基于IMM-UKF的冷水机组故障检测与诊断

摘要

由于现场冷水机组往往伴随着大量噪声,为消除噪声对冷水机组故障检测与诊断(Fault Detection and Diagnosis,FDD)结果的误判,本文提出基于交互多模型(Interactive Multiple Model,IMM)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的冷水机组FDD框架.根据模型概率提出基于Tanh函数的故障检测指标,设置滑动窗口来选择联合故障检测指标最值,并设置决策阈值.结果表明,故障检测指标采用Tanh函数时的IMM-UKF FDD框架可显著提高滤波模型的鲁棒性和跟踪性能,当故障模型概率与正常模型概率差别不大时弱化其对FDD结果的影响权重,有效降低检测虚警率、提高诊断正确率.