题目：基于粒子滤波的混杂系统故障诊断方法研究

混杂系统是指由连续变量动态系统和离散事件动态系统相互混杂、相互作用而形成的动态系统。由于这种混杂特性，导致混杂系统的故障诊断需要同时考虑动态过程中的离散变量以及连续变量，这也对混杂系统故障诊断提出更高的要求。为了能够快速、准确地获得混杂系统故障诊断结果，本文围绕两种故障诊断方法进行了深入研究。

首先采用混杂自动机，考虑噪声等不确定因素对系统运行过程的影响，建立了能够统一描述系统正常行为和故障行为的系统故障诊断模型。并针对混杂系统受控迁移、自治迁移和随机迁移等特点，利用随机混杂自动机对系统离散状态（包括故障）和连续状态进行统一建模。

论文研究了基于残差检测来进行混杂系统故障诊断的方法。基于上述混杂自动机诊断模型，提出了一种基于粒子滤波算法的混杂系统故障诊断方法，首先给出了混杂系统的描述，然后对现有粒子滤波算法进行改进，使其可用于混杂系统的状态估计，在此基础上给出了利用粒子滤波算法进行故障诊断的具体方法，通过跟踪检测连续变量的偏差来判断是否发生故障并进行故障隔离。最后，通过对典型电路混杂系统故障诊断的仿真实验，证明了该方法的有效性。

另外，论文阐述了运用混合估计来进行故障诊断的方法。基于上述随机混杂自动机诊断模型，采用了基于粒子滤波算法的混合估计方法，支持利用在线监测数据来估计混杂系统各类迁移产生的各种离散和连续状态，最后根据离散状态估计结果快速实现故障诊断。在上述混合估计方法的基础上，提出了一种改进的混杂系统粒子滤波混合估计及故障诊断算法，提高了现有方法的适用范围和诊断效率。重点对现有基于扩展卡尔曼粒子滤波的连续估计算法进行了改进。通过对典型混杂系统的故障诊断证明了该方法的有效性。