基于IMM-KEnPF的风机桨距系统故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于IMM‑KEnPF的风机桨距系统故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域。针对变桨距系统的非线性非高斯的特点引入粒子滤波算法，从准确性和实时性两个方面对其进行了改进。首先引入集合卡尔曼滤波(EnKF)优化PF的建议分布，缓解PF的粒子退化问题，提高PF的估计精度；其次引入KLD采样，根据后验估计分布与真实分布的KLD来自适应的调整所需要采样的粒子数目，提高PF的计算效率和实时性，最后将交互式多模型方法和粒子滤波算法结合，提出了基于IMM‑KEnPF的风机桨距系统故障诊断方法。