为了充分利用卡尔曼滤波新息中的非高斯故障特征,提出一种基于信息散度的非线性过程故障检测与诊断方法.通过unscented卡尔曼滤波产生新息序列,利用核密度估计方法计算概率分布.在此基础上建立信息散度统计量,监控过程的运行状态.一旦检测到故障后,引入对称信息散度计算待诊断过程与故障库中各类故障之间的距离,判断故障类型.在连续搅拌反应器上的仿真结果表明,提出的方法能够及时检测到故障的发生,正确判断故障类型.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
