林品乐, 王开军



基于模糊隶属度的粒子滤波故障预测①

林品乐, 王开军

(福建师范大学数学与计算机科学学院, 福州350007)(福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室, 福州350007)

针对故障预测具有不确定性的特点, 本文将模糊数学中的隶属度函数和粒子滤波算法相结合设计故障预测的方法. 新方法利用粒子滤波算法对设备运行的未来状态进行预测, 再设计描述设备运行状态的正常隶属度函数和异常隶属度函数, 利用计算出的未来状态的预测值计算并比较正常和异常隶属度函数值, 依据比较结果对潜在故障进行预测. 实验验证了该方法的可行性, 可及时准确地预测出系统故障.

正常隶属度; 异常隶属度; 粒子滤波; 故障预测; 状态空间模型

1 引言

随着科学技术的发展, 越来越多的设备都复杂化, 功能越来越完善, 自动化程度也越来越高[1]. 这些复杂设备的运行状况也随着复杂化和自动化的提高而变的更加具有不确定性. 为了避免发生故障造成的经济损失, 这就要求进一步的提高设备系统的安全性的同时, 要及时预测出设备在哪个时刻会有故障, 然后在故障发生之前进行维护.

对许多设备的运行状态进行监控时, 依据当前的观测数据判断设备是否已经具有故障征兆, 进而预测设备在某个时间将发生故障, 这种判断本身就具有不确定性和模糊性. 对此类任务, 正适合采用概率论和模糊数学理论的方法进……