【摘 要】
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针对代价评估粒子滤波在复杂系统故障诊断中存在的样本贫乏和对强噪声影响的跟踪性能差的问题,提出了一种改进的代价评估粒子滤波算法.通过对可信度低的粒子进行优化来代替重采样过程,改善基于风险和代价进行样本更新而导致的样本贫乏问题.根据当前观测值和先验状态之间的相关性,自适应调整状态转移密度方差,若相关性大,则状态转移密度方差主要取决于前一时刻的方差;反之,主要由当前时刻的状态确定,增强了算法对时变噪声的
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050
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针对代价评估粒子滤波在复杂系统故障诊断中存在的样本贫乏和对强噪声影响的跟踪性能差的问题,提出了一种改进的代价评估粒子滤波算法.通过对可信度低的粒子进行优化来代替重采样过程,改善基于风险和代价进行样本更新而导致的样本贫乏问题.根据当前观测值和先验状态之间的相关性,自适应调整状态转移密度方差,若相关性大,则状态转移密度方差主要取决于前一时刻的方差;反之,主要由当前时刻的状态确定,增强了算法对时变噪声的适应能力.通过对某燃油机组故障诊断进行仿真分析,表明在强噪声背景下该算法的准确性得到了明显提高.
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