MATLAB实现的SIR粒子滤波器故障诊断与误报漏报优化系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现的基于序贯重要性重采样(SIR)粒子滤波器，可对动态系统进行实时故障诊断。系统通过处理状态观测数据检测异常与故障，并针对误报率和漏报率进行参数优化，提升诊断准确性。

详 情 说 明

基于SIR粒子滤波器的动态系统故障诊断与误报漏报评估平台

项目介绍

本项目实现一种基于序贯重要性重采样（SIR）粒子滤波器的先进故障诊断方法。系统通过对动态系统的状态观测数据进行实时处理，能够有效检测系统运行过程中的异常状态和故障模式。特别针对误报率和漏报率进行参数优化，通过SIR粒子滤波的状态估计能力，结合故障诊断算法，实现对系统健康状况的准确评估和早期预警。

功能特性

• 实时故障检测：基于粒子滤波的状态估计，实现对动态系统异常状态的实时监测
• 多参数优化：针对误报率(FAR)和漏报率(MDR)进行诊断阈值优化
• 可视化分析：提供状态估计曲线、粒子分布演变等直观的可视化结果
• 性能评估：输出完整的诊断性能指标，包括分类统计表和置信度分析
• 灵活配置：支持用户自定义系统模型参数和粒子滤波参数

使用方法

1. 准备输入数据：准备系统状态观测数据、系统模型参数和测试数据集
2. 配置参数：设置粒子数量、重采样策略、故障诊断阈值等参数
3. 运行诊断：执行主程序开始故障诊断分析
4. 查看结果：分析输出的故障诊断报告、性能评估指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Signal Processing Toolbox（可选，用于数据处理）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，包括粒子滤波算法的完整实现、故障诊断决策模块以及性能评估系统。具体实现了观测数据的预处理、系统状态的空间建模、序贯重要性重采样过程、故障模式的实时识别与分类、诊断阈值的自适应优化，并生成包含误报漏报统计的综合性能报告。同时负责协调各可视化模块，输出状态估计对比曲线和粒子分布演化图。