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基于最优熵滤波器的非线性非高斯带有数据缺失随机系统的故障隔离
1
作者
温东宾
张正道
潘丰
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第1期1-7,共7页
文中提出了一种非线性非高斯带有数据缺失随机系统的故障隔离方法。利用EM算法对缺失数据进行修补,通过构建滤波器对系统的状态估计,将故障隔离问题简化为熵的最优化问题。滤波器的状态误差用非线性非高斯系统方程表示,并且获得状态误...
文中提出了一种非线性非高斯带有数据缺失随机系统的故障隔离方法。利用EM算法对缺失数据进行修补,通过构建滤波器对系统的状态估计,将故障隔离问题简化为熵的最优化问题。滤波器的状态误差用非线性非高斯系统方程表示,并且获得状态误差的概率密度函数。通过在只存在目标故障时使状态误差的概率密度函数的熵最大化,而在只有非目标故障时使状态误差的概率密度函数的熵最小化,从而分离出目标故障,实现故障隔离。最后利用仿真示例,与完整数据下的故障隔离效果进行比较,验证了该方法的有效性。
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关键词
最优化熵滤波器
概率密度函数
EM算法
故障隔离
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职称材料
题名
基于最优熵滤波器的非线性非高斯带有数据缺失随机系统的故障隔离
1
作者
温东宾
张正道
潘丰
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第1期1-7,共7页
基金
国家863计划项目(2009AA05Z203)
中央高校基本科研业务项目(JUSRP111A49)
文摘
文中提出了一种非线性非高斯带有数据缺失随机系统的故障隔离方法。利用EM算法对缺失数据进行修补,通过构建滤波器对系统的状态估计,将故障隔离问题简化为熵的最优化问题。滤波器的状态误差用非线性非高斯系统方程表示,并且获得状态误差的概率密度函数。通过在只存在目标故障时使状态误差的概率密度函数的熵最大化,而在只有非目标故障时使状态误差的概率密度函数的熵最小化,从而分离出目标故障,实现故障隔离。最后利用仿真示例,与完整数据下的故障隔离效果进行比较,验证了该方法的有效性。
关键词
最优化熵滤波器
概率密度函数
EM算法
故障隔离
Keywords
optimal entropy filter, probability density function, EM algorithm, fault isolation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最优熵滤波器的非线性非高斯带有数据缺失随机系统的故障隔离
温东宾
张正道
潘丰
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2013
0
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