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Nonlinear filtering application in fault diagnosis
Ist Teil von
2017 Chinese Automation Congress (CAC), 2017, p.2789-2792
Ort / Verlag
IEEE
Erscheinungsjahr
2017
Quelle
IEEE Xplore
Beschreibungen/Notizen
The nonlinearity estimation is a major problem in the application of Kalman filtering. Though EKF algorithm achieves the output estimation by using approximate nonlinear function, and it enhances the application in nonlinear system to some extent, for strong nonlinear systems, the EKF still has a large estimation error. Therefore, an approximate probability density of the UKF algorithm is proposed. The approximate probability density function is used to replace the traditional approximate nonlinear function. The simulation results show that the proposed method is feasible.