基于模糊贴近度和粒子滤波的故障预报方法

摘要

本发明针对设备系统往往具有不确定性和非线性的特点，提出一种将模糊贴近度和粒子滤波算法相结合的故障预报方法。本发明方法采用状态空间模型描述系统的故障演化过程，利用粒子滤波算法跟踪和预测系统的运行状态；利用隶属度函数设计了描述系统运行正常的正常模糊子集和运行异常的异常模糊子集；计算由粒子滤波算法求得的预测序列的正常隶属度集合；再计算该正常隶属度集合与正常模糊子集的贴近程度，计算该正常隶属度集合与异常模糊子集的贴近程度。当实时监测系统运行时，若该正常隶属度集合与异常模糊子集的贴近度大于其与正常模糊子集的贴近度时，则预报有故障发生；本发明可实现故障的早期预报，是一种有效的故障预报方法。