非高斯噪声下基于Unscented粒子滤波器的非线性系统故障诊断方法

？非高斯噪声下非线性系统的故障诊断中，一般是基于粒子滤波器的方法，但普通粒子滤波器通常会发生“退化”现象，严重影响故障的检测和诊断品质。本文通过引入Unscented粒子滤波器方法，利用Unscented变换对随机分布的非线性概率传递能力来产生建议分布，能明显地改善普通粒子滤波器的性能；然后，提出了基于该滤波器的序贯式故障诊断策略，采用负对数似然比方法监控系统的运行状态，故障发后利用状态联合估计器进行故障隔离。计算实例表明，该新方法能实时检测诊断出非线性系统的故障，同时能抑制非高斯噪声的影响。