基于MATLAB的SIR粒子滤波器动态系统故障诊断系统

资 源 简 介

本系统采用SIR粒子滤波算法，结合状态估计与统计假设检验，实现对动态系统的实时故障诊断与性能评估。通过分析观测数据与模型预测偏差，有效识别系统异常状态并降低误报率。

详 情 说 明

基于SIR粒子滤波器的动态系统故障诊断与性能评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于序贯重要性重采样（SIR）粒子滤波算法的动态系统故障诊断与性能评估系统。系统通过实时分析系统观测数据与模型预测之间的偏差，结合统计假设检验方法，能够有效识别系统的异常状态，并量化评估诊断算法的可靠性。

功能特性

• 核心状态估计：采用SIR粒子滤波算法，实现对非线性、非高斯动态系统的状态进行高精度估计。
• 实时故障诊断：基于状态估计结果与观测数据的残差序列，运用假设检验逻辑判断系统是否发生故障。
• 可靠性性能评估：内置误报率（FAR）与漏报率（MDR）计算模块，可对诊断算法的性能进行量化评估。
• 结果可视化：提供状态估计轨迹、故障检测统计量、性能指标趋势等多种实时监测图表。

使用方法

1. 配置输入：

- 准备系统观测数据（n×m矩阵）。 - 设置系统模型参数，包括状态转移函数、观测函数及噪声特性。 - 配置故障诊断参数，如检测阈值、粒子数等。 - 设置性能评估参数，如误报率容忍阈值等。

1. 运行系统：

- 执行主程序，系统将自动进行状态估计与故障诊断。

1. 获取输出：

- 查看输出的故障诊断二元标志序列。 - 分析系统状态的后验估计分布及置信区间。 - 获取包含FAR、MDR等指标的详细性能评估报告。 - 观察生成的实时监测图表，辅助分析系统状态。

系统要求

• MATLAB：推荐使用 MATLAB R2018b 或更高版本。
• 必要工具箱：需要 Statistics and Machine Learning Toolbox 以支持统计计算。
• 内存：建议至少 4GB 可用内存，处理大规模数据时需更多内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，主要功能包括：初始化系统模型与粒子滤波器参数；执行粒子滤波算法进行序贯状态估计；计算故障检测统计量并实施假设检验以判定故障；实时更新并记录诊断结果；计算性能评估指标并生成可视化图表。