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现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较其与实际值的差值来对故障进行预报.从分析设备正常工作的时间序列数据与潜在故障引起的异常数据之间的相似性的新角度,设计了系统正常度和系统异常度来判别设备是否正常运行,进而对潜在的故障进行预测.实验结果验证了该方法的可行性,并能及时准确地预报出系统故障.