针对复杂系统故障诊断问题中未知时变噪声对系统精度的影响,提出了一种噪声统计特性未知且时变的粒子滤波方法.将过程噪声和量测噪声组成联合噪声,并用Normal-inverse-Wishart分布来表示联合分布的统计特性,通过参数的递归更新实现对未知及时变噪声统计特性的实时估计和修正;然后根据噪声的组成原则,对联合噪声分解得到过程噪声和量测噪声.同时,考虑噪声时变特性和运行时间,采用部分重采样和变异操作结合的方法通过对小权值粒子的变异减小计算量,变异操作更加符合时变噪声引起的系统状态时变特性,提高采样效率.最后通过对噪声时变的非线性系统故障诊断仿真分析,验证了该方法的有效性.
故障诊断 粒子滤波 噪声统计特性 重采样