基于数据驱动的KPI系统最优滤波器设计
发布时间:2017-08-27 23:06
本文关键词:基于数据驱动的KPI系统最优滤波器设计
【摘要】:为了优化基于数据驱动的嵌入式故障诊断滤波器设计,采用KPI(key performance index)思想设计FDI(fault detection and isolation)残差,研究基于m DOs观测器的闭环Kalman滤波器设计方法,实现故障诊断和系统状态的有效观测.首先,基于采样数据得到大型复杂系统的KPI子空间模型,定义了跟踪误差,得到了闭环滤波器;其次,将残差序列表示为Hankel模型,通过定义正交投影补矩阵并选择恰当的数据列,构建出新的阈值矩阵;最后,得到Kalman滤波增益的计算方法,并给出了最优Kalman滤波器的设计步骤.结果表明,优化后残差的幅值降低至优化前的1/2.基于数据驱动的KPI系统最优滤波器设计,可提高对弱小故障监测的灵敏度,实现系统状态估计和故障诊断的性能优化.
【作者单位】: 北京科技大学自动化学院;
【关键词】: KPI 残差 观测器 滤波器
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61473033)
【分类号】:TN713
【正文快照】: 近几十年来,基于解析模型的故障诊断理论和方法得到了深入发展,其基本原理是通过比较实际测量的信息与解析模型的测量估计来构建残差,进一步对残差进行优化,并与阈值进行比较以判断是否有故障发生[1-7].但是对于大型复杂系统,存在模型庞大、模型不确定、建模困难等实际问题.采
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,本文编号:746258
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