本文關(guān)鍵詞：基于Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波技術(shù)的燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障診斷研究　出處：《上海交通大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 燃?xì)廨啓C(jī) 氣路故障診斷 Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器 單形采

【摘要】：燃?xì)廨啓C(jī)由高度先進(jìn)的機(jī)械系統(tǒng)和緊密耦合的電子控制系統(tǒng)組成,其系統(tǒng)組成復(fù)雜,工作環(huán)境惡劣,故障多發(fā)。異常停機(jī)、非計(jì)劃拆卸和維修成本,不斷升高的安全性可靠性要求驅(qū)動(dòng)著燃?xì)廨啓C(jī)健康管理系統(tǒng)的發(fā)展。燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障診斷作為健康管理系統(tǒng)中的核心組成,是實(shí)現(xiàn)視情維護(hù)的必要基礎(chǔ),可以大大降低設(shè)備運(yùn)行成本,提高設(shè)備安全性。本文針對(duì)氣路故障診斷中遇到的易受噪聲影響、依賴(lài)模型精度、受預(yù)先訓(xùn)練的故障模式、知識(shí)庫(kù)覆蓋范圍限制,研究了基于非線(xiàn)性卡爾曼濾波技術(shù)的診斷方法,建立了基于sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器的氣路故障診斷系統(tǒng)。首先,建立了燃?xì)廨啓C(jī)離散非線(xiàn)性機(jī)理模型。模型考慮了轉(zhuǎn)動(dòng)慣性,熱慣性和容積慣性來(lái)最大程度提高建模精度。引入表征部件健康程度的健康參數(shù)使得模型能夠仿真不同健康狀況的燃?xì)廨啓C(jī)。其次在部件級(jí)模型基礎(chǔ)上引入了健康參數(shù)更新方程以及過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲,建立了濾波用燃?xì)廨啓C(jī)統(tǒng)計(jì)模型。此外在Matlab/Simulink平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了燃?xì)廨啓C(jī)仿真模型,利用運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證并進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真實(shí)驗(yàn)。研究了非線(xiàn)性卡爾曼濾波算法。為了得到更高的精度和減少計(jì)算量,利用單形采樣算法構(gòu)造了用于健康參數(shù)估計(jì)的Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器(SPKF)。分析了影響濾波穩(wěn)定性的兩種濾波發(fā)散現(xiàn)象,并利用Cholesky因子分解法構(gòu)建平方根濾波來(lái)解決數(shù)值發(fā)散問(wèn)題。針對(duì)噪聲特性信息不確定或未知造成的真實(shí)發(fā)散,構(gòu)建噪聲估計(jì)器來(lái)實(shí)時(shí)估計(jì)噪聲信息獲得自適應(yīng)濾波器。在Matlab/Simulink平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)地了評(píng)估了設(shè)計(jì)的故障診斷系統(tǒng)性能。測(cè)試實(shí)例包含了單故障、復(fù)合故障、漸變故障、突變故障,運(yùn)行狀態(tài)涉及穩(wěn)態(tài)工況、非穩(wěn)態(tài)工況。結(jié)果表明診斷系統(tǒng)對(duì)漸變故障引起的性能降級(jí)估計(jì)精確跟蹤優(yōu)良,對(duì)故障的檢測(cè)隔離性能優(yōu)良,性能估計(jì)誤差在0.12%以下。診斷系統(tǒng)對(duì)突變故障引起的性能降級(jí)估計(jì)無(wú)滯后,對(duì)突變故障發(fā)生過(guò)程跟蹤準(zhǔn)確,可以很好的對(duì)突變故障進(jìn)行診斷。SPKF在燃?xì)廨啓C(jī)氣路故障診斷中表現(xiàn)出了良好的性能,具有燃?xì)廨啓C(jī)真實(shí)狀態(tài)的再現(xiàn)能力可用于基于模型的先進(jìn)控制,對(duì)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的在線(xiàn)故障診斷具有重要意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TK478

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