【摘 要】
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研究了复杂系统存在缺失数据时的故障预测问题.首先,针对测试数据的非平稳性,在小波-卡尔曼滤波预测模型的基础上进行了改进,并利用期望最大化算法对模型参数进行了在线更新,
【机 构】
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第二炮兵工程大学302教研室,第二炮兵工程大学403教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174030;61374126;61370031);国家杰出青年基金(61025014)资助~~
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研究了复杂系统存在缺失数据时的故障预测问题.首先,针对测试数据的非平稳性,在小波-卡尔曼滤波预测模型的基础上进行了改进,并利用期望最大化算法对模型参数进行了在线更新,提高其对非平稳时间序列的预测能力;其次,将数据缺失通过一个满足伯努利分布的随机变量描述,实现了缺失数据情况下小波-卡尔曼滤波状态估计.基于此,提出了缺失数据下的故障预测算法;最后,通过数值仿真和实例验证,说明了所提算法的有效性和可行性.
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