力士乐电磁阀

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随着计算机运算能力存储的提升,一种基于递推贝叶斯滤波原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器（par－ticlefilter，PF）的新非线性滤波方法渐渐受到人们的关注,并且在相关研究领域推广应用[1]。新非线性滤波方法的核心思想是基于一系列赋予相应权重信息的随机采样粒子，通过以加权求和的方法形式，求得近似系统的后验状态概率密度函数，然后在小均方误差的准则下实现系统状态的估计。与目前采用线性近似技术的非线性滤波方法的扩展卡尔曼滤波器（ExtendedKalmanFilter，EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UnscentedKalmanFilter，UKF）相比，新非线性滤波方法摆脱了对系统线性、高斯特性的假设依赖性，从理论上来说，可以适应任意的非线性非高斯系统。目前，在这方面的研究，已经形成领域专家的共同关注的热点，国内学者已经将PF引入到非高斯噪声下的非线性系统故障诊断中：比如，国内学者雷亚国、何正嘉、訾艳阳等给出一种基于粒子滤波器和联合参数估计的故障诊断方法。该方法将所有可能会发生故障的参数为状态变量,虽然效果不错。但是由于状态维数的增加，粒子数也会受到影响，出现递增情况,从而影响诊断的实时性[2]；国内学者田承伟、宗长富、姜国彬等人将进化策略和序贯概率比检验的思想引入粒子滤波器的基本框架构建，虽然能够解决故障的诊断与隔离问题，但是故障恢复后状态估计的自适应性问题依然存在[3]。

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