含缺失数据的小波-卡尔曼滤波故障预测方法

摘要：

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。

关键词：缺失数据、小波分析、卡尔曼滤波、期望最大化算法、故障预测

分类号：TQ1;TP3

资助基金：Manuscript received August 27,2013;accepted March 28,2014国家自然科学基金61174030,61374126,61370031;国家杰出青年基金61025014资助Supported by National Natural Science Foundation of China61174030,61374126,61370031;National Science Fund for Distinguished Young Scholars of China61025014

在线出版日期：2014-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2115-2125