基于广义熵优化准则的非线性非高斯系统故障分离方法  

Generalized Entropy Optimization Principle Based Fault Isolation for Nonlinear Non-Gaussian Stochastic Systems

作　　者：殷利平[1] 王慧敏[1] 

机构地区：[1]南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044

出　　处：《江南大学学报（自然科学版）》2013年第6期637-641,共5页Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition)　

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(NSFC61104123);中国博士后基金项目(2012M520141)

摘　　要：针对非高斯随机系统研究了一种基于滤波的故障分离方法。通过故障、扰动的统计信息获取状态估计误差和输出估计误差的(联合)概率密度函数,再根据所建立的广义熵优化准则设计滤波器。仿真结果显示,在故障和干扰均出现及主要故障不出现两种不同的情况下系统响应完全不同,说明该广义熵优化准则能有效分离故障。This paper studies fault isolation problems for nonlinear non-Gaussian systems by using a filtering method. The PDF or JPDF is obtained based on the statistic information of the faults and disturbances, the generalized entropy optimization is established and the filter is designed. Finally, a simulation is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

关 键 词：非高斯系统 广义熵优化准则 概率密度函数 联合概率密度函数 故障分离 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]