[发明专利]基于粒子滤波的正向与逆向预测误差的故障预报方法

权利要求书

1.一种基于粒子滤波的正向与逆向预测误差的故障预报方法，其特征在于：包括如下步骤，

S1：系统工作情况的统计计算：

采用状态空间模型描述由状态变量x和观测变量y构成的系统，在每个时刻t，测量并获得观测数据                                                ，使用粒子滤波算法估计系统的状态并获得估计数据和；设初始阶段系统工作正常，计算观测序列的标准差作为健康波幅，计算跟踪序列的均值，计算误差序列{}的方差，其中t=1,2,3,…,m；

S2：正向预测误差的计算：

在时刻k（k>m），由出发，利用粒子滤波算法和状态空间模型进行q步前向预测，求出预测序列和，其中j=1,2,…,q，且q>0；在时刻k+q，计算正向预测的误差序列，其中t= k+1, k+2,…, k+q；

S3：计算系统在时刻t=k+q的健康度H_k+q(0,1]：

；

S4：逆向预测误差的计算：

在时刻k+q（k>m），由=出发进行s+q步后向预测，求出逆向预测序列和，其中t=k-s,…,k+q-2,k+q-1，且k>s>0，q>0；然后，计算逆向预测的误差序列{}，其中t=k-s, k-s+1,…,k-1；

S5：计算系统在时刻t=k+q的故障度F_k+q[0,1)：

；

S6：故障预报：计算系统在时刻k的故障度F_k及健康度H_k，并比较F_k 与H_k及F_k+q与H_k+q，若F_k >H_k且F_k+q>H_k+q，则预报出现故障；否则，不进行故障预报。

2.根据权利要求1所述的基于粒子滤波的正向与逆向预测误差的故障预报方法，其特征在于：所述健康波幅还能够通过关于故障的先验知识而获得。

3.根据权利要求1所述的基于粒子滤波的正向与逆向预测误差的故障预报方法，其特征在于：所述前向即顺时间轴方向，所述后向即逆时间轴方向。