【摘要】：針對(duì)渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)氣路部件故障診斷中參數(shù)存在不同的噪聲統(tǒng)計(jì)特性,提出了一種自適應(yīng)平方根容積卡爾曼濾波(ASRCKF)器的自適應(yīng)濾波方法.該方法直接利用基于3階容積積分方法近似發(fā)動(dòng)機(jī)的非線(xiàn)性統(tǒng)計(jì)特性,用于替代非線(xiàn)性無(wú)跡卡爾曼濾波方法的系統(tǒng)模型,避免了濾波過(guò)程參數(shù)選取的問(wèn)題;采用移動(dòng)窗口法對(duì)噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行自適應(yīng)估計(jì),提高了算法對(duì)不同統(tǒng)計(jì)特性噪聲的自適應(yīng)能力和濾波精度.通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣路部件健康參數(shù)蛻化過(guò)程仿真結(jié)果表明:ASRCKF方法相比平方根容積卡爾曼濾波(SRCKF)方法,精度提高40%~50%,對(duì)不同噪聲信號(hào)具有更好的適應(yīng)能力.
[Abstract]:In view of the different noise statistical characteristics of the parameters in gas path fault diagnosis of turbofan engine, an adaptive filtering method for adaptive square-root volume Kalman filter (ASRCKF) filter is proposed. This method directly uses the third order volumetric integral method to approximate the nonlinear statistical characteristics of the engine and is used to replace the system model of the nonlinear unscented Kalman filtering method and avoids the problem of selecting the parameters of the filtering process. The moving window method is used to estimate the noise covariance matrix, which improves the adaptive ability and filtering accuracy of the algorithm for noise with different statistical characteristics. The simulation results on the degradation process of engine gas path health parameters show that compared with the square root volume Kalman filter (SRCKF) method, the accuracy of the WASRCKF method is improved by 40% and 50%, and it has better adaptability to different noise signals.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)動(dòng)力工程系;中國(guó)人民解放軍96361部隊(duì);
【分類(lèi)號(hào)】：V235.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2231053