简介:在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。
简介:摘要随着我国农村电网与城市电网改造工程的全面展开,配电网自动化在全国各地电网系统中应用逐渐广泛。配电网自动化作为配电系统的重要组成部分和基础,一般都是根据各地的具体情况进行总结和分析,从配电网的结构优化、区域布置、分步实施来对配电线路进行自动化改造,最后覆盖到电力系统的各个环节,形成一个高水平、高质量的自动化方案。本文就配电网自动化线路故障自动隔离功能进行分析与探讨,提出了相应的处理措施和方法。