强跟踪卡尔曼滤波在传感器故障诊断中的应用

"用强跟踪滤波器的方法解决一类传感器故障" 在传感器与数据采集领域，针对传感器恒偏差故障的问题，本文提出了一种基于强跟踪卡尔曼滤波的故障诊断策略。传统的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理线性系统时效果良好，但在面对复杂的非线性系统特别是参数突变的情况时，它们的性能会显著下降。扩展卡尔曼滤波器在系统参数突变时，滤波增益阵的响应速度不足以应对状态突变，从而影响其跟踪能力。 强跟踪滤波器（STF），由周东华教授等人提出，旨在增强卡尔曼滤波器在面对参数突变时的鲁棒性和跟踪能力。STF通过引入时变渐消因子，调整预测误差的协方差矩阵，确保残差序列向量始终保持正交，以最小化系统变量的估计误差。这种方法特别适用于非线性系统，尤其在故障诊断中。 在实际控制系统中，常见的故障类型包括执行机构和输出传感器的增益衰减，以及阶跃型或缓变型输出偏差。文章重点讨论了一类离散非线性系统的状态估计问题，并设计了相应的强跟踪滤波器模型。 通过仿真分析，当系统受到外部强干扰或传感器出现阶跃型幅值偏差故障时，强跟踪滤波器能有效识别并跟踪这些变化。例如，当k=200时，状态x1(k)受到干扰，k=300时，传感器出现0.01的幅值偏差。仿真结果显示，尽管系统噪声和测量噪声仍会对强跟踪滤波器的性能产生一定影响，但其动态跟踪能力明显优于传统卡尔曼滤波器。此外，与其它方法相比，STF的计算量适中，适合实时在线应用。 强跟踪滤波器为解决非线性系统中的传感器故障提供了新的思路，其良好的动态跟踪性能和适度的计算复杂度，使其成为一种有效的故障诊断工具。该方法对于提升传感器数据的准确性和可靠性，以及保障整个系统稳定运行具有重要意义。