孟志强;朱志良;朱建波;张正江;戴玉星 基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究。 （中文。英文摘要） Zbl 1413.94081号 湖南大学自然科学学报。 45，第2号，87-94（2018）. 摘要：针对传统故障诊断系统的硬件系统和故障识别算法过于复杂等缺点，提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统。采用ZigBee无线传感器网络实现分布式多变量参数的实时采集；基于粒子滤波的变量数据在线处理；并基于简单的模式识别算法对实际系统状态进行精确估计，实现系统故障的智能预测和诊断。分布式故障诊断系统包括ZigBee网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别。基于序贯重要性抽样和蒙特卡罗方法，粒子滤波可以对传感器采集的数据进行滤波，抑制和消除影响系统状态估计的干扰或显著误差。故障模式识别的过程是从粒子滤波器中找到一个残差和最小的系统状态模型和系统状态的估计曲线。分布式智能故障诊断系统的实现和实验结果表明，该系统能够实现远程监测、准确的状态估计和故障诊断，具有成本低、可靠性高、易于实现的优点。该工作可以扩展分布式传感器网络的应用范围，提高故障诊断系统的诊断水平。 MSC公司： 94C12号机组 故障检测；电路和网络测试 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 关键词：故障检测;颗粒过滤器;模式识别 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Meng}等，湖南大学自然科学学院。45，第2号，87-94（2018；Zbl 1413.94081） 全文： 内政部