摘要：很多基于模型的随机系统故障检测方法要求系统模型线性且服从高斯分布，对于非线性非高斯随机系统这些方法性能欠佳．目前基于SIR粒子滤波似然函数值的故障检测算法是一种较好的非线性随机系统故障检测算法．本文提出一种基于SIR粒子滤波状态估计和残差平滑的故障检测算法．该算法采用SIR粒子滤波获得系统状态估计值，用系统状态观测值与系统状态估计值的理想观测值之差作为反映故障的残差，再利用残差平滑值进行故障检测．实验结果表明，在状态转移噪声方差远小于状态观测噪声方差时，该算法的故障误报率与基于SIR粒子滤波似然函数值的故障检测算法接近，而该算法的故障漏报率明显优于后者．

关键词：非线性非高斯随机系统 状态估计 sir粒子滤波 故障检测 故障漏报率 

单位：哈尔滨工业大学自动化测试与控制系; 黑龙江哈尔滨150080