物理与电子信息工程学院本科毕业设计（论文）诚信承诺书1、本人郑重地承诺所呈交的毕业设计（论文），是在指导教师老师的指导下严格按照学校和学院有关规定完成的。
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毕业论文（设计）作者签名：班级：学号：年月日目录摘要 (II)Abstract (II)1 引言 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.2 相关研究综述 (1)1.3 本课题的主要研究内容 (2)1.4 论文组织结构 (2)2 粒子滤波算法理论分析 (3)2.1 蒙特卡洛方法 (3)2.2 贝叶斯定理 (5)2.3 粒子滤波算法 (5)3 基于粒子滤波的故障诊断分析 (10)3.1 故障诊断的基本原理 (10)3.1.1 故障诊断的发展现状 (10)3.1.2 故障诊断的定义与分析方法 (10)3.1.3 故障诊断的方法分类 (11)3.2 基于粒子滤波的故障诊断方法 (12)3.3 粒子滤波算法故障诊断仿真结果 (14)4 结论与展望 (14)致谢 (15)参考文献 (16)附件1 程序代码 (17)摘要随着社会科技的发展，生产系统中对设备的可靠性和安全要求越来越高，国内外越来越多的学者对故障诊断产生了研究兴趣。
实时检测，定位与故障排除需要故障诊断为其提供了科学的理论依据。
因为现在的系统设备结构大多为非线性系统，工作现场的噪声干扰大，不同于实验室的理想高斯噪声，粒子滤波算法是有效处理非线性系统和非高斯故障问题的一种算法。
粒子滤波是采用递归贝叶斯估计的蒙特卡罗方法。
使用粒子集表观的概率能够用于任何情形的状态空间模型。
粒子滤波的故障诊断方法的核心是：通过粒子滤波法估算系统状态值，与真实的系统状态值互相对比，其差值可作为故障诊断的理论依据。
即差值高于一定的设定的值时，故障判断为发生；低于设定的值时，故障判断为没有发生。
关键词：非线性非高斯系统；故障诊断；粒子滤波；蒙特卡洛方法AbstractKey Words: xxx; xxx; xxx (英文首字母大写)Abstract：With The increase of reliability and security requirement for the equipment in the Modern production, fault diagnosis has attracted research interest of many scholars. Fault diagnosis provides a strong scientific basis for real-time detection, location and troubleshooting. Because the current system equipment structure is mostly non-linear system, the work site noise interference is serious, different from the laboratory ideal Gaussian noise. The particle filter algorithm is an effective algorithm to solve the fault problem of non - Gaussian nonlinear systems. Particle filtering is a Monte Carlo method for recursive Bayesian estimation, which can be used in any form of state space model using particle set representation probability.The core of the particle filter fault diagnosis method is to use the particle filter algorithm to estimate the system state value, and compare the real system state value, the difference as the basis for fault diagnosis. When the difference is greater than a certain set value, to determine the fault occurred; less than the set value, to determine the failure did not occur.Key Words: Nonlinear non - Gaussian systems; fault diagnosis; particle filter; Monte Carlo method1引言1.1课题背景与意义自从人类发生三次工业革命以来，科技作为第一个深入人心的生产力的理念，科学技术获得前所未有的蓬勃发展。
但无论是大型的航天飞机，还是小型设备到设备，运行中的故障检测过程都是持久的。
小过程故障会带来长期干扰，影响系统的正常运行，同时造成生产设备损坏，造成经济损失，大规模失效过程甚至造成人员伤亡等严重事件。
现代故障诊断主要是机械工程，动车组等机电系统，通常具有强耦合系统，非线性系统，非固定系统和多输入系统等，因为物体复杂多样，故障类型并且致使故障判断与预测的复杂性复杂化。
虽然现代信号处理和模式识别等先进理论算法发展很大，但生产和生活仍有很大的进步空间。
现代故障诊断技术能够概括为两种：基于模型和数据。
经过建立故障模型，能够更好地建模系统。
通过对系统模型和残余信号的理论分析，真实意义上的诊断故障。
根据数据诊断故障系统，系统能够在系统建模不准确的条件下生成参数数据并应用于信号处理。
分析故障信息，实现故障诊断。
根据粒子滤波器的诊断故障方法通过估计未来运行情况，在过程超出正常运行阶段之前，尽可能快得检测系统问题。
因此，深入分析故障诊断提高其可靠度和安全性的过程具备极其深远的科学价值和研究意义。
1.2相关研究综述1.2.1国外研究现状早在1950年到1959年间，Hammersley等提出了蒙特卡罗方法，一种被称作“顺序重要取样（SiS）”，其近似于采用离散随机的概率测度分布。
但是，因为计算步骤的复杂性与退化等问题，长期以来未有太大发展。
到1993年左右，戈登阐释了重采样的定义，克服了运算方法的退化难关，首个能够操作运行的蒙特卡罗滤波器问世了，称为贝叶斯引导滤波器，这奠定了粒子滤波算法的基础。
颗粒过滤器具有突出优点的优点，但还存在重量降低，重采样后样品减少，难以选择最佳概率密度等问题。
为解决粒子退化等问题，Gordon 等科学家发明了多项式重采样的算法；1998年时，Liu 等研究员发明了残差重采样的算法；在1999年，Carpente等工作者发明了分层重采样的算法，在同一年，他隆重对外宣布，公布了粒子滤波( particle filter)算法；2000年时，Doucet等人也研究出系统重采样算法。
在本文中，提出了一种正则化粒子滤波器（RPF），以连续不间断的形式计算后验概率密度，用于解决样品耗尽的相同方法是马尔可夫蒙特卡罗（马可夫链蒙特卡罗：MCMC）f181移动处理等提出了Kotecha J.H.（GPF）与高斯和粒子滤波器（GSPF），消除了对采样步骤的需要。
1.2.2国内研究现状国内关于粒子滤波器的研究起源于2003年，袁泽健讲解了高斯- 埃米特粒子滤波器。
2004年康健等颗粒过滤基本概况。
2005年邓小龙完善了目标跟踪系统中的粒子滤波算法，并对交通大学胡世强分析了粒子滤波器。
2006年，众多科学家着手探究粒子滤波算法，如北交通的张三教授公布的辅助粒子滤波器是把粒子重采样算法再次完善；西安某研究所王立雄完善了UPF计算中的问题。
2007年以来，中国许多大学已经开始研究粒子滤波器，而哈尔滨工业大学测量路径类似的梁俊也被用来优化粒子重采样算法。
经过使用信息处理，将粒子滤波器运用在弱目标检测跟踪;中科院宋教授的粒子滤波器应用于图像识别和处理的领域;西安电科的陈丽通过智能算法进一步改进了粒子滤波算法;西安理工的杨俊老师以EKPF与UPF为基础过滤算法，并比较了许多种改进算法。
1.3本课题的主要研究内容本文的主要研究内容是分析粒子滤波算法和粒子滤波算法在诊断故障里的运用。
故障诊断在现实生活中具有重要意义，但是系统的系统结构比较复杂，基本上是非线性系统，场景中存在很多严重的噪声干扰，与高斯的理想噪声不同，这对于实现诊断故障造成极大的妨碍。
粒子滤波为处理非线性和非高斯的故障问题提供了有效可行的方法。
在本文中，将改进后的粒子滤波算法运用于诊断故障，不但能够处理粒子滤波算法里退化和多样性的问题，而且能够改善诊断故障性能。
1.4研究的发展趋势和展望自人类历史上三次工业革命以来，科学技术是第一生产力的观念深入人心，世界的科技水平得到迅猛发展。
但是无论是大到航天飞机，还是小到设备仪器，其运行过程中的故障检测经久不衰。
微小过程故障会带来长期扰动，影响系统正常运行，损害生产设备的同时造成经济损失，大型故障过程甚至会引发人员伤亡等严重事件。
现代故障诊断多为机械工程、飞机动车组等机械和电气系统，往往具有强耦合性系统、非线性系统、非平稳性系统以及多输入系统等[1]，因为对象是繁杂多变、故障类型和原因也不同，这使得诊断故障与预测的多样化，虽然在现代信号处理和模式识别等先进理论算法上有很大发展，但从生产和生活上仍有很大改善空间。
现代诊断故障技术可以分为基于模型和基于数据两种类型[2]，经过对诊断故障模型的建立实行精确的建模，通过对模型的观测和残差信息的理论研究，进行诊断故障。
而基于数据的故障诊断系统在系统建模无法精确的条件下，由系统产生参数数据从而应用于信号处理手段，分析其蕴含的故障信息从而实现故障诊断。
基于粒子滤波的故障诊断方法通过预知过程将来运行状态，在过程超出正常运行阶段之前尽可能早的检测到系统故障[3]。
因此，诊断故障的探究将增大过程可靠度和安全性，具备极其深远的科学价值与研究意义。
1.5论文组织结构第一部分绪论，主要阐述了课题的背景意义及研究内容与发展现状。
第二部分主要介绍了粒子滤波算法及理论分析第三部分具体介绍了粒子滤波诊断方法及仿真结果第四部分工作总结和未来展望2粒子滤波算法理论分析根据蒙特卡洛的方式，昔人先辈偶然获得了粒子滤波的思想。