基于Lattice滤波器的故障诊断方法研究

本课题针对复杂系统建模困难，同时存在非线性、非平稳、多通道故障源及受有色噪声污染等问题，研究一种新的不依赖系统数学模型的基于Lattice滤波器的故障检测与分离方法和具有自学习能力的失败驱动机制，构成可用于复杂系统的非模型故障诊断算法。本课题研究取得了一套完整的基于Lattice滤波器的故障诊断理论和方法，对检测和分离线性及非线性系统的突变与缓变故障具有特别的应用效果。这套故障诊断方法的特色是无需建立系统的数学模型，直接从数据中提取故障特征信息。创新之处在于构造了一类特殊的故障信号空间，用于描述系统的故障模式，这种描述方法同时具有失败驱动能力。另外还采用了自适应滑动窗技术，提高了动态系统故障诊断的实时性。