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基于多传感器粒子权重优化的序贯最大似然比故障诊断算法: 收藏
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引用; 《光电子．激光》2013年第8期24卷 1549-1556页; 作者：胡振涛付春玲刘宇河南大学图像处理与模式识别研究所河南开封475004 河南大学基础实验教学中心河南开封475004; 针对多传感器量测下非线性系统故障诊断问题,给出了一种基于多传感器粒子权重优化的序贯最大似然比检验——故障诊断(SMLR-MWOPF)算法。首先,为改善量测随机噪声对粒子权重度量稳定性不良影响,结合多源信息融合技术实现对多传感器量测...; 针对多传感器量测下非线性系统故障诊断问题,给出了一种基于多传感器粒子权重优化的序贯最大似然比检验——故障诊断(SMLR-MWOPF)算法。首先,为改善量测随机噪声对粒子权重度量稳定性不良影响,结合多源信息融合技术实现对多传感器量测中冗余和互补信息的提取和利用,设计一种粒子权重优化策略;通过减小粒子权重方差以改善粒子权重的可靠性和稳定性,进而实现滤波器估计精度的提升。其次,结合序贯概率比检验(SPRT)和交互式多模型(IMM)框架构建了一种基于残差检测的在线序贯最大似然比检验方法;另外,在结构上合理简化输入交互和输出交互环节,以降低粒子滤波(PF)在IMM模型结构实现中的计算复杂度。理论分析和仿真实验验证了算法的可行性和有效性。; 来源：详细信息评论

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