涡扇发动机气路健康的简约卡尔曼滤波估计
鲁峰
黄金泉
1.南京航空航天大学能源与动力学院,江苏南京,2100162.南京航空航天大学能源与动力学院,江苏南京,210016
摘要：由于航空发动机气路中传感器的数目有限,令气路健康参数的估计结果带有不确定性,为此,我们提出基于简约卡尔曼滤波器的机载自适应模型.该模型通过矩阵变换降低健康参数矩阵的维数,把简约卡尔曼滤波器的估计偏差和方差的加权和作为最小化的目标,采用自适应遗传算法构造出一个较准确,能反映发动机性能的健康参数子集.从理论上进一步论证了简约卡尔曼滤波器的估计方法.对某型涡扇发动机气路部件进行性能估计作数值仿真,结果表明,基于简约卡尔曼滤波器的机载自适应模型方法适用于在包线内传感器个数少于健康参数条件下,有效估计出发动机气路健康性能.
关键词：航空发动机气路分析卡尔曼滤波器自适应遗传算法变换矩阵
分类号：V233.7(航空发动机（推进系统）)
资助基金：中航工业产学研工程资助项目(HCA1000103)南京航空航天大学青年创新专项基金资助项目(NZ2012110)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1543-1550 )
英文信息