基于多渐消因子强跟踪SRUKF的故障参数辨识

为了解决非线性系统中故障参数估计问题,提出多重渐消因子强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波(MST-SRUKF)算法。MST-SRUKF将多重渐消因子引入到协方差矩阵平方根中,推导适用于平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)的渐消因子计算公式,从而实时调整SRUKF中的增益矩阵,保证其对模型存在较大误差或者突变情况下的滤波精度。实验结果表明,相比于SRUKF和强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF),MST-SRUKF对故障参数具有更高的估计精度。

Fault parameter identification based on multiple fading factors strong tracking SRUKF