PF_Code粒子滤波的源码

资 源 简 介

PF_Code粒子滤波的源码

详 情 说 明

粒子滤波作为一种基于蒙特卡洛方法的非线性系统状态估计技术，在故障诊断领域具有重要应用价值。该MATLAB实现的粒子滤波代码主要包含以下几个关键模块：

首先在初始化阶段，代码会建立系统状态空间模型，包括过程方程和观测方程的数学表达。针对故障诊断场景，通常会特别设计状态变量来表征设备健康状态或故障模式。

核心算法部分采用序贯重要性采样（SIS）框架，通过粒子集来近似后验概率分布。每个粒子都携带状态向量和对应的权重值。在预测步骤中，代码会根据系统动力学模型传播粒子状态，并加入适当的过程噪声。

重采样模块是关键创新点之一，作者可能采用了系统重采样或残差重采样等策略来解决粒子退化问题。特别是在故障诊断应用中，重采样策略需要平衡计算效率和故障检测灵敏度。

观测更新阶段会结合实时传感器数据，通过计算似然函数来调整粒子权重。对于故障诊断场景，观测模型可能需要考虑不同故障模式下的传感器特性变化。

诊断决策模块会分析粒子集的统计特征，如计算状态估计的均值/方差，或通过聚类分析识别故障模式。该实现可能包含故障阈值判断等专门针对诊断任务的逻辑。

代码在工程实践方面可能优化了计算效率，比如采用向量化运算加速权重计算，或实现并行化处理。对于长期运行的诊断系统，可能还包含粒子集自适应调整机制。