水下航行器故障诊断：改进连续-离散无迹卡尔曼滤波方法

"基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断 (2014年)" 本文是2014年发表的一篇工程技术论文，由徐德民等人撰写，主要探讨了如何利用改进的连续-离散无迹卡尔曼滤波算法（UKF）对水下航行器的故障进行诊断。该算法是针对连续非线性系统的参数估计问题而提出的，旨在提高故障检测的准确性和效率。 无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种适用于非线性系统的滤波方法，它通过无迹变换来近似高维概率分布，从而避免了线性化误差，提升了估计精度。在传统的UKF基础上，该论文提出了一种改进算法，它结合了系统状态和参数的估计均值和协方差阵，通过构建无迹状态矩阵，并对无迹状态函数进行积分，以获得预测无迹状态阵。接着，通过均值解算和估计更新步骤，能够更准确地估计出系统参数。 在水下航行器故障诊断的应用中，论文将执行机构（如推进器和舵）的故障表示为控制系统的状态空间方程中的比例系数和附加参数。当这些参数偏离正常值时，可以视为存在故障。通过应用改进的连续-离散无迹卡尔曼滤波算法，可以实时监测和估计这些故障数据，从而实现对执行机构的故障诊断。 实验部分，研究人员在水下航行器的回坞仿真实验中验证了该算法。结果表明，该算法能有效地估计出执行机构的故障状态，证明了其在水下航行器故障诊断中的可行性和有效性。 水下航行器的故障诊断对于确保任务的顺利完成和避免潜在危险至关重要。传统的故障诊断方法，如基于历史数据的统计分析和基于模型的方法，各有其局限性。而利用无迹卡尔曼滤波技术，特别是在结合了连续和离散特性的改进版本后，能够更动态、准确地识别和处理水下航行器的实时故障问题，从而提高了故障诊断的及时性和可靠性。 这篇论文不仅贡献了一种适用于水下航行器故障诊断的新方法，还展示了在复杂非线性系统中应用高级滤波算法的实际潜力。这对于水下航行器的安全运行和维护具有重要意义，并可能推广到其他类似领域的故障诊断应用中。