基于粒子滤波的故障检测

资 源 简 介

基于粒子滤波的故障检测

详 情 说 明

基于粒子滤波的故障检测是一种结合概率统计和状态估计思想的先进检测方法。该方法利用粒子滤波算法对系统状态进行跟踪，通过分析系统输出与预期行为之间的差异来识别潜在的故障。

粒子滤波算法的核心思想是用一组离散的粒子来近似表示系统的状态分布。这些粒子在状态空间中传播，并通过观测数据不断调整其权重。在故障检测应用中，系统正常运行时的行为模式被建模为状态空间模型，而粒子滤波则用于实时跟踪系统状态的变化。

作为检测函数的似然函数起着关键作用，它衡量当前观测数据与预期模型之间的匹配程度。当系统出现故障时，观测数据与模型预测之间会产生显著差异，导致似然函数值异常降低。通过设定适当的阈值，可以及时检测到这种异常变化，从而判断系统是否出现故障。

这种方法相比传统检测技术具有明显优势：能够处理非线性、非高斯系统；对模型不确定性有更好的鲁棒性；可以同时进行状态估计和故障检测。特别适合复杂动态系统的实时监测应用场景。