强跟踪CKF算法及其在非线性系统故障诊断中的应用
来源：信息与控制杂志2014年第4期北京时间：
作者：董鑫, 欧阳高翔, 韩威华, 杨新
摘要：针对容积卡尔曼滤波（CKF）在因系统故障引起状态突变或缓变时会出现估计精度下降，甚至发散等现象，推导出了一种新的强跟踪CKF算法．该算法采用容积数值积分的方法直接计算非线性函数的后验均值和方差，同时在预测误差协方差阵中引入渐消因子在线调整增益矩阵，增大新数据的权值．将其应用于非线性系统故障诊断中获得了较原始CKF更好的滤波特性．仿真结果表明，对于非线性系统产生状态突变或缓变等典型故障诊断问题，该方法的滤波精度高、鲁棒性好．
关键词：非线性系统, 容积卡尔曼滤波器（CKF）, 故障诊断, 鲁棒性
