智能故障诊断方法研究与仿真
核主元分析在故障诊断中的研究与应用
核主元分析在故障诊断中的研究与应用摘要化工在工业生产中占有举足轻重的地位，它几乎涉及到人们生活的各个方面，近年来，随着科学技术，尤其是计算机技术的飞速发展，化工过程生产装置的规模越来越大，工艺越来越复杂，自动化水平越来越高，因此化工过程的安全性和可靠性就显得特别重要。
采用故障诊断技术来提高化工过程的安全性和可靠性是一种有效而重要的方法，因此对化工过程进行故障诊断研究具有极其重要的价值。
本文介绍了主元分析法和核主元分析法在故障诊断的研究应用，并在化工过程中进行了仿真应用研究，针对主元分析法(PCA)应用于复杂非线性的化工过程故障检测时存在性能差的问题。
我们提出利用核主元分析法(KPCA)来进行故障检测的思想，从而将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题，在特征空间中采用T2和SPE 的贡献率检测出系统的故障。
TE过程的研究应用验证了算法的可行性，达到了预期的效果。
关键词：故障检测主元分析核主元分析TE过程Ikernel principal component analysis in failure diagnosis research andapplicationAbstractChemical industry plays a very important role in industrial production, it involves almost all aspects of people,s lives. In recent years, along with the development of scienee and technology, especially computer technology, production units of chemieal industry become bigger and bigger. Technological processes beeome more complex, automatic level becomes higher and higher. Therefore, the security and reliability of chemieal proeess is more important. There is are many methods to improve system’s, fault diagnosis technology is avery effeetive and important method to improve the security and reliability of chemical proeess. So research on fault diagnosis has vitally important value for chemical industry process.The thesis introduces the methods of principal component analysis and kernel principal component analysis are analyzed for fault diagnosis, and simulations are applied to Tennessee Eastman chemical proeess. For complex and nonlinear chemical industry processes, the performance of fault detection is very poor when principal component analysis (PCA) is used. Thus the concept of using kernel principal component analysis (KPCA) to conduct fault detection is proposed, which will make the complex nonlinear problem in input space convert into linear problem in feature space, according to calculate the contribution of each original variable for Hotelling T2 and SPE to research on fault detection. The application study of Tennessee Eastman chemical process proves the feasibility of the proposed methods, and achieves the expected results.Key Words:fault detection; principal component analysis; kernel principal component; Tennessee Eastman processII目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 故障诊断方法 (1)1.2.1 依赖于模型的故障诊断方法 (1)1.2.2 不依赖于模型的故障诊断方法 (2)1.3 仿真技术 (3)1.4 动态系统仿真工具Matlab／Simulink简介 (3)1.5 本论文主要研究工作 (3)第二章基于特征样本核主元分析的过程故障检测方法 (4)2.1 主元分析方法介绍 (4)2.2 应用PCA的前提条件 (4)2.3 PCA基本原理及PCA算法 (4)2.4 主元分析故障检测的基本方法 (5)2.5 核主元分析研究背景 (6)2.6 核主元分析 (6)2.6.1 核主元算法 (6)2.6.2 特征样本提取 (8)2.7 核主元在线故障监测方法 (9)2.7.1 基于T2和SPE的在线故障检测方法 (9)2.7.2 核主元的故障监测步骤 (10)2.8 主元分析法和核主元分析法的比较 (11)第三章TE过程描述 (13)3.1 TE模型实验系统的概述 (13)3.2 数据的生成 (15)3.3 TE仿真模型 (15)第四章仿真过程的建立与结果 (18)4.1 数据来源 (18)4.2 故障检测分析 (19)III第五章总结 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (I)IV南京工业大学本科毕业设计（论文）第一章绪论1.1课题背景目前，故障诊断技术已成为一个十分活跃的研究领域。
基于CNN-LSTM的轴承故障智能诊断方法研究
第41卷第12期 2020年12月自动化仪表PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATIONVol.41 No. 12Dec. 2020基于C N N-L S T M的轴承故障智能诊断方法研究徐先峰，赵龙龙，夏振(长安大学电子与控制工程学院，陕西西安710064)摘要：针对轴承工况背景复杂、故障诊断难度大、威胁公共安全和社会经济等特点，利用深度学习方法对轴承故障进行分析和建模考虑轴承故障诊断对实时性、稳定性以及准确性的高要求特性，基于卷积神经网络（CNN) f彳动提取重要特征、训练速度快的优势，提取轴承故障信号的故障信息作为整体模型的输人。
提出了卷积-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM)轴承故障诊断模型，建立一 种端到端的学习架构，实现轴承故障的智能诊断和分类。
使用凯斯西储大学（CWRU)轴承数据在Python搭建的keras框架仿真验证，结果显示所提故障诊断方法较传统方法准确率更高，模型的运行速度相较于长短时记忆网络（LSTM)轴承故障诊断方法更快，可以有 效解决对比模型的稳定性差、收敛速度慢的问题:实测结果验证了所建模型应用于轴承故障诊断领域的准确性和可行性，表明结合 深度学习建立轴承故障诊断模型必将成为轴承故障诊断行业的重要发展方向之一。
关键词：轴承故障;卷积神经网络;长短对记忆神经网络;故障分类;特征提取;智能诊断中图分类号：TH133.33 文献标志码：A D0I： 10. 16086/j. cnki. issn 1000-0380. 2020030015Research on Intelligent Fault Diagnosis Methodfor Bearings Based on CNN-LSTMX U X i a n f e n g,Z H A O L o n g l o n g,X I A Z h e n(College of Electronics and Control Engineering,Chang'an University,Xi' an 710064,China)A bstract ：In view of the characteristics of complex hearing operating conditions,difficulty in fault diagnosis and threats to public safety and social economy, the analysis and modeling are made for bearing faults by using deep learning. Considering the requirements of real-tim e,stability and accuracy of bearing fault diagnosis,based on the advantages of convolution neural network (C N N) ,in automatic extraction of important features and fast training speed are used as the input of the model to extract fault information of bearing fault signals. The convolutional neural network-long and short terim memory ( CNN-LSTM) bearing fault diagnosis model is proposed, and an end-to-end learning architecture is established to realize intelligent diagnosis and classification of l>earing faults. The bearing data of Case Western Reserve University ( CW RU) is simulated and verified in the keras framework built by Python. The results show that the proposed fault diagnosis method is more accurate than the traditional method,and the running speed of the model is faster compared to the long and short term memory (LSTM) neural network bearing fault diagnosis method, which can effectively solve the problems of poor stability and slow convergence speed of the comparison model. The tested results proved the accuracy and feasibility of the model used in the field of bearing fault diagnosis. The establishment of bearing fault diagnosis model combined with deep learning will become one of the important development directions of the bearing fault diagnosis industry.K eyw ords：Bearing fault; Convolutional neural network( CNN) ; Long and short term memory ( LSTM) neural network；Fault classification；Feature extraction；Intelligent diagnosis〇引言轴承作为旋转机械设备中广泛应用的关键部件之 一111,发生故障会导致设备停产，甚至造成人员伤亡21。
机电装备的智能维护与故障诊断技术研究
机电装备的智能维护与故障诊断技术研究2.浙江保利钢能源科技有限公司浙江嘉兴 314303摘要:本论文研究了机电装备智能维护与故障诊断技术。
主论点是通过引入智能化技术来改进机电装备维护和故障诊断的效率和准确性。
首先，问题提出了传统维护和诊断方法存在的不足之处，包括高成本、低效率和人为错误。
然后，探讨了智能维护技术，如物联网、人工智能和大数据分析等的具体措施。
接着，介绍了这些技术在实践中的应用效果，包括提高维护效率、减少停机时间和降低维护成本。
最后，对实践进行了反思，提出了未来进一步优化和改进的建议。
关键词:机电装备；智能维护；故障诊断；物联网；人工智能引言:随着现代机电装备的广泛应用，其维护与故障诊断任务变得愈发繁重而复杂。
为了有效应对这一挑战，本文聚焦于“机电装备的智能维护与故障诊断技术研究”。
通过引入智能化技术，我们将在提高维护效率、降低成本、减少停机时间等方面取得显著进展。
摒弃传统方法的局限，融合物联网、人工智能与大数据分析，我们展望着智能维护的未来。
本文从问题、措施、实践及反思四个角度进行深入探讨，力求为机电装备维护领域的研究者与从业者提供启示和指导，迈向更智能、高效的未来。
一、传统机电装备维护与故障诊断方法的问题1. 人工维护诊断的限制人工维护与故障诊断往往依赖于经验和技能，这使得维护过程容易受到人为主观因素的影响，导致维护结果不稳定。
此外，对于复杂的机电装备，人工诊断面临挑战，因为人类能力有限，很难完全把握大量维护和诊断信息。
2. 信息获取与处理困难传统维护与故障诊断方法在信息获取方面受到限制。
传感器技术的不足和监测系统的不完善，导致无法获取足够全面和准确的设备运行数据。
即便获得了数据，其处理也往往是基于简单规则或经验，缺乏智能化处理手段，导致分析和判断的准确性不高。
3. 诊断准确率不高由于传统方法依赖于人工经验和简单规则，其诊断准确率难以满足现代机电装备的要求。
特别是在面对复杂多变的故障模式时，传统方法的适用性受到限制，无法快速准确地找到故障根本原因，导致维护效率低下和维修成本增加。
智能故障诊断技术MATLAB应用
目录分析
本书的目录结构清晰，层次分明，从基础理论到高级应用，循序渐进地展开。 全书大致可以分为以下几个部分：
目录分析
引言与基础知识：开篇部分介绍了智能故障诊断的背景、意义以及MATLAB在 智能故障诊断中的应用基础。这部分内容旨在为读者建立一个清晰的概念框架， 为后续深入学习打下基础。
目录分析
精彩摘录
这一摘录突出了MATLAB在智能故障诊断领域的重要性和应用价值，展现了 MATLAB作为一种理想工具的独特优势。
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摘录三：“基于神经网络的故障诊断方法能够通过学习大量故障样本，自动 提取故障特征并建立诊断模型。在MATLAB中，我们可以利用神经网络工具箱轻松 实现神经网络的构建、训练和测试。”
精彩摘录
精彩摘录
《智能故障诊断技术MATLAB应用》是一本深入解析智能故障诊断技术在 MATLAB环境下应用的权威之作。本书融合了理论与实践，为工程师和研究人员提 供了在复杂系统中实现精确故障诊断的实用指南。以下是从本书中精选的一些精 彩摘录，它们不仅展示了智能故障诊断技术的魅力，也凸显了MATLAB在这一领域 的独特价值。
目录分析
内容丰富全面：目录涵盖了智能故障诊断的多个方面，从基本原理到高级应 用，从单一技术到综合应用，内容既全面又深入。
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案例分析实用：书中的案例分析部分选取了多个具有代表性的实际应用场景， 使读者能够更直观地了解智能故障诊断技术的实际应用效果，同时也为读者的实 践操作提供了参考。
目录分析
智能故障诊断技术MATLAB应用
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
智能功率模块FO故障诊断应用技术研究
· ７７ · 2023年3月10日第40卷第5期设计应用技术ＤＯＩ：１０．１９３９９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｐｔ．２０２３．０５．０２４智能功率模块FO 故障诊断应用技术研究范立荣1，卢志文2，李国檀1（1.广东交通职业技术学院 汽车与工程机械学院，广东 广州 510650；2.广东交通职业技术学院 信息学院，广东 清远 511500）摘要：家用及商用空调智能功率模块（Intelligent Power Module，IPM）-FO 功能保护直接决定了驱动电机乃至整个系统的稳定运行，而智能功率模块出现FO 保护可能是由于印刷电路板（Printed Circuit Board，PCB）布局不合理、驱动控制器存在的强弱电干扰、热地冷地之间的波动、开关电源变压器开关动作干扰、电子膨胀阀动作导致地线扰动影响电机电流采样等诸多因素。
因此，驱动板FO 出现保护时首先需要从IPM-FO 模块保护机理出发，采用试验排除法逐步确认故障点。
采用所提试验技术方法逐步排查直至整机正常运行，通过整改前后波形对比，进一步证明采用该方法能有效解决专用智能功率模块出现的FO 问题，对空调行业售后技术服务人员有一定的的借签及指导意义。
关键词：智能功率模块（IPM）；FO 故障；开关电源；变压器；电子膨胀阀；电流采样Research on FO Fault Diagnosis Application Technology of Intelligent Power ModuleFAN Lirong 1, LU Zhiwen 2, LI Guotan 1(1.School of Automobile and Engineering Machinery, Guangdong Transportation Vocational and Technical College,Guangzhou 510650, China;2.Guangdong Communications Vocational and Technical College, Information College, Qingyuan 511550, China)Abstract: The functional protection of Intelligent Power Module(IPM)-FO intelligent power module for household and commercial air conditioners directly determines the stable operation of the drive motor and even the whole system. The FO protection of intelligent power module may be affected by many factors, such as unreasonable Printed Circuit Board (PCB) layout, strong and weak current interference of drive controller, fluctuation between hot ground and cold ground, switch action interference of switching power transformer, ground wire disturbance caused by electronic expansion valve action and motor current sampling. Therefore, the protection of the drive board FO needs to start from the IPM-FO module protection mechanism and gradually confirm the fault point by using the test elimination method. According to the FO module protection frequently occurred in the rated refrigeration condition test of a complete machine, the test technology and method used in this paper are used to gradually check until the complete machine runs normally. Through the comparison of the waveforms before and after the rectification, it is further proved that this method can effectively solve the FO problem of the special intelligent power module, which is of certain significance for the after-sales technical service personnel in the air conditioning industry.Keywords: Intelligent Power Module(IPM); FO fault; switching power supply; transformer; electronic expansion valve; current sampling0 引 言智能功率模块（Intelligent Power Module ，IPM ）将功率开关器件和驱动电路集成在一起，内部包括了过压保护、过流保护、过温保护、短路保护、欠压保护等检测电路。
基于模型的故障诊断方法仿真研究
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第３ ５卷
随着控制系统变得越 来越 复杂 ， 可以预见 ， 基于模 型的故 障诊 断方法 必将会越来越 广泛开展并得到
应用．因此 ，建立一个通 用化的实验 演示系统 ，将对该方法 的推 广应用具有特别重要 的意 义．然而 ，到
对系统的影响 因素 ．通过对 残差信号 的分析 ，就 可 以诊 断 系统运行 过程 中出现 的故 障 ．胡峰 … 、 闻新 等： 对 此方法进 行过介 绍 ，其 工作过程 部
如图 １ 所示 ．
众多 的理论 与应 用研究 ，已经充分显示 了 这种方法 的独特优点 ： １ 可以直接 借用控制 系统 的设计 模型而 无须 ） 另行建模 ； ２ 可以检测首 次出现的故 障而无 须依赖系统 ） 运行 的先前状况 ；
ＳＭＵ ＩＫ平台的仿 真功能 ，通过 建立模型，虚拟化地实现了几种常见的故障模拟 ，ＳＭＵ ＩＫ平 台上 Ｉ ＬＮ Ｉ ＬＮ
Ｋｅ ｒ ｓ ｅｅ ｔ － ｙ ｒ ｕ ｉ ｙ ｔｍ ； ｓｍｕ ａ ｅ ｆ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ； ｍｏ ｅ・ ａ ｅ ； ｖ ｒ ａ ｅ ｎ ｔａ ｉ ｎ ｙｗｏ ｄ ｌｃｒ － ｄ ａ ｌ ｓ ｓｅ ｏｈ ｃ ｉ ｌｔ ； ａ ｌ ｄ ａ ｎ ｓ ｓ ｄ ｌ ｓｄ － ｂ ｉｔ ｌ ｍｏ ｓｒ ｔ ｕ ｄ ｏ
Ｔ ２６１ Ｐ０ ． 文 献标 识码 Ａ 中图 分 类 号
Ｓ ｕ ｙｏ ｉ ｌｔ ｎｏ ｅＭ ｏ ｅ— ａ ｅ ｕ ｔ ｔ ｄ ｎ Ｓ ｍｕ ａｉ ｆ ｈ ｄ ｌ ｓ ｄＦａ ｌ ｏ ｔ ｂ Ｄｉｇ ｏ ｔｃＭ ｅｈ ｄ ｌｇ ａ ｎ ｓｉ ｔ ｏ ｏｏ ｙ
ＷＡ ｉ ｎ ＮＧ Ｑ － ，ＷＡ ｍｉ ＮＧ ａ－ｅｇ Ｂ ｏｈ ｎ
数据仿真支持下的智能电网故障诊断
数据仿真支持下的智能电网故障诊断一、智能电网故障诊断的背景与重要性（一）智能电网的发展概述随着现代社会对电力需求的不断增长以及对电力供应可靠性和质量要求的日益提高，传统电网面临着诸多挑战。
智能电网应运而生，它是将先进的信息技术、通信技术、控制技术与传统电网相结合，实现对电力系统的智能化监测、控制和管理。
智能电网能够提高电网的运行效率、可靠性和安全性，同时促进可再生能源的接入和利用，是未来电网发展的必然趋势。
（二）故障诊断在智能电网中的关键作用智能电网的复杂性和庞大性使得故障的发生难以避免。
故障诊断是智能电网运行和维护的重要环节，其准确性和及时性直接影响到电网的安全稳定运行。
通过及时准确地诊断故障，可以快速采取有效的修复措施，减少停电时间和停电范围，降低经济损失和社会影响。
同时，故障诊断还可以为电网的优化运行提供依据，帮助电网运营商更好地了解电网的运行状态，预防故障的发生。
二、数据仿真在智能电网故障诊断中的应用（一）数据仿真技术概述数据仿真技术是一种利用计算机模型和算法对实际系统进行模拟和分析的技术。
在智能电网故障诊断中，数据仿真可以模拟电网的各种运行状态和故障情况，为故障诊断提供大量的数据支持。
数据仿真技术包括系统建模、数据生成、模拟运行和结果分析等环节。
通过建立准确的电网模型，可以模拟电网在不同工况下的运行特性，生成包含各种故障信息的数据样本。
（二）数据仿真在故障诊断中的优势1. 提供丰富的数据资源数据仿真可以生成大量的故障数据，这些数据涵盖了不同类型的故障、不同位置的故障以及不同程度的故障。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以提取出故障的特征信息，为故障诊断算法的训练和优化提供充足的数据支持。
2. 可重复性和可控性数据仿真可以在相同的条件下重复进行，并且可以控制故障的发生时间、位置和类型等参数。
这使得研究人员可以对故障进行深入的研究和分析，验证故障诊断算法的有效性和可靠性。
3. 降低实验成本和风险在实际电网中进行故障实验是非常危险且成本高昂的。
工业机器人系统故障诊断技术研究
工业机器人系统故障诊断技术研究摘要：随着现代科技的高速发展，尤其是顺应“中国制造2025”、“德国工业4.0”、“美国再工业化”等国内国际大趋势潮流推动，工业机器人在各行各业尤其是生产制造业应用愈加广泛，如何保证工业机器人自动化运行中的可靠性、稳定性与安全性已成为研究的热点问题。
不可否定，三性研究的首要问题当属故障问题：哪些故障类、发生原因何在、故障表征如何、怎么检测定位等，而回归研究对象主体-工业机器人系统，其属于典型的机械-电气-控制一体化精密设备，存在着多专业领域交互耦合、故障征兆更加隐蔽、故障过程呈动态变化等显著特点，进而对系统故障诊断技术提出了新的挑战。
关键词：工业机器人；智能制造；故障诊断；机械-电气-控制一体化1.研究意义近年来，随着全球范围制造业转型升级的迫切需求和现代科技的高速发展，以智能制造为核心的新工业革命一度/再度成为国际国内社会关注的热点，如2010年，美国政府正式启动“再工业化”，瞄准新一轮产业结构升级所带来的机遇；2013年，德国政府推出“工业4.0”战略，全面提升制造业的智能化水平；2015年，我国国务院正式印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。
不可否认，以信息技术与制造业加速融合为主要特征的智能制造已成为全球制造业的主流趋势，其发展速度快，应用范围广，对生产和社会发展乃至增强军事国防实力都具有十分深远的影响。
工业机器人作为高端自动化制造装备的必要组成部分，对于推动生产制造智能化、自动化和高效性都发挥着重要作用，而其一旦发生故障尤其是在生产线故障不能及时发现即无法恢复生产的时候，将严重拖延制造工期，并将产生诸多连带负效应。
因此，把如何保证工业机器人在自动化运行中的可靠性、稳定性与安全性问题研究应用到实际项目当中，并真正投入到教学推广中同样具有重要的现实意义。
三性问题研究具体体现为故障问题研究：哪些故障类、发生原因何在、故障表征如何、怎么检测定位等，也就是故障诊断技术问题。
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物理与电子信息工程学院本科毕业设计（论文）诚信承诺书1、本人郑重地承诺所呈交的毕业设计（论文），是在指导教师老师的指导下严格按照学校和学院有关规定完成的。
2、本人在毕业论文（设计）中引用他人的观点和参考资料均加以注释和说明。
3、本人承诺在毕业论文（设计）选题和研究过程中没有抄袭他人研究成果和伪造相关数据等行为。
4、在毕业论文（设计）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。
毕业论文（设计）作者签名：班级：学号：年月日目录摘要 (II)Abstract (II)1 引言 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.2 相关研究综述 (1)1.3 本课题的主要研究内容 (2)1.4 论文组织结构 (2)2 粒子滤波算法理论分析 (3)2.1 蒙特卡洛方法 (3)2.2 贝叶斯定理 (5)2.3 粒子滤波算法 (5)3 基于粒子滤波的故障诊断分析 (10)3.1 故障诊断的基本原理 (10)3.1.1 故障诊断的发展现状 (10)3.1.2 故障诊断的定义与分析方法 (10)3.1.3 故障诊断的方法分类 (11)3.2 基于粒子滤波的故障诊断方法 (12)3.3 粒子滤波算法故障诊断仿真结果 (14)4 结论与展望 (14)致谢 (15)参考文献 (16)附件1 程序代码 (17)摘要随着社会科技的发展，生产系统中对设备的可靠性和安全要求越来越高，国内外越来越多的学者对故障诊断产生了研究兴趣。
实时检测，定位与故障排除需要故障诊断为其提供了科学的理论依据。
因为现在的系统设备结构大多为非线性系统，工作现场的噪声干扰大，不同于实验室的理想高斯噪声，粒子滤波算法是有效处理非线性系统和非高斯故障问题的一种算法。
粒子滤波是采用递归贝叶斯估计的蒙特卡罗方法。
使用粒子集表观的概率能够用于任何情形的状态空间模型。
粒子滤波的故障诊断方法的核心是：通过粒子滤波法估算系统状态值，与真实的系统状态值互相对比，其差值可作为故障诊断的理论依据。
即差值高于一定的设定的值时，故障判断为发生；低于设定的值时，故障判断为没有发生。
关键词：非线性非高斯系统；故障诊断；粒子滤波；蒙特卡洛方法AbstractKey Words: xxx; xxx; xxx (英文首字母大写)Abstract：With The increase of reliability and security requirement for the equipment in the Modern production, fault diagnosis has attracted research interest of many scholars. Fault diagnosis provides a strong scientific basis for real-time detection, location and troubleshooting. Because the current system equipment structure is mostly non-linear system, the work site noise interference is serious, different from the laboratory ideal Gaussian noise. The particle filter algorithm is an effective algorithm to solve the fault problem of non - Gaussian nonlinear systems. Particle filtering is a Monte Carlo method for recursive Bayesian estimation, which can be used in any form of state space model using particle set representation probability.The core of the particle filter fault diagnosis method is to use the particle filter algorithm to estimate the system state value, and compare the real system state value, the difference as the basis for fault diagnosis. When the difference is greater than a certain set value, to determine the fault occurred; less than the set value, to determine the failure did not occur.Key Words: Nonlinear non - Gaussian systems; fault diagnosis; particle filter; Monte Carlo method1引言1.1课题背景与意义自从人类发生三次工业革命以来，科技作为第一个深入人心的生产力的理念，科学技术获得前所未有的蓬勃发展。
但无论是大型的航天飞机，还是小型设备到设备，运行中的故障检测过程都是持久的。
小过程故障会带来长期干扰，影响系统的正常运行，同时造成生产设备损坏，造成经济损失，大规模失效过程甚至造成人员伤亡等严重事件。
现代故障诊断主要是机械工程，动车组等机电系统，通常具有强耦合系统，非线性系统，非固定系统和多输入系统等，因为物体复杂多样，故障类型并且致使故障判断与预测的复杂性复杂化。
虽然现代信号处理和模式识别等先进理论算法发展很大，但生产和生活仍有很大的进步空间。
现代故障诊断技术能够概括为两种：基于模型和数据。
经过建立故障模型，能够更好地建模系统。
通过对系统模型和残余信号的理论分析，真实意义上的诊断故障。
根据数据诊断故障系统，系统能够在系统建模不准确的条件下生成参数数据并应用于信号处理。
分析故障信息，实现故障诊断。
根据粒子滤波器的诊断故障方法通过估计未来运行情况，在过程超出正常运行阶段之前，尽可能快得检测系统问题。
因此，深入分析故障诊断提高其可靠度和安全性的过程具备极其深远的科学价值和研究意义。
1.2相关研究综述1.2.1国外研究现状早在1950年到1959年间，Hammersley等提出了蒙特卡罗方法，一种被称作“顺序重要取样（SiS）”，其近似于采用离散随机的概率测度分布。
但是，因为计算步骤的复杂性与退化等问题，长期以来未有太大发展。
到1993年左右，戈登阐释了重采样的定义，克服了运算方法的退化难关，首个能够操作运行的蒙特卡罗滤波器问世了，称为贝叶斯引导滤波器，这奠定了粒子滤波算法的基础。
颗粒过滤器具有突出优点的优点，但还存在重量降低，重采样后样品减少，难以选择最佳概率密度等问题。
为解决粒子退化等问题，Gordon 等科学家发明了多项式重采样的算法；1998年时，Liu 等研究员发明了残差重采样的算法；在1999年，Carpente等工作者发明了分层重采样的算法，在同一年，他隆重对外宣布，公布了粒子滤波( particle filter)算法；2000年时，Doucet等人也研究出系统重采样算法。
在本文中，提出了一种正则化粒子滤波器（RPF），以连续不间断的形式计算后验概率密度，用于解决样品耗尽的相同方法是马尔可夫蒙特卡罗（马可夫链蒙特卡罗：MCMC）f181移动处理等提出了Kotecha J.H.（GPF）与高斯和粒子滤波器（GSPF），消除了对采样步骤的需要。
1.2.2国内研究现状国内关于粒子滤波器的研究起源于2003年，袁泽健讲解了高斯- 埃米特粒子滤波器。
2004年康健等颗粒过滤基本概况。
2005年邓小龙完善了目标跟踪系统中的粒子滤波算法，并对交通大学胡世强分析了粒子滤波器。
2006年，众多科学家着手探究粒子滤波算法，如北交通的张三教授公布的辅助粒子滤波器是把粒子重采样算法再次完善；西安某研究所王立雄完善了UPF计算中的问题。
2007年以来，中国许多大学已经开始研究粒子滤波器，而哈尔滨工业大学测量路径类似的梁俊也被用来优化粒子重采样算法。
经过使用信息处理，将粒子滤波器运用在弱目标检测跟踪;中科院宋教授的粒子滤波器应用于图像识别和处理的领域;西安电科的陈丽通过智能算法进一步改进了粒子滤波算法;西安理工的杨俊老师以EKPF与UPF为基础过滤算法，并比较了许多种改进算法。
1.3本课题的主要研究内容本文的主要研究内容是分析粒子滤波算法和粒子滤波算法在诊断故障里的运用。
故障诊断在现实生活中具有重要意义，但是系统的系统结构比较复杂，基本上是非线性系统，场景中存在很多严重的噪声干扰，与高斯的理想噪声不同，这对于实现诊断故障造成极大的妨碍。
粒子滤波为处理非线性和非高斯的故障问题提供了有效可行的方法。
在本文中，将改进后的粒子滤波算法运用于诊断故障，不但能够处理粒子滤波算法里退化和多样性的问题，而且能够改善诊断故障性能。
1.4研究的发展趋势和展望自人类历史上三次工业革命以来，科学技术是第一生产力的观念深入人心，世界的科技水平得到迅猛发展。
但是无论是大到航天飞机，还是小到设备仪器，其运行过程中的故障检测经久不衰。
微小过程故障会带来长期扰动，影响系统正常运行，损害生产设备的同时造成经济损失，大型故障过程甚至会引发人员伤亡等严重事件。
现代故障诊断多为机械工程、飞机动车组等机械和电气系统，往往具有强耦合性系统、非线性系统、非平稳性系统以及多输入系统等[1]，因为对象是繁杂多变、故障类型和原因也不同，这使得诊断故障与预测的多样化，虽然在现代信号处理和模式识别等先进理论算法上有很大发展，但从生产和生活上仍有很大改善空间。
现代诊断故障技术可以分为基于模型和基于数据两种类型[2]，经过对诊断故障模型的建立实行精确的建模，通过对模型的观测和残差信息的理论研究，进行诊断故障。
而基于数据的故障诊断系统在系统建模无法精确的条件下，由系统产生参数数据从而应用于信号处理手段，分析其蕴含的故障信息从而实现故障诊断。
基于粒子滤波的故障诊断方法通过预知过程将来运行状态，在过程超出正常运行阶段之前尽可能早的检测到系统故障[3]。
因此，诊断故障的探究将增大过程可靠度和安全性，具备极其深远的科学价值与研究意义。
1.5论文组织结构第一部分绪论，主要阐述了课题的背景意义及研究内容与发展现状。
第二部分主要介绍了粒子滤波算法及理论分析第三部分具体介绍了粒子滤波诊断方法及仿真结果第四部分工作总结和未来展望2粒子滤波算法理论分析根据蒙特卡洛的方式，昔人先辈偶然获得了粒子滤波的思想。