时频二维自适应阈值优化方案

故障阈值是判断系统是否故障的关键参数之一，当系统和模型的输出残差超过阈值时，就认为系统发生了故障，这就是阈值的应用过程。那么，阈值的本质是什么？故障诊断中为什么必须使用阈值？

在不考虑干扰的情况下，阈值是衡量系统建模误差的一个参数，是系统故障的定量判据。也就是说，给一个正常的系统建模的时候，模型总是与实际系统不完全吻合，从而导致即使系统正常，残差也不为零的情况发生；当系统发生故障时，残差更是不为零了，而此时产生残差的因素有两个：一个是故障导致了系统与模型更加不吻合从而产生残差；另一个是早期的建模误差产生的残差。所以说，故障发生后的残差中应该剔除由于建模误差产生的残差，才能获得真正的、由系统故障产生的残差，这个残差才是判断系统是否故障的信号。

由此可见，阈值是剔除了由于建模误差产生的残差的一个门限值，实际上也是衡量建模精度的一个参数。如果考虑干扰的话，那么阈值还是衡量干扰对系统和模型影响差异大小的一个参数。因为，干扰不但能够影响控制系统的输入输出，也能使控制系统的参数发生波动。在这种情况下，即使早期建模没有误差，也会产生由于干扰影响系统的参数而使受影响的正常系统与原模型不一致的情况，并带来干扰造成的模型和系统之间的误差，这也会影响残差。另外一种情况是，控制系统中的某些零部件往往存在零漂、温漂等现象，这也会使系统与模型之间存在差异，从而影响残差。(www.xing528.com)

综合起来，阈值的本质是衡量控制系统与模型之间差异大小的一个重要参数，它在数值上应该等于正常系统输出和模型输出的残差。