文档名：强噪声背景下基于改进CRPF的故障诊断方法
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.
作者：王进花曹洁李伟
作者单位：兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050
母体文献：第十二届中国智能机器人大会论文集
会议名称：第十二届中国智能机器人大会
会议时间：2017年10月1日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国人工智能学会
语种：chi
分类号：
关键词：故障诊断 代价评估粒子滤波 状态估计 时变噪声
在线出版日期：2020年10月26日
基金项目：
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