【摘 要】
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粒子退化是粒子滤波在故障预测应用中存在的主要问题。针对粒子滤波算法样本贫化问题,提出一种基于粒子滤波与线性自回归的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,使用混合状态系
【机 构】
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第二炮兵工程学院装备管理工程系,第二炮兵96604部队
【基金项目】
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基金项目:军队科研项目(2010066)
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粒子退化是粒子滤波在故障预测应用中存在的主要问题。针对粒子滤波算法样本贫化问题,提出一种基于粒子滤波与线性自回归的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,使用混合状态系统模型和粒子滤波算法对系统状态的概率密度函数进行估计,并实时给出故障发生概率;在算法的状态预测阶段,采用线性自回归模型对故障征兆随时间的演化情况进行估计及修正,同时给出剩余使用寿命的概率密度函数。故障预测仿真实验结果证明了算法的有效性。
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