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当系统的非线性行为较强时，扩展卡尔曼滤波器对系统状态变量估计的性能将大幅下降；针对传统的扩展多模型自适应估计方法（EMMAE）的不足，文章提出了一种新的基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和多模型自适应估计相结合的故障诊断方法；首先利用UKF能更好的逼近状态方程的非线性特性，然后利用改善后的残差质量提高故障隔离的效果；仿真结果表明，传统的故障诊断方法相比，该方法能快速准确地辨识出系统故障。