江苏省自然科学基金(BK20130802)
- 作品数:2 被引量:17H指数:2
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- 相关机构:南京航空航天大学中国航空工业集团公司航空动力控制系统研究所动力有限公司更多>>
- 发文基金:中国博士后科学基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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- 涡喷发动机健康状态的带约束非线性滤波估计被引量:3
- 2016年
- 针对涡喷发动机在不等式约束条件下的部件性能估计问题,在标准扩展卡尔曼滤波方法的基础上引入了最小均方差和概率密度截断,提出了涡喷发动机健康状态的带约束非线性滤波估计方法。最小均方差的基本思想是求解最小化条件均方差函数,同时运用拉格朗日算子法将不等式约束引入待求方程,而概率密度截断求解则是将先验不等式约束条件转化为概率密度函数形式,并获得标准正态分布函数,其特点是均值和方差易于算得。以涡喷发动机为对象进行仿真验证,结果表明相比于标准扩展卡尔曼滤波方法,本文提出的最小均方差和概率密度截断的不等式约束的非线性滤波估计方法对部件性能估计精度高,而其中概率密度截断求解在保证精度的同时计算耗时更少。
- 陈煜鞠红飞鲁峰黄金泉
- 关键词:涡喷发动机扩展卡尔曼滤波不等式约束
- 基于非线性自适应滤波的发动机气路部件健康诊断方法被引量:14
- 2013年
- 针对发动机气路突变故障诊断精度不高以及算法工程化验证周期长的问题,提出了线性自适应卡尔曼滤波算法,且将其扩展至非线性系统,并在快速原型试验平台上实现算法快速验证。在非线性滤波算法的状态方程中引入状态突变因子,采用统计意义的广义似然比检验方法,通过测量残差对气路部件健康参数的突变与否进行检验,解决了发动机气路健康参数突变的准确估计,搭建基于NI CRIO的航空发动机气路性能分析快速原型试验平台,实现了非线性自适应滤波算法在快速原型验证平台的部署及快速验证。以某型大涵道比涡扇发动机为对象,通过数字仿真与快速原型平台验证了非线性自适应滤波算法相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)具有更好的突变诊断能力,同时具有较高的渐变诊断能力。
- 鲁峰黄金泉吕怡秋仇小杰
- 关键词:航空发动机扩展卡尔曼滤波自适应滤波