究[D];浙江理工大学;2010年
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6 尹霞;汽车动态称重数据预处理及模糊补偿算法设计[D];郑州大学;2009年
7 丁凯;酸化油生物柴油降粘及排放特性试验研究[D];山东农业大学;2010年
8 李东起;基于VxWorks的水下目标探测跟踪研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 刘业明;潜艇位姿控制系统智能故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 张杰;永磁同步电机伺服系统矢量控制的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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1 吕科;张军;王钢;马琳;;基于序列Monte Carlo技术的动态节点定位[J];北京航空航天大学学报;2007年08期
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5 赖斯;卢秀玉;;蒙特卡罗方法与拟蒙特卡罗方法解线性方程组[J];东华大学学报(自然科学版);2010年02期
6 崔平远,黄晓瑞;基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法及其应用[J];电机与控制学报;2001年03期
7 吴志峰;吴军;王蕊;;基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法[J];弹箭与制导学报;2009年05期
8 宁小磊;李文博;范斌;;联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法[J];弹箭与制导学报;2011年02期
9 宁小磊;李文博;陈连华;;基于联邦粒子滤波器的多传感器信息融合算法[J];弹箭与制导学报;2011年04期
10 任伟建;山茂泉;谢锋;王文东;;基于粒子滤波和贝叶斯估计的目标跟踪[J];大庆石油学院学报;2008年03期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 黄波;星间测距与导航卫星自主定轨研究[D];华中科技大学;2011年
2 文援兰;航天器精密轨道抗差估计理论与应用的研究[D];解放军信息工程大学;2001年
3 赵黎平;近地卫星自主轨道确定和控制系统研究[D];西北工业大学;2002年
4 雷桂媛;关于蒙特卡罗及拟蒙特卡罗方法的若干研究[D];浙江大学;2003年
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6 王甫红;星载GPS自主定轨理论及其软件实现[D];武汉大学;2006年
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1 刘文静;粒子滤波关键技术及其应用研究[D];河南理工大学;2010年
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3 盛建芳;基于贝叶斯估计的二项分布参数估计[D];浙江工商大学;2011年
4 李孟敏;改进粒子滤波算法及其在目标跟踪中应用研究[D];合肥工业大学;2011年
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8 郑黎方;SINS/GPS组合导航系统新算法的研究与实现[D];北京工业大学;2008年
9 李辉;基于高轨卫星的对非合作低轨卫星的无源定轨方法的仿真与分析[D];北京邮电大学;2008年
10 谭维茜;多站纯方位被动跟踪粒子滤波算法研究[D];南京理工大学;2009年
【二级参考文献】
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8 黄晓光,高梅梅,王永泓,翁史烈;基于模糊Petri网的知识表示方法在燃气轮机故障诊断专家系统中的应用[J];动力工程;2000年05期
9 戴义平,邓仁纲,刘炯,孙凯;基于遗传算法的汽轮机非线性调节系统的参数辨识研究[J];动力工程;2003年01期
10 钱忠良,陈伟灿;红外图像目标瞄准点测量和基于自适应Kalman滤波的瞄准点跟踪[J];电子测量与仪器学报;1994年01期
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1 刘峰;;客车行车安全监测及状态辨识的贝叶斯随机滤波方法[A];铁道科学技术新进展——铁道科学研究院五十五周年论文集[C];2005年
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1 王志鹏;基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用[D];大连理工大学;2001年
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1 李伟;铁道车辆状态监测的理论、方法与应用研究[D];铁道部科学研究院;2000年
2 彭备战;信息融合技术在设备故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2002年
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【相似文献】
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2 肖延国;魏建明;邢涛;阴泽杰;刘海涛;;分布式Unscented粒子滤波跟踪[J];光学精密工程;2009年07期
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7 管波;李宗涛;马龙华;;基于状态重建的改进粒子滤波算法在SINS/GPS中的应用研究[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年
8 詹武平;聂冲;;改进的UPF在GPS数据处理中的应用[A];全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2010年
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1 ;中共沈阳市委关于开展向陈新海同志学习活动的决定[N];沈阳日报;2010年
2 李东梅 连小芳;抠门大方文孝珠[N];宁夏日报;2007年
3 广西龙州县鸭水电厂 王昉;变压器故障诊断方法的探讨[N];中华合作时报;2004年
4 记者 谢克俭;省科协全力备战“6·18”[N];福建科技报;2006年
5 记者 谢克俭;院士项目签约6项总投资3.75亿元[N];福建科技报;2006年
6 林子务;故障的感官诊断[N];中国纺织报;2004年
7 蒋金波;新时代需要高素质修车专家[N];市场报;2005年
8 张建 李高健 本报记者  凌翔;舰艇装备“守护神”[N];解放军报;2006年
9 姜朝晖 李成先;研发设备监测系统通过专家评审[N];抚顺日报;2009年
10 ;机械工业出版社推出一批新书(下)[N];中国机电日报;2000年
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1 田隽;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法的研究[D];中国矿业大学;2010年
2 宫轶松;粒子滤波算法研究及其在GPS/DR组合导航中的应用[D];解放军信息工程大学;2010年
3 王乐;卫星USB测控体制下信号特征参数的分析与识别[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 宋越明;基于粒子滤波的跟踪方法研究[D];解放军信息工程大学;2010年
5 李甫;粒子滤波算法研究及其电路设计[D];西安电子科技大学;2010年
6 蒋蔚;粒子滤波改进算法研究与应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
7 周寿军;左心室MRI序列的运动跟踪新方法[D];第一军医大学;2004年
8 李涛;非线性滤波方法在导航系统中的应用研究[D];国防科学技术大学;2003年
9 徐茂格;混沌通信中的粒子滤波技术研究[D];南京理工大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 冯卫娜;非线性系统参数和状态联合估计新算法研究[D];郑州大学;2010年
2 金梦珺;概率假设密度粒子滤波的算法与硬件实现研究[D];浙江大学;2011年
3 苟若愚;基于粒子滤波的运动目标跟踪算法研究与实现[D];重庆大学;2010年
4 张楠;基于粒子滤波的目标跟踪算法研究[D];广东工业大学;2011年
5 王洪;基于粒子滤波的飞行目标视频跟踪系统研究[D];武汉理工大学;2010年
6 钱翔;基于改进粒子滤波器目标跟踪算法研究[D];安徽大学;2010年
7 杜炳硕;基于粒子滤波的汽车防撞雷达研究[D];南京理工大学;2004年
8 王兆光;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法研究[D];南京航空航天大学;2010年
9 杨涛;人脸检测与跟踪[D];西北工业大学;2004年
10 刘涛;基于粒子滤波的目标跟踪算法研究[D];西南大学;2010年
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