力士乐电磁阀

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随着大型复杂机械设备对故障诊断精度要求的不断提高，从20世纪80年代开始，基于非线性滤波技术的混合智能故障诊断与预测方法已经成为本领域的研究热点。其具体的应用原理框图如图1所示。大型运行设备在获取多个特征信息以后，如何通过有效的非线性滤波方法对系统的状态进行精确的滤波处理是混合智能诊断技术的关键一步。目前，在工程实际应用中的非线性滤波方法主要有：交互式多模型（interactingmultiplemodel,IMM）、序贯概率比检验（sequentialprobahilityratiotest,SPRT）、强跟踪滤波（strengthtrackingfilter，STF）等几种方法。其中，IMM是一种模型自适应滤波器,该方法缺少对于模型参数的自适应能力，容易使得IMM在模型转换时刻出现较大的估计误差；SPRT基于信息积累的假设检验思想,在丰富的专家知识和充分先验信息的前提下可行实现很好的效果,但故障修复后自适应处理能力比较差,工程应用中不好推广；STF是一种系统状态和参数自适应算法，采用强行残差白化策略实现偏差自适应校正,在一定程度上提升了EKF估计精度,但缺乏对于模型的自适应能力。

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