武漢星興達液壓氣動設備有限公司為您提供更多油泵型號 力士樂電磁閥DBW10B1-5X/315-6EG24N9K4

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隨著大型復雜機械設備對故障診斷精度要求的不斷提高，從20世紀80年代開始，基于非線性濾波技術的混合智能故障診斷與預測方法已經成為本領域的研究熱點。其具體的應用原理框圖如圖1所示。大型運行設備在獲取多個特征信息以后，如何通過有效的非線性濾波方法對系統的狀態進行精確的濾波處理是混合智能診斷技術的關鍵一步。目前，在工程實際應用中的非線性濾波方法主要有：交互式多模型（interactingmultiplemodel,IMM）、序貫概率比檢驗（sequentialprobahilityratiotest,SPRT）、強跟蹤濾波（strengthtrackingfilter，STF）等幾種方法。其中，IMM是一種模型自適應濾波器,該方法缺少對于模型參數的自適應能力，容易使得IMM在模型轉換時刻出現較大的估計誤差；SPRT基于信息積累的假設檢驗思想,在豐富的專家知識和充分先驗信息的前提下可行實現很好的效果,但故障修復后自適應處理能力比較差,工程應用中不好推廣；STF是一種系統狀態和參數自適應算法，采用強行殘差白化策略實現偏差自適應校正,在一定程度上提升了EKF估計精度,但缺乏對于模型的自適應能力。

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