武漢星興達(dá)液壓氣動(dòng)設(shè)備有限公司為您提供更多油泵型號(hào) 力士樂電磁閥DBW10B1-5X/315-6EG24N9K4

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隨著大型復(fù)雜機(jī)械設(shè)備對(duì)故障診斷精度要求的不斷提高，從20世紀(jì)80年代開始，基于非線性濾波技術(shù)的混合智能故障診斷與預(yù)測(cè)方法已經(jīng)成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其具體的應(yīng)用原理框圖如圖1所示。大型運(yùn)行設(shè)備在獲取多個(gè)特征信息以后，如何通過有效的非線性濾波方法對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行精確的濾波處理是混合智能診斷技術(shù)的關(guān)鍵一步。目前，在工程實(shí)際應(yīng)用中的非線性濾波方法主要有：交互式多模型（interactingmultiplemodel,IMM）、序貫概率比檢驗(yàn)（sequentialprobahilityratiotest,SPRT）、強(qiáng)跟蹤濾波（strengthtrackingfilter，STF）等幾種方法。其中，IMM是一種模型自適應(yīng)濾波器,該方法缺少對(duì)于模型參數(shù)的自適應(yīng)能力，容易使得IMM在模型轉(zhuǎn)換時(shí)刻出現(xiàn)較大的估計(jì)誤差；SPRT基于信息積累的假設(shè)檢驗(yàn)思想,在豐富的專家知識(shí)和充分先驗(yàn)信息的前提下可行實(shí)現(xiàn)很好的效果,但故障修復(fù)后自適應(yīng)處理能力比較差,工程應(yīng)用中不好推廣；STF是一種系統(tǒng)狀態(tài)和參數(shù)自適應(yīng)算法，采用強(qiáng)行殘差白化策略實(shí)現(xiàn)偏差自適應(yīng)校正,在一定程度上提升了EKF估計(jì)精度,但缺乏對(duì)于模型的自適應(yīng)能力。

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