[发明专利]基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法及系统

权利要求书

1.一种基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法，其特征在于，包括：

获取预设粒子数目和预设门限值；所述预设粒子数目和所述预设门限值均是根据训练数据集采用正则化粒子滤波方法确定；

获取电动闸阀当前时刻的数据集；

将所述当前时刻的数据集作为初始粒子集，采用重要性采样方法从所述初始粒子集中选取所述预设粒子数目作为当前粒子集；

根据所述当前粒子集确定所述当前粒子集中每个粒子的权值，得到粒子权值集；所述粒子权值集中包括每个粒子的权值；

根据所述粒子权值集确定有效粒子数；

判断所述有效粒子数是否大于所述预设门限值，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示所述有效粒子数大于所述预设门限值，根据所述粒子权值集和所述当前粒子集确定当前时刻第一状态估计的滤波值；

根据所述当前时刻第一状态估计的滤波值确定下一时刻第一电动闸阀故障值；

若所述第一判断结果表示所述有效粒子数小于或等于所述预设门限值，获取最优正则粒子数和最优核带宽；所述最优正则粒子数和所述最优核带宽均是根据所述训练数据采用鲸鱼优化算法确定；

根据所述最优正则粒子数、所述粒子权值集和所述最优核带宽，对所述当前粒子集进行重采样，得到正则化粒子集；所述正则化粒子集中包括每个正则化粒子以及正则化粒子对应的权值；

根据所述正则化粒子集确定当前时刻第二状态估计的滤波值；

根据所述当前时刻第二状态估计的滤波值确定下一时刻第二电动闸阀故障值；

判断所述当前时刻是否小于预设时刻，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示当前时刻小于预设时刻，将所述当前时刻更新为下一时刻，返回步骤“获取电动闸阀当前时刻的数据集”；

若所述第二判断结果表示当前时刻等于或大于预设时刻，结束。

2.根据权利要求1所述的基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法，其特征在于，所述获取电动闸阀当前时刻的数据集，之后还包括：

对所述当前时刻的数据集中的数据进行预处理，得到预处理后前时刻数据集；所述预处理包括数据归一化和数据标准化。

3.根据权利要求1所述的基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法，其特征在于，所述根据所述粒子权值集确定有效粒子数，具体包括：

将所述粒子权值集中每个粒子的权值进行归一化，得到归一化粒子权值集；

根据所述归一化粒子权值集确定有效粒子数。

4.根据权利要求1所述的基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法，其特征在于，所述最优正则粒子数和所述最优核带宽确定过程具体包括：

获取电动闸阀历史数据，作为训练数据集；

将所述训练数据集作为鲸鱼种群；所述鲸鱼种群中包括每个鲸鱼个体的位置；

根据所述鲸鱼种群计算所述鲸鱼种群中每个鲸鱼个体的适应度，得到适应度集；

从所述适应度集中选取适应度最大值或适应度最小值对应的鲸鱼个体作为最优个体，得到最优个体所在位置；

判断所述最优个体所在位置是否满足预设条件，得到第三判断结果；所述预设条件为目标优化函数或预设迭代次数；

若所述第三判断结果表示最优个体所在位置满足预设条件，根据所述最优个体所在位置和所述目标优化函数确定最优正则粒子数和最优核带宽；

若所述第三判断结果表示最优个体所在位置不满足预设条件，获取随机参数和当前迭代次数；

根据所述随机参数和所述当前迭代次数更新鲸鱼个体的位置，并返回步骤“根据所述鲸鱼种群计算所述鲸鱼种群中每个鲸鱼个体的适应度，得到适应度集”。