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本文综述了基于zonotopic Kalman滤波的系统建模、状态估计与故障诊断方法，介绍了传统滤波方法的局限性以及集合成员滤波在处理未知但有界噪声下的优势。文章重点探讨了椭球、zonotope、区间等多种集合形式在不同系统中的应用，提出了双滤波、集值观测器、粒子滤波改进等创新算法，并在DC-DC转换器、弹簧-质量-阻尼系统、锂电池、风力涡轮机等实例中验证了有效性。同时总结了当前研究在线性系统中的成果，指出了在非线性系统建模、算法收敛性分析及异常情况处理方面的不足，展望了未来研究方向，强调应加强复杂非线性系

本文提出了一种基于zonotopic Kalman滤波（ZKF）的故障诊断方法，适用于具有时间延迟的线性离散系统。该方法分为故障检测和故障识别两个步骤：通过比较真实输出与估计输出的上下界实现零误报的故障检测；结合误差计算与贝叶斯后验概率更新实现快速故障识别。方法在数值模拟和风力发电机变桨系统中验证，能够有效检测并识别故障库内外的故障类型，且相比传统匹配方法显著提升了识别速度。动态阈值设置进一步优化了精度与计算负载的平衡，展现出良好的工程应用前景。

本文介绍了一种基于zonotopic Kalman滤波的故障诊断方法，重点针对具有未知但有界噪声和时滞的线性离散系统。通过设计约束zonotopic Kalman滤波器，实现了对加性和乘性传感器故障的快速检测与高精度估计。方法利用zonotope集描述系统不确定性，并结合简化操作与最优增益设计，提升了估计效率与准确性。在锂电池数值与热模型中的仿真验证了该方法的有效性，且相比传统ZKF-FE算法，CZKF-FE算法保守性更低。该方法可扩展至工业控制、航空航天等高可靠性要求领域，并为后续非线性系统及多故障类型的

本文介绍了基于zonotopic卡尔曼滤波的故障诊断方法，重点对比了CZKF和ZKF算法在无故障及传感器故障状态下的性能表现。通过在锂电池热模型中的应用，验证了CZKF算法在系统状态估计和故障估计中的优越性，尤其在引入系统约束后，具有更低的保守性和更高的估计精度。文章详细阐述了系统建模、算法选择、状态估计与故障诊断的操作流程，并总结了CZKF-FE在加性和乘性传感器故障下的准确检测与估计能力，展示了其在实际工程系统中广阔的应用前景。

本文介绍了一种基于zonotopic Kalman滤波的故障诊断方法，详细推导了最优增益矩阵，提出了针对加法和乘法传感器故障的检测与估计策略。该方法利用zonotopic集合有效处理系统中的不确定性和噪声，具有零误报率的故障检测优势，并通过仿真验证了其有效性。文章还分析了该方法在工业自动化、航空航天和智能交通等领域的应用前景，探讨了实施步骤、注意事项及未来发展趋势，为提升系统可靠性和安全性提供了有力支持。

本文提出了一种基于zonotopic卡尔曼滤波（ZKF）的故障诊断与传感器故障估计方法，应用于锂离子电池的电热耦合系统。通过建立系统的离散状态空间模型，在考虑过程干扰和测量噪声有界的情况下，利用zonotope描述状态不确定性，并结合系统约束设计了约束zonotopic卡尔曼滤波器（CZKF）。该方法能够有效实现无故障系统下的状态估计，并在传感器发生加法或乘法故障时快速检测故障、准确估计故障类型与幅值。模拟结果表明，该方法具有良好的鲁棒性、高故障检测效率和低计算复杂度，适用于电池管理系统及其他线性系统的故障

本文介绍了两种针对线性系统的故障诊断方法：基于区间的故障诊断方法和基于多面体卡尔曼滤波的故障诊断方法。前者通过将参数可行集包裹在超平行空间中，利用交集判断与定向扩展实现故障检测与隔离，适用于具有未知但有界噪声的线性递归系统；后者结合卡尔曼滤波框架与多面体集合表示，通过预测与更新步骤实现对传感器故障的区间估计，更适合具有状态约束的线性系统。文章通过风力发电机组变桨子系统和锂离子电池电热耦合模型的仿真验证了方法的有效性，并对比了两种方法的原理、适用场景、性能特点，提出了优化方向与未来发展趋势。

本文介绍了两种高效的故障诊断方法：基于区间的故障诊断方法和正交超平行空间定向扩展滤波方法。前者适用于存在未知但有界（UBB）和随机不确定性的双不确定系统，通过动态观测器与残差概率比实现精确的状态估计与实时故障检测；后者面向线性递归系统，利用条带空间与超平行空间的几何特性进行参数边界计算、故障检测与隔离，具有良好的收敛性与明确的故障识别能力。文章通过直流电机系统的仿真验证了区间方法的有效性，并详细阐述了正交超平行空间方法的数学原理与算法流程。两种方法在工业系统如伺服控制、机器人、风力发电等领域具有广泛应用前景

本文介绍了一种基于区间的故障诊断方法，通过将状态误差分解为未知但有界（UBB）和高斯不确定部分，结合权重系数确定观测器增益，实现对系统状态的精确估计。该方法利用重构观测器和残差分析进行故障检测，并通过区间指标与阈值比较判断故障发生。同时，采用滑动窗口滤波提高故障估计准确性，完成故障隔离与识别。仿真结果表明，该方法在状态估计精度、故障检测可靠性方面优于EIE、EZGKF和MKF等现有方法，具有计算复杂度低、内存需求小、实时性好等优点，适用于资源受限且对安全性要求高的系统。

本文探讨了系统建模、状态估计与故障诊断中的滤波设计方法，重点介绍了ISIOF、RFE、EIE、MKF和EZGKF等算法。通过数值模拟和DC电机系统的应用验证了算法的有效性与优越性。ISIOF算法结合区间观测器与区间收缩函数，显著降低了估计冗余，提高了精度；针对双不确定系统，提出了融合UBB和高斯干扰处理的扩展方法。文章还分析了各类算法的适用场景，并展望了多故障诊断、自适应优化及与人工智能融合的未来研究方向，为工业系统如机器人和飞机的安全运行提供了理论支持和技术路径。

本文提出了一种基于凸空间结构的状态估计算法，用于解决非线性系统在未知有界噪声下的状态估计问题，通过轴对称盒空间包裹误差，提高了估计精度和收敛速度。同时，设计了基于区间集反演观测器滤波的故障估计算法（ISIOF），结合最小保守区间观测器（MCIO）与维向量集反演区间收缩（DVSIIC），实现了对执行器故障的高效区间估计。DVSIIC算法在保证准确性的同时，显著降低了计算复杂度和内存需求，相较于传统SIVIA算法更具实用性。仿真与理论分析验证了所提方法的有效性与优越性。

本文介绍了两种基于凸空间结构的非线性系统状态估计方法：基于平行多面体的集合成员识别方法和基于轴对称盒空间滤波器的方法。前者适用于具有非线性特性的系统，可通过空间降维降低计算量；后者在不确定噪声环境下表现出更高的估计精度与稳定性，有效解决了传统算法中状态集包装松散和计算复杂度高的问题。通过仿真验证，轴对称盒空间滤波器（ABSF）在状态轨迹跟踪和误差边界控制方面优于EKF、CDSMF和EESME等经典方法。文章还对比了两种方法的优缺点，深入探讨了线性化误差处理与闵可夫斯基和运算等关键技术，并提出了实际应用建议及

本文介绍了两种系统状态估计方法：基于zonotopic粒子滤波的系统状态估计方法和基于超平行空间集成员滤波的非线性系统状态估计方法（HS-NSMF）。前者通过构建多单元组限制粒子扩散，提升粒子多样性，适用于非高斯或未知分布噪声；后者利用Stirling展开与DC编程对非线性函数进行线性化，并采用平行多面体进行集合运算，有效降低保守性，提高估计精度。文章详细阐述了两种算法的原理、优势、适用场景及仿真实验结果，并对比分析了其与CDSMF、MSZM等算法的性能差异。最后探讨了算法在工业控制、智能交通和航空航天等领

本文介绍了两种基于zonotope的状态估计算法：中心差分zonotopic集值观测器（CDZSVO）和zonotopic粒子滤波状态估计算法（ZPFSE），并探讨了它们在非线性系统状态估计中的应用。CDZSVO通过二阶多项式Stirling插值减小线性化误差，结合zonotope对可行参数集进行紧凑包裹，具有较低的保守性；ZPFSE融合粒子滤波与zonotope方法，有效抑制粒子退化，提升估计精度。文章通过Van der Pol系统、弹簧-质量-阻尼器系统及锂电池电热耦合模型的仿真验证了算法的有效性，并对

本文深入探讨了时变参数系统与双向DC-DC转换器的状态估计算法，重点介绍了基于ZEDF的参数估计算法和基于zonotope的集成员识别方法。针对非线性系统，提出了一种新型中心差分zonotopic集值观测器算法，通过Stirling插值实现非线性模型的高效线性化，并有效控制线性化误差。文章分析了各算法的核心步骤、数学模型及仿真结果，表明所提方法在提高估计精度、降低保守性和运算效率方面具有显著优势，为工程应用中的状态估计问题提供了有效的理论支持和技术路径。

本文提出了一种基于zonotope-椭球双滤波的时变参数估计算法（ZEDF），旨在解决传统滤波方法在未知但有界噪声下对时变系统参数估计保守性强、精度低的问题。算法结合zonotope的几何表达能力与椭球滤波的优化特性，通过双滤波结构实现可行参数集的紧凑逼近，并引入奇异值分解进行zonotope降维以提升计算效率。数值仿真与时变系统实例验证了该方法在降低估计保守性、提高精度与稳定性方面的优势。文章还探讨了其在工业系统、机器人控制和电力系统等领域的应用前景，展示了良好的工程适用性与发展潜力。

本文综述了系统建模、状态估计与故障诊断中的滤波设计方法，重点比较了基于分析模型、知识和信号处理的故障诊断技术。针对传统滤波方法在噪声先验知识依赖上的局限性，深入探讨了未知但有界（UBB）噪声假设下的集员滤波方法。详细介绍了椭球、立方、多面体、zonotope 和区间等集员滤波算法的原理、研究进展及优缺点，并通过对比分析提供了算法选择的决策流程。文章强调集员滤波在处理不确定性、非线性及时变系统中的优势，为复杂工程系统的鲁棒状态估计与故障诊断提供了有效工具。

本文系统介绍了自动化控制中的核心环节：系统建模、状态估计与故障诊断。首先阐述了系统建模的解析法与实验法，重点讨论系统辨识在实际工程中的应用；接着分析了状态估计的基本原理与方法，强调集员估计在处理噪声和不确定性方面的优势；最后详细探讨了基于区间和zonotopic卡尔曼滤波的多种故障诊断技术，并通过仿真验证其有效性。文章总结了各方法的适用场景与特点，为复杂系统的建模与安全运行提供了理论支持和技术路径。