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近年來的研究充分證明了PF算法是一種行之有效且非常具有發(fā)展?jié)摿Φ膹姺蔷€性濾波方法,特別適合大型復(fù)雜非線性系統(tǒng)的濾波處理。本論文所提出的方案從理論上解決了大型機械故障診斷過程中交互多模型的建立、相關(guān)噪聲概率密度的分解及噪聲未知特性的在線估計的問題,具體表現(xiàn)在下面幾個方面:(1)各種噪聲特性下已經(jīng)建立的狀態(tài)模型為復(fù)雜系統(tǒng)多模型的建立提供了有效的借鑒,聯(lián)測信息完備與缺失狀態(tài)下的模型交互技術(shù)為交互多模型的建立奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。(2)借助于獨立噪聲聯(lián)合概率密度函數(shù)的分解思想,通過分析觀測信息與系統(tǒng)模型之間的關(guān)系,借助隨機信號處理技術(shù)及概率統(tǒng)計的思想,可以在條件概率的基礎(chǔ)上對聯(lián)合噪聲密度進行有效可行的分解。(3)在系統(tǒng)噪聲能夠滿足高斯分布特況下,PF算法可以根據(jù)聯(lián)合高斯噪聲的分布情況,可以借助不同的濾波方法對噪聲時變的統(tǒng)計特性進行實時的預(yù)測、估計。
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