基于粒子滤波的非线性设备状态估计

为解决非线性非平稳设备状态估计难的问题,提出一种基于粒子滤波的非线性设备状态估计方法。该方法通过蒙特卡洛方法仿真状态动态模型和观测模型,并对系统状态的后验概率密度函数进行估计。该方法避免了典型卡尔曼滤波状态估计过程中要求线性和高斯噪声的假定。最后,将该方法用于齿轮箱状态估计实验,实验结果显示,该方法与卡尔曼滤波法相比较,结果更加准确,验证了该方法的有效性。