强跟踪UKF方法及其在故障辨识中的应用

在随机噪声的影响下,非线性滤波是进行非线性系统故障诊断的常用途径之一,UKF(unscented Kalman filter)相对于扩展卡尔曼滤波器能进一步提高滤波精度。本文针对普通UKF辨识非线性系统故障时跟踪缓慢且存在稳态偏差的问题,且为了抑制模型误差的影响,基于正交性原理,定义了实现强跟踪需满足的2个条件,通过强制使得残差序列保持近似高斯白噪声,得到了各状态渐消因子的求解方法,进而提出了强跟踪UKF方法。某型直升机并联舵机控制系统的实验结果表明,该方法能快速准确地辨识出系统的两种参数偏差型故障。