强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用

？粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题.再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化,但易导致样本贫化;扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题,但难以跟踪突变状态.本文提出了强跟踪粒子滤波算法,将强跟踪滤波引入粒子滤波更新粒子,产生重要性密度,缓解粒子退化和样本贫化问题,提高跟踪突变状态的能力.仿真结果显示该算法可行并能及时准确地预报系统故障.