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一种基于双重改进粒子滤波器的故障隔离方法

哈尔滨工业大学学报 2023年第3期55卷 38-48页

作者：莫浩彬李艳军南京航空航天大学民航学院南京211106

为了解决在基于解析冗余关系的故障诊断应用中难以实现故障隔离的问题,提出了一种基于双重改进粒子滤波器的故障隔离方法。该方法利用状态和参数估计粒子滤波器组成的联合估计模型,对系统状态和潜在故障参数值进行联合估计,通过对比潜... 详细信息

为了解决在基于解析冗余关系的故障诊断应用中难以实现故障隔离的问题,提出了一种基于双重改进粒子滤波器的故障隔离方法。该方法利用状态和参数估计粒子滤波器组成的联合估计模型,对系统状态和潜在故障参数值进行联合估计,通过对比潜在故障参数估计值与其标称值实现故障隔离。在联合估计模型中,一方面,在传统的随机扰动法的基础上,利用最大似然估计法获得参数时间更新梯度,使用一种改进随机扰动法实现参数时间更新;另一方面,在采样过程中考虑当前量测值,并引入粒子群和模拟退火优化思想,使用一种采样粒子质量改进方法实现粒子采样,以提升其估计性能。仿真结果表明:在假设的两类参数型故障下,基于双重粒子滤波器的联合估计模型在鲁棒性、计算速度和估计精度上均优于基于扩展状态空间的粒子滤波器联合估计模型,在基于双重粒子滤波器的联合估计模型上,使用所提出的改进方法能显著提升其估计性能。所提出的方法基本满足参数型故障隔离对计算效率和估计精度的要求,可作为基于解析冗余关系故障诊断中的故障隔离方法。

关键词：粒子滤波器故障隔离联合估计方法粒子群优化模拟退火优化最大似然估计

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粒子滤波器在机动目标被动跟踪中的应用

数据采集与处理 2007年第2期22卷 234-237页

作者：薛锋刘忠石章松海军工程大学电子工程学院武汉430033

为处理机动目标被动跟踪中的非线性非高斯问题,提出了一种基于粒子滤波器的交互多模型(IMM)多观测站跟踪方法。使用转弯率建立了被动跟踪模型,用"蛙跳"处理方式来提高多站被动跟踪问题的可观测性,结合被动跟踪模型,利用非线性粒子滤波方... 详细信息

为处理机动目标被动跟踪中的非线性非高斯问题,提出了一种基于粒子滤波器的交互多模型(IMM)多观测站跟踪方法。使用转弯率建立了被动跟踪模型,用"蛙跳"处理方式来提高多站被动跟踪问题的可观测性,结合被动跟踪模型,利用非线性粒子滤波方法,对IMM算法进行了改进,提高了对IMM混和密度的近似程度,通过被动跟踪仿真实例,同时使用IMM粒子滤波器(IMM-PF)与IMM扩展卡尔曼滤波器(IMM-EKF)进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与IMM-EKF相比,IMM-PF具有更高的跟踪精度和更快的机动响应速度。

关键词：机动目标被动跟踪交互多模型粒子滤波器

基于自学习采样粒子滤波器的不完备故障空间交互诊断方法

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控制与决策 2012年第9期27卷 1331-1336页

作者：余伶俐唐小林唐琎中南大学信息科学与工程学院长沙410083

针对不完备空间混合系统,提出一种基于自学习采样粒子滤波器(SLSPF)的交互诊断方法,融入自学习采样机制,利用自学习即时概率指导采样,以摆脱粒子滤波器对转移概率的依赖;结合自学习采样与诊断的动态交互方式调整模式空间,使粒子滤波器... 详细信息

针对不完备空间混合系统,提出一种基于自学习采样粒子滤波器(SLSPF)的交互诊断方法,融入自学习采样机制,利用自学习即时概率指导采样,以摆脱粒子滤波器对转移概率的依赖;结合自学习采样与诊断的动态交互方式调整模式空间,使粒子滤波器采样粒子数动态减少;同时给出了不完备信息空间的真实模式与未知模式阈值的决策条件,实验结果表明,尤其在高维状态空间下,SLSPF不仅可以保证粒子滤波器的诊断精度,而且能够提高计算效率。

关键词：故障诊断自学习采样粒子滤波器不完备空间

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粒子滤波器重采样算法的分析与比较

系统仿真学报 2009年第4期21卷 1101-1105,1110页

作者：冯驰王萌汲清波哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

重采样算法解决了粒子滤波器的退化问题。从重采样实现原理、均匀分布理论和计算复杂度的角度对目前广泛应用的四种重采样算法(包括多项式重采样、残差重采样、分层重采样和系统重采样)进行了理论分析,同时引入有效样本数,设定重采样阈... 详细信息

重采样算法解决了粒子滤波器的退化问题。从重采样实现原理、均匀分布理论和计算复杂度的角度对目前广泛应用的四种重采样算法(包括多项式重采样、残差重采样、分层重采样和系统重采样)进行了理论分析,同时引入有效样本数,设定重采样阈值,将四种算法应用于经典纯方位跟踪,通过仿真比较不同重采样算法条件下的运行时间和跟踪性能,并分析重采样阈值的设定对滤波性能的影响。仿真表明,四种算法在跟踪性能上很接近,系统重采样和分层重采样算法下的运行时间很接近,优于其余两种算法,设定重采样阈值后,整体跟踪误差减小了约50%,但并未明显减慢跟踪误差随时间推移的发散趋势。

关键词：粒子滤波器重采样均匀分布理论有效样本数计算复杂度

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支持向量回归粒子滤波器的故障预测方法

计算机集成制造系统 2012年第9期18卷 2012-2017页

作者：邓森景博周宏亮空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

为了对系统进行故障预测,针对粒子滤波在故障预测中出现的样本贫化与退化问题,提出了一种支持向量回归粒子滤波器。采用支持向量回归方法建立粒子状态与其权值的非线性函数来估计粒子的连续后验概率密度模型。基于该模型进行重采样获得... 详细信息

为了对系统进行故障预测,针对粒子滤波在故障预测中出现的样本贫化与退化问题,提出了一种支持向量回归粒子滤波器。采用支持向量回归方法建立粒子状态与其权值的非线性函数来估计粒子的连续后验概率密度模型。基于该模型进行重采样获得新的粒子集并更新各粒子的权重,增加样本的多样性与有效性,提高对故障的监控与预测能力。仿真结果表明,该方法是可行的,能够准确预报系统故障。

关键词：粒子滤波器样本贫化粒子退化故障预测支持向量机

基于粒子滤波器的移动机器人惯导传感器故障诊断

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中南大学学报（自然科学版） 2005年第4期36卷 642-647页

作者：段琢华蔡自兴于金霞邹小兵中南大学信息科学与工程学院

提出一种粒子滤波器方法用于诊断移动机器人惯性导航系统传感器故障。该方法将基于规则的推理与多粒子滤波器结合,利用规则推理确定机器人运动状态,每一种运动状态用一个粒子滤波器监视。该方法有效地解决了单个粒子滤波器难以表示复杂... 详细信息

提出一种粒子滤波器方法用于诊断移动机器人惯性导航系统传感器故障。该方法将基于规则的推理与多粒子滤波器结合,利用规则推理确定机器人运动状态,每一种运动状态用一个粒子滤波器监视。该方法有效地解决了单个粒子滤波器难以表示复杂逻辑的问题,降低了每个粒子滤波器的粒子数,从而提高了诊断效率和精度。对移动机器人在5种平面运动状态下(静止、直线运动、转动等)的8种工作模式(包括1种正常工作模式和7种故障模式)进行监视的仿真结果表明,采用所提出的方法可以有效地识别惯导系统的1个或多个硬故障。

关键词：移动机器人故障检测故障诊断粒子滤波器

基于粒子滤波器和风险决策跟踪遮挡目标的方法

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电子学报 2007年第2期35卷 350-353页

作者：周妍胡波张建秋复旦大学电子工程系上海200437

为了跟踪遮挡目标,本文通过赋予外界遮挡和目标自身外观变化不同的风险度,利用风险决策的方法判断遮挡,设计了新的目标模板和模板更新规则,使目标模板既能随外观的缓慢变化自动更新,又能在全遮挡出现时维持模板不变.当这个新的目标模板... 详细信息

为了跟踪遮挡目标,本文通过赋予外界遮挡和目标自身外观变化不同的风险度,利用风险决策的方法判断遮挡,设计了新的目标模板和模板更新规则,使目标模板既能随外观的缓慢变化自动更新,又能在全遮挡出现时维持模板不变.当这个新的目标模板和模板更新规则结合粒子滤波器的跟踪算法时,可实现遮挡目标的跟踪.实际视频流的测试结果表明,本文提出的方法可以有效判断遮挡,实现了长时间全遮挡情况下的目标跟踪.

关键词：目标跟踪粒子滤波器风险决策目标遮挡

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基于粒子滤波器的盲辨识和盲均衡新方法

通信学报 2006年第10期27卷 132-135,140页

作者：王磊刘郁林重庆通信学院DSP实验室重庆400035

提出了一种新的基于粒子滤波器的盲辨识及盲均衡算法。在对信道进行辨识时,通过对信道均值的采样来代替对真实信道的采样,避免了对信道的后验密度进行采样,从而降低了算法的复杂度。算法还采用先验密度作为重要性函数,以便于对重要性函... 详细信息

提出了一种新的基于粒子滤波器的盲辨识及盲均衡算法。在对信道进行辨识时,通过对信道均值的采样来代替对真实信道的采样,避免了对信道的后验密度进行采样,从而降低了算法的复杂度。算法还采用先验密度作为重要性函数,以便于对重要性函数进行采样。仿真结果表明,该算法收敛速度快,所需的数据量少,在信噪比较低时也能完成对信道的盲辨识和盲均衡。

关键词：盲辨识盲均衡粒子滤波器重要性采样

基于高斯粒子滤波器和TVAR模型的语音增强技术

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仪器仪表学报 2008年第9期29卷 1903-1907页

作者：朱志宇江苏科技大学电子信息学院镇江212003

为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(G... 详细信息

为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(GPF)估计TVAR的模型参数,构造了语音增强算法。通过蒙特卡洛仿真实验比较了扩展卡尔曼滤波器(EKF)、标准粒子滤波器(PF)和GPF的语音增强效果,结果表明本文提出的TVAR模型能较好地描述语音信号的变化特性;PF比传统的卡尔曼滤波具有更好的滤波能力,而GPF能够在一定程度上克服粒子的退化现象,具有比标准PF更强的估计TVAR模型参数的能力,从而获得了更好的语音增强和去噪效果。

关键词：语音增强时变自回归(TVAR)模型粒子滤波器高斯粒子滤波扩展卡尔曼滤波器