1.一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括下述步骤：

S101：收集现场冷水机组运行数据，并进行数据筛选和分类；

S102：基于筛选和分类的数据建立卡尔曼滤波的系统模型；

S103：根据卡尔曼滤波的系统模型，将当前时刻冷水机组运行数据与历史量测数据对比，判断该时刻冷水机组运行状态；

S104：根据此判据得到冷水机组FDD的可变记忆长度，选择不同工况下抑制发散方法的渐消记忆法和限定记忆法；

S105：根据不同工况下抑制发散方法的渐消记忆法和限定记忆法的选择，确定与扩展卡尔曼滤波结合方式；

S106：将不同工况下自适应选择和限定记忆法的选择与扩展卡尔曼滤波结合的方式运用于冷水机组现场故障检测与诊断。

2.根据权利要求1所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述S102中，建立运用于冷水机组现场的卡尔曼滤波系统模型包括：冷水机组状态转移线性方程模型：冷水机组量测模型：

n m

式中，k＝1,2，...，xk∈R为k时刻系统不可观测的状态向量；yk∈R为k时刻系统可观测n m

的量测向量；qk‑1∈R和rk∈R是相互独立的高斯白噪声； 表示k‑1时刻的到k时刻的状态估计， 表示k时刻的状态估计；f(·)和h(·)是已知的非线性函数；Fk和Hk分别为雅克比矩阵；vk为过程噪声。

3.根据权利要求2所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，对于异常的瞬态数据和稳态波动噪声造成FDD结果偏差时，建立冷水机组非线性系统模型如下：

状态转移线性方程：

xk+1＝xk+uk+qk

n

其中，k＝1,2，...，xk∈R为k时刻系统不可观测的状态向量，uk为适应冷水机组工况突变而设置的控制变量，qk为假设的过程高斯白噪声；

回归模型的量测方程：

2

yk＝a0+a1TEOk+a2TCIk+a3P_ink+a4TEOkP_ink+a5TCIkP_ink+a6P_ink+rk其中，TEOk是k时刻蒸发器入水温度，TCIk是k时刻冷凝器入水温度，P_ink是k时刻压缩机耗功率，a0、a1、a2、a3、a4、a5、a6是参数向量，rk为假设的量测高斯白噪声。

4.根据权利要求1所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述S103中，将当前时刻冷水机组运行数据与历史量测数据对比，判断冷水机组运行状态，包括下述过程：

3a)设定备选冷水机组运行状态转移相隔时间长度N，则k时刻的备选冷水机组量测值{yk‑N+1，yk‑N+2，...，yk}；

3b)针对每个备选冷水机组运行状态转移相隔时间长度N，计算其变化率：|yk‑N+i‑yk‑N+i‑1|≤A1其中，A1为设置的冷水机组状态变化率阈值；k、N为常数，且k＞N；y为备选冷水机组量测值；

若第i个备选冷水机组运行状态转移相隔时间长度满足上式，则认为冷水机组属于正常的稳态波动；反之，则认为其出现瞬态波动；

3c)计算当前时刻冷水机组运行状态测量值范围与每个备选冷水机组量测值的差值：|yk‑yk‑N+i|≤A2

其中，A2为设置的冷水机组状态变化幅度阈值；

若k时刻的冷水机组运行状态测量值范围与第i个备选冷水机组量测值的差值满足上式，则认为k时刻的冷水机组运行状态测量值范围与k‑N+i时刻的冷水机组运行状态测量值范围处于同一工况水平；反之，则认为k时刻处于一个新工况；

3d)判断此步骤确定的记忆长度与备选记忆长度N关系，若可变记忆长度满足稳态同一工况的要求，则进入下一步骤，否则重新进行此循环。

5.根据权利要求4所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述S103中，根据不同的冷水机组运行状态选择不同的抑制发散方法，包括下述过程：

若k≤N，即历史备选冷水机组量测值范围数量未满足备选记忆长度，则使用渐消记忆法作为抑制发散方法；若k＞N，即该时刻满足使用限定记忆的条件，则输入进冷水机组量测值范围保留判据中。

6.根据权利要求4所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述S104中，提出具有可变记忆长度的方法包括下述过程：

4a)根据卡尔曼滤波的系统模型，将当前时刻冷水机组运行数据与历史量测数据对比，给出该时刻冷水机组所处的运行状态；

4b)根据步骤3b)和3c)判断该时刻冷水机组所处的运行状态；若同时满足，则认为第i个冷水机组运行状态测量值范围符合处于同一工况并为稳态数据的要求，选择与k时刻相邻的Nk个连续时刻的冷水机组运行状态测量值范围作为保留记忆，所述Nk个连续时刻冷水机组运行状态测量值范围{yk‑N+1，yk‑N+2，...，yk}均要求满足步骤3b)和3c)，则Nk被称作k时刻的限定记忆长度；反之，选择渐消记忆法。

7.根据权利要求1所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述S105中，提出应用于现场冷水机组的滤波方法包括下述步骤：

5a)应用判据确定冷水机组运行工况；

5b)以冷水机组不同运行工况选择限定记忆长度或渐消记忆长度；

5c)将不同运行工况下选择的抑制发散方法与非线性卡尔曼滤波结合用于现场冷水机组运行数据滤波和稳态筛选；

5d)将处理好的数据生成冷水机组FDD方法的训练集和测试集。

8.根据权利要求7所述的一种用于冷水机组FDD可变记忆长度的扩展卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述S106中，运用于冷水机组现场故障检测与诊断，包括下述步骤：

6a)选择的冷水机组现场故障检测与诊断方法为基于数据驱动模型的支持向量数据描述理论SVDD；

6b)构建基于SVDD的现场冷水机组离线模型和在线FDD模型；

6c)利用S105中生成数据训练集和测试集分别用于基于SVDD的冷水机组离线模型和基于SVDD的冷水机组在线FDD模型，用以模型训练和诊断。