【摘 要】
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为利用民航发动机工作状态参数对其部件衰退情况进行在线诊断,提出一种发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman flter,UKF)相结合的部件性能衰退诊断方法.用多元非
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1533202);民航科技项目重大专项(MHRD20150104);山东省自主创新及成果转化专项(2014CGZH1101)
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为利用民航发动机工作状态参数对其部件衰退情况进行在线诊断,提出一种发动机稳态建模和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman flter,UKF)相结合的部件性能衰退诊断方法.用多元非线性函数分别表达各个部件的通用特性曲线,采用机器学习方法对实测发动机工作状态参数进行学习以确定各函数系数,进而获得发动机稳态工作模型;在对各部件的性能衰退特点及影响性分析的基础上,定义出具有代表性的部件性能衰退因子;对无迹卡尔曼滤波器进行改造,采用所获得的发动机稳态工作模型和工况参数替换传统的滤波观测方程,并以新提出的
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